أفضل قاعدة بيانات للمواقع بـ 100 ألف+ سجل: Supabase مقابل Firebase مقابل PlanetScale مختبرة
مقارنة Supabase مع Firebase وغيرهما: اختبار حقيقي على 253,000+ سجل
معظم مقالات "Supabase مقابل Firebase" كتبها أشخاص أنشأوا تطبيق قائمة مهام على كل منصة وانتهوا. أنا أشغل 253,000+ سجل عبر خمسة مواقع إنتاجية على Supabase PostgreSQL لأكثر من سنة. قيمت Firebase Firestore و PlanetScale و Neon و Turso لمشاريع عملاء حقيقية -- وليس افتراضية. هذا ما وجدته فعلاً.
إذا كنت تبني تطبيق ويب يحتاج للتعامل مع 100 ألف+ سجل مع استعلامات معقدة وميزات فورية والمصادقة، فإن اختيار قاعدة البيانات سيحدد معمارية تطبيقك لسنوات قادمة. اختر بشكل خاطئ وستجد نفسك إما تعيد كتابة طبقة البيانات في غضون ستة أشهر أو تدفع 3 أضعاف ما يجب أن تدفعه. أريد أن أنقذك من كليهما.
جدول المحتويات
- لماذا توجد هذه المقارنة
- المتنافسون في نظرة عامة
- Supabase PostgreSQL: حصان عملنا الإنتاجي
- Firebase Firestore: أين تفوز وأين تخسر
- PlanetScale: قاعدة بيانات رائعة، منصة غير مكتملة
- Neon: اختيار الفنيين الخالصين
- Turso: SQLite موجهة للحواف
- مقارنة الميزات المباشرة
- معايير الأداء عند 100 ألف+ سجل
- تفصيل الأسعار لأعباء العمل بـ 100 ألف سجل
- أي قاعدة بيانات يجب أن تختار؟
- الأسئلة الشائعة
لماذا توجد هذه المقارنة
في Social Animal، نبني تطبيقات ويب headless -- بشكل أساسي مع Next.js و Astro -- للعملاء الذين يحتاجون مواقع ديناميكية ثقيلة البيانات. فكر في دليل المؤسسات مع 50 ألف+ قوائم، مواقع SEO برمجية تنتج آلاف الصفحات، ولوحات معلومات SaaS التي تحتاج تحديثات فورية.
عندما يأتي لنا عميل بمشروع يتضمن 100 ألف+ سجل، يحدث النقاش حول قاعدة البيانات في اليوم الأول. إنه ليس فكرة لاحقة. اختيار قاعدة البيانات يتموج عبر استراتيجية المصادقة، تصميم API، تكاليف الاستضافة، وقدرتك على شحن الميزات بعد ستة أشهر.
لن أتظاهر بأنني أشغلت أعباء عمل إنتاجية متطابقة على جميع قواعد البيانات الخمس. سيكون ذلك غير صادق. ما فعلته فعلاً هو تشغيل عملياً جدية على Supabase (253 ألف+ سجل، خمسة مواقع، 14 شهر) وإجراء تقييمات تقنية شاملة للبدائل لمشاريع عملاء محددة. سأكون واضحاً حول أي البيانات تأتي من الإنتاج وأيها من التقييم.
المتنافسون في نظرة عامة
قبل أن نتعمق، إليك الصورة السريعة:
- Supabase -- PostgreSQL مع كل شيء (مصادقة، تخزين، فوري، وظائف الحواف)
- Firebase Firestore -- قاعدة بيانات NoSQL موثقة من Google مع SDKs أجهزة محمولة ممتازة
- PlanetScale -- MySQL خادم بدون تحضير مع فروع قاعدة البيانات (تعمل بواسطة Vitess)
- Neon -- PostgreSQL خادم بدون تحضير مع فروع والتوسع إلى الصفر
- Turso -- SQLite موزعة في الحواف (تعمل بواسطة libSQL)
كل واحد جيد حقاً في شيء ما. السؤال هو ما إذا كان ذلك الشيء يطابق ما تبنيه.
Supabase PostgreSQL: حصان عملنا الإنتاجي
سأبدأ مع Supabase لأن لدينا أعمق خبرة معها. عبر خمسة مواقع إنتاجية، أكبر جدول لدينا به 137 ألف صف (نظام عناوين وطني لمشروع دليل)، ونحن عند 253 ألف+ إجمالي السجلات عبر جميع قواعد البيانات.
ما نستخدمه يومياً
Row Level Security (RLS) ربما هي الميزة التي أغلقت الصفقة بالنسبة لنا. عندما تبني تطبيقات متعددة المستأجرين -- وهو ما تصبح عليه معظم مواقع CMS headless في النهاية -- تحتاج عزل بيانات لكل مستخدم. مع RLS، منطق الأمان يعيش في قاعدة البيانات نفسها. طبقة API الخاصة بك لا تحتاج أن تتذكر تصفية user_id على كل استعلام واحد. قاعدة البيانات تفرضها.
إليك ما تبدو عليه سياسة RLS نموذجية في مشاريعنا:
-- يمكن للمستخدمين أن يروا فقط قوائم منظمتهم الخاصة
CREATE POLICY "org_isolation" ON listings
FOR SELECT
USING (org_id = (SELECT org_id FROM profiles WHERE id = auth.uid()));
-- يمكن للمسؤولين أن يروا كل شيء
CREATE POLICY "admin_access" ON listings
FOR ALL
USING (EXISTS (
SELECT 1 FROM profiles
WHERE id = auth.uid() AND role = 'admin'
));
هذا SQL حقيقي. إنه ليس DSL ملكية. إذا احتجت في يوم من الأيام إلى ترك Supabase، هذه السياسات تُترجم إلى أي مضيف PostgreSQL.
pgvector كان كشفاً لنا للبحث الدلالي. طبقناه على موقع غني بالمحتوى حيث البحث بالنص الكامل التقليدي لم يكن كافياً. كان يتوقع المستخدمون البحث عن "أماكن لتناول الطعام بالقرب من وسط المدينة" والحصول على نتائج شملت المطاعم والمقاهي وشاحنات الطعام -- حتى لو لم تكن هذه الكلمات الدقيقة في القائمة.
-- إنشاء عمود المتجه
ALTER TABLE listings ADD COLUMN embedding vector(1536);
-- إنشاء الفهرس (هذا مهم جداً عند 100 ألف+ سجل)
CREATE INDEX ON listings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);
-- استعلام البحث الدلالي
SELECT id, name, 1 - (embedding <=> $1) AS similarity
FROM listings
WHERE 1 - (embedding <=> $1) > 0.78
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 20;
عند 137 ألف سجل مع متجهات بـ 1536 بُعد، هذا الاستعلام يعود في ~45ms على خطة Supabase Pro. هذا سريع بما يكفي للبحث الفوري كلما اكتبت.
PostGIS استعلامات جغرافية تشغل ميزاتنا المستندة على الموقع. العثور على القوائم ضمن دائرة نصف قطر، الفرز حسب المسافة، حساب أوقات القيادة -- كل هذا يُعالج على مستوى قاعدة البيانات بدلاً من كود التطبيق.
-- ابحث عن القوائم ضمن 10 كم من نقطة، مرتبة حسب المسافة
SELECT id, name,
ST_Distance(location, ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography) AS distance_m
FROM listings
WHERE ST_DWithin(
location,
ST_MakePoint(-73.9857, 40.7484)::geography,
10000
)
ORDER BY distance_m
LIMIT 50;
اشتراكات Realtime دع لنا نبني لوحات معلومات حية بدون بنية تحتية WebSocket. لوحة معلومات المسؤول للعميل تُظهر التقديمات الجديدة تظهر فوراً لأننا نشترك في أحداث INSERT على الجدول الملائم. بنية تحتية صفرية إضافية.
ما ليس مثالياً
لن أتظاهر بأن Supabase خالية من العيوب. لوحة المعلومات يمكن أن تكون بطيئة عند تصفح الجداول مع 100 ألف+ صف. محرر الجدول بخير للمجموعات الصغيرة لكنه مؤلم للعمليات الضخمة -- ستريد استخدام SQL مباشرة. وظائف Edge Functions الخاصة بهم تعمل بواسطة Deno، مما يعني بعض حزم Node.js لا تعمل. وإذا احتجت إلى تجميع الاتصالات لبيئات serverless، يجب عليك استخدام سلسلة الاتصال Supavisor الخاصة بهم (لقد أهملوا PgBouncer اعتباراً من أوائل 2025).
أيضاً، الطبقة المجانية الخاصة بهم سخية جداً للتطوير لكن لديها حد صارم بـ 500MB من مساحة قاعدة البيانات. بالنسبة للإنتاج مع 100 ألف+ سجل، أنت تبحث عن خطة Pro الحد الأدنى ($25/شهر).
Firebase Firestore: أين تفوز وأين تخسر
قيمنا Firebase بجدية لمشروعي عملاء في 2024. أحدهما كان تطبيق موجه للأجهزة المحمولة مع متطلبات المزامنة غير المتصلة. والآخر كان موقع دليل بتصفية معقدة.
أين Firebase تفوز فعلاً
المزامنة الفورية في الوقت الفعلي لتطبيقات الأجهزة المحمولة لا تزال أفضل ما في فئتها. الاستمرارية غير المتصلة، حل تضارب تلقائي، والتكامل الضيق مع SDKs iOS/Android اجعلها الخيار الواضح إذا كانت منصتك الأساسية أجهزة محمولة. تكامل Google Auth بسيط بالفعل -- بضعة أسطر من الكود وحصلت على Sign-in with Google و Apple ورقم الهاتف والبريد الإلكتروني/كلمة المرور.
Firebase Crashlytics و Remote Config و Analytics تشكل نظام بيئي تطوير أجهزة محمولة لا شيء آخر يطابقه. إذا كنت تبني تطبيق أجهزة محمولة أولاً وتطبيق ويب ثانياً، Firebase تستحق اعتباراً جدياً.
لماذا اخترنا Supabase بدلاً منها
Firestore هي قاعدة بيانات مستندات. لا يوجد joins. دع هذا يستقر للحظة.
عندما تبني دليل مع قوائم لديها فئات، وسوم، وموقعات، وتقييمات، وملفات تعريف المستخدم، تحتاج بيانات علائقية. في Firestore، إما تُبطل تطبيع كل شيء (تكرار البيانات عبر المستندات والدعاء لإبقاءها متزامنة) أو تقوم بعدة استعلامات round-trip وتجمع البيانات في كود التطبيق.
هنا كيف يبدو استعلام "ابحث عن قوائم حسب الفئة برتبة متوسطة" في كل:
-- Supabase: استعلام واحد، تم
SELECT l.*, c.name AS category_name,
AVG(r.rating) AS avg_rating,
COUNT(r.id) AS review_count
FROM listings l
JOIN categories c ON l.category_id = c.id
LEFT JOIN reviews r ON r.listing_id = l.id
WHERE c.slug = 'restaurants'
GROUP BY l.id, c.name
ORDER BY avg_rating DESC
LIMIT 20;
// Firestore: ثلاثة استعلامات + اتصال جانب العميل
const categorySnap = await db.collection('categories')
.where('slug', '==', 'restaurants').get();
const categoryId = categorySnap.docs[0].id;
const listingsSnap = await db.collection('listings')
.where('categoryId', '==', categoryId).get();
// الآن جلب التقييمات لكل قائمة...
// ثم حساب المتوسطات في كود التطبيق...
// ثم الفرز... أنت تفهم الفكرة.
والركلة الحقيقية: Firestore تفرض رسوماً لكل قراءة مستند. نمط الاستعلامات الثلاثة أعلاه؟ كل مستند في كل استعلام يُحسب. عند 100 ألف+ سجل مع حركة معتدلة، فاتورتك تصبح غير محتملة حقاً. سمعنا قصص رعب من مطورين تفاجأوا بفواتير بـ $400+ لم يدركوا أن استعلاماتهم كانت تمسح مستندات أكثر من المتوقع.
Firestore أيضاً ليس لديها ما يعادل pgvector أو PostGIS. يمكنك عمل استعلامات geohash أساسية، لكنها تقريبية ومحدودة مقارنة بالفهرسة المكانية الحقيقية.
PlanetScale: قاعدة بيانات رائعة، منصة غير مكتملة
PlanetScale تشغل Vitess تحت الغطاء -- نفس التكنولوجيا التي تشغل قاعدة بيانات YouTube. بالنسبة لأداء MySQL البحتة، إنها ممتازة. ميزة فروع قاعدة البيانات الخاصة بهم (إنشاء فرع، إجراء تغييرات الإسكيما، دمج مرة أخرى) حقاً مبتكرة وشيء أتمنى أن Supabase لديها بشكل أصلي.
ما تقوم PlanetScale به بشكل جيد
برنامج التشغيل الخادم بدون تحضير الخاص بهم سريع. إدارة الاتصالات يتم التعامل معها لك، وهو يهم بشكل ضخم في بيئات serverless حيث قد ينفتح كل استدعاء دالة اتصال قاعدة بيانات جديد. فروع الإسكيما تجعل هجرات قاعدة البيانات تشعر وكأنها طلبات Git pull -- آمنة وقابلة للمراجعة وقابلة للعكس.
بالنسبة للفرق ذات الخبرة القوية في MySQL التي تبني تطبيقات ويب تقليدية، PlanetScale صلبة.
ما الذي مفقود
PlanetScale هي فقط قاعدة بيانات. هذا كل شيء. قارن ما تحتاجه لبناء كومة تطبيق كاملة:
| الميزة | Supabase | PlanetScale + الإضافات |
|---|---|---|
| قاعدة البيانات | ✅ مضمن | ✅ مضمن |
| المصادقة | ✅ مضمن | ❌ تحتاج Clerk ($25+/شهر) أو Auth0 |
| تخزين الملفات | ✅ مضمن | ❌ تحتاج S3 أو Cloudflare R2 |
| Realtime | ✅ مضمن | ❌ تحتاج Pusher أو Ably |
| البحث الاتجاهي | ✅ pgvector | ❌ غير متاح |
| استعلامات جغرافية | ✅ PostGIS | ❌ MySQL مكاني أساسي |
| وظائف حدود | ✅ مضمن | ❌ تحتاج نشر منفصل |
بالوقت الذي أضفت فيه Clerk للمصادقة، S3 للتخزين، Pusher للفوري، وقاعدة بيانات متجه منفصلة للبحث، أنت تدير خمس خدمات بدلاً من واحدة. فاتورتك أعلى، تعقيدك أعلى، وسطح منطقة التصحيح الخاصة بك ضخم.
PlanetScale أيضاً أوقفت طبقتهم المجانية (خطة Hobby) في أبريل 2024، لذا نقطة الدخول الآن هي $39/شهر لخطة Scaler الخاصة بهم. هذا أكثر تكلفة من Supabase Pro ويمنحك وظائف أقل.
Neon: اختيار الفنيين الخالصين
Neon هي قاعدة البيانات التي اختارها إذا احتجت فقط PostgreSQL لا أكثر. معمارية serverless الخاصة بهم حقاً مثيرة للإعجاب -- scale-to-zero يعني أنت تدفع لا شيء عندما قاعدة البيانات الخاصة بك لا يتم الاستعلام عنها. ميزة فروعهم ممتازة لنشرات المعاينة (دوّر فرع قاعدة بيانات لكل PR).
Neon تدعم pgvector و PostGIS لأنها PostgreSQL معياري. لذا تحصل على البحث الاتجاهي واستعلامات جغرافية. القدرات الخام للقاعدة البيانات تقريباً متطابقة مع Supabase.
لماذا اخترنا Supabase حتى الآن
Neon هي قاعدة بيانات. Supabase هي منصة. مع Neon، تحتاج إضافة:
- المصادقة -- Clerk أو Auth0 أو قم بالتجميع بنفسك
- التخزين -- S3 أو Cloudflare R2 أو ما شابه
- Realtime -- Pusher أو Ably أو خادم WebSocket مخصص
- وظائف حدود -- نشر على Cloudflare Workers أو Vercel بشكل منفصل
لبعض الفريق، هذا النهج المعياري في الواقع مفضل. إذا كانت لديك آراء حول المصادقة (والميزانية لـ Clerk)، استخدم S3 لكل شيء، ولا تحتاج fوري، نهج Neon المركز يعني أقل vendor lock-in.
لكن لمشاريع headless development الخاصة بنا، امتلاك المصادقة والتخزين والفوري في لوحة معلومات واحدة مع فاتورة واحدة ومجموعة مفاتيح API واحدة يستحق الكثير. سرعة مطور المسألة عندما تشحن مشاريع عميل على جداول زمنية ضيقة.
تسعير Neon أيضاً تنافسي: الطبقة المجانية تضمن 0.5GB تخزين و 190 حوسبة ساعة/شهر. خطة Launch عند $19/شهر تعطيك 10GB. لعب قاعدة بيانات خالص، أفضل قيمة في PostgreSQL serverless.
Turso: SQLite موجهة للحواف
Turso تكنولوجيا رائعة. اتخذوا SQLite -- قاعدة البيانات الأكثر نشراً في العالم -- وجعلوها موزعة. بياناتك تعيش على الحافة، قريب من مستخدميك، مما يعني أن زمن قراءة قاعدة البيانات يمكن أن يكون منخفضاً جداً (أقل من 10ms عالمياً).
حيث Turso يتألق
أعباء العمل الثقيلة للقراءة مع جماهير عالمية. إذا كنت تخدم محتوى لا يتغير بشكل متكرر للمستخدمين في جميع أنحاء العالم، فإن التكرار على الحافة الخاص بـ Turso يعطيك قراءات قاعدة البيانات التي تشعر وكأنها فورية. ميزة embedded replicas الخاصة بهم دع لك تجمع نسخة SQLite مباشرة في تطبيقك.
بالنسبة للمواقع الثابتة-تقريباً المبنية مع Astro التي تحتاج طبقة بيانات خفيفة، Turso جذابة.
لماذا لم تناسب احتياجاتنا
أعباء العمل 100 ألف+ السجل لدينا تنطوي على كتابات كبيرة -- تقديمات المستخدم، تحديثات الإدارة، إنشاء المراجعات، تغييرات البيانات في الوقت الفعلي. نموذج كتابة SQLite (الكاتب الواحد) يصبح زجاجة الرقبة عند التوسع. Turso تتعامل مع هذا بشكل أفضل من SQLite الخام من خلال fork libSQL الخاص بهم، لكنه لا يزال ليس مصمماً لتطبيقات 100 ألف+ سجل ثقيلة الكتابة.
لا بحث اتجاهي. لا ما يعادل PostGIS. نظام بيئي محدود مقارنة بـ PostgreSQL أو MySQL. بالنسبة لمشاريع الدليل وSaaS الخاصة بنا، كانت هذه حاجز.
مقارنة الميزات المباشرة
هنا المقارنة الكاملة بناءً على خبرتنا الإنتاجية والتقييمات اعتباراً من منتصف 2025:
| الميزة | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| نوع قاعدة البيانات | PostgreSQL | NoSQL (Firestore) | MySQL (Vitess) | PostgreSQL | SQLite (libSQL) |
| مصادقة مدمجة | ✅ نعم | ✅ نعم | ❌ لا | ❌ لا | ❌ لا |
| البحث الاتجاهي | ✅ pgvector | ❌ لا | ❌ لا | ✅ pgvector | ❌ لا |
| استعلامات جغرافية | ✅ PostGIS | ⚠️ محدود (Geohash) | ⚠️ MySQL مكاني أساسي | ✅ PostGIS | ❌ لا |
| Realtime | ✅ نعم | ✅ نعم | ❌ لا | ❌ لا | ❌ لا |
| تخزين الملفات | ✅ نعم | ✅ نعم | ❌ لا | ❌ لا | ❌ لا |
| وظائف الحواف | ✅ قائمة على Deno | ✅ Cloud Functions | ❌ لا | ❌ لا | ❌ لا |
| Joins / العلاقات | ✅ SQL كامل | ❌ لا joins | ✅ SQL كامل | ✅ SQL كامل | ✅ SQL (محدود) |
| الفروع | ⚠️ عبر الهجرات | ❌ لا | ✅ أصلي | ✅ أصلي | ❌ لا |
| Scale-to-Zero | ❌ لا | ✅ نعم | ✅ نعم | ✅ نعم | ✅ نعم |
| التنبؤ بالأسعار | 🟢 مرتفع (طبقات ثابتة) | 🔴 منخفض (لكل قراءة) | 🟡 متوسط | 🟢 مرتفع | 🟢 مرتفع |
| مفتوح المصدر | ✅ نعم | ❌ لا | ❌ لا (Vitess هو) | ✅ نعم | ✅ نعم |
| قابل للاستضافة ذاتية | ✅ نعم | ❌ لا | ❌ لا | ❌ لا | ✅ نعم |
معايير الأداء عند 100 ألف+ سجل
هذه الأرقام تأتي من مثيل Supabase الإنتاجي لدينا (خطة Pro، منطقة us-east-1) مع 137 ألف صف في الجدول الأساسي. بالنسبة لقواعد البيانات الأخرى، أستخدم معايير منشورة والاختبارات الموجهة نحو التقييم الخاصة بنا مع 100 ألف سجل اصطناعي.
| نوع الاستعلام | Supabase | Firebase | PlanetScale | Neon | Turso |
|---|---|---|---|---|---|
| SELECT بسيط حسب ID | 3ms | 8ms | 4ms | 5ms | 1ms |
| استعلام مصفى (فهرس) | 12ms | 15ms | 10ms | 14ms | 3ms |
| JOIN معقد (3 جداول) | 35ms | N/A (لا joins) | 28ms | 38ms | 25ms |
| تشابه المتجه (أفضل 20) | 45ms | N/A | N/A | 42ms | N/A |
| دائرة نصف قطر جغرافية (10كم) | 22ms | ~50ms (geohash) | N/A | 24ms | N/A |
| بحث نص كامل | 18ms | N/A (استخدم Algolia) | 15ms | 20ms | 12ms |
| INSERT ضخم (1000 صف) | 180ms | 250ms | 150ms | 195ms | 320ms |
| بداية باردة (serverless) | N/A (دائماً قيد التشغيل) | ~100ms | ~50ms | ~300ms | ~20ms |
بضع أشياء تنبثق. أداء قراءة Turso استثنائية -- هذا ميزة SQLite-at-edge. محرك MySQL الخاص بـ PlanetScale يتعامل مع joins أسرع قليلاً من PostgreSQL في اختباراتنا. بداية Neon الباردة ملحوظة (300ms) لأنها تحتاج إيقاظ الحوسبة، على الرغم من أن الاستعلامات اللاحقة سريعة. عدم قدرة Firebase على القيام بـ joins يعني أنت حرفياً لا يمكنك تشغيل بعض هذه الاستعلامات.
حوسبة Supabase دائماً قيد التشغيل (لا scale-to-zero على Pro) تعني بدايات باردة صفرية، والتي تهم لتطبيقات موجهة للمستخدم حيث الطلب الأول لا يمكن أن يكون بطيئاً.
تفصيل الأسعار لأعباء العمل بـ 100 ألف سجل
دعنا نصمم تطبيق 100 ألف سجل واقعي: موقع دليل مع 100 ألف قائمة، 50 ألف مستخدم نشط شهري، ~2 مليون قراءة قاعدة بيانات/شهر، ~50 ألف كتابات/شهر، قاعدة بيانات بـ 5GB، تخزين 10GB.
| Supabase Pro | Firebase (Blaze) | PlanetScale Scaler | Neon Launch | Turso Scaler | |
|---|---|---|---|---|---|
| التكلفة الأساسية | $25/شهر | $0 (الدفع حسب الاستخدام) | $39/شهر | $19/شهر | $29/شهر |
| قاعدة البيانات | مضمن (8GB) | ~$18 (قراءات + كتابات) | مضمن (10GB) | مضمن (10GB) | مضمن (9GB) |
| المصادقة | مضمن (50 ألف MAU) | مضمن | +$25/شهر (Clerk) | +$25/شهر (Clerk) | +$25/شهر (Clerk) |
| التخزين (10GB) | مضمن | ~$3/شهر | +$2/شهر (R2) | +$2/شهر (R2) | +$2/شهر (R2) |
| Realtime | مضمن | مضمن | +$25/شهر (Pusher) | +$25/شهر (Pusher) | +$25/شهر (Pusher) |
| الإجمالي المتوقع | $25/شهر | ~$21/شهر | ~$91/شهر | ~$71/شهر | ~$81/شهر |
Firebase تبدو رخيصة حتى تدرك شيئين. أولاً، تقدير $21 يفترض أنماط قراءة يمكن التنبؤ بها. لحظة فيروسية أو بوت زحف لموقعك يمكن أن يرتفع القراءات بشكل حاد -- وترتفع فاتورتك معها. ثانياً، بالوقت الذي تحتاج فيه ميزات مثل البحث الاتجاهي، أنت تضيف Pinecone أو Weaviate، الذي يبدأ عند $70/شهر.
تسعير Supabase المسطح $25/شهر لكل شيء -- قاعدة البيانات والمصادقة والتخزين والفوري ووظائف الحواف -- هو قيمة جيدة بشكل ملحوظ لحجم هذا عبء العمل. خطة Pro تضمن قاعدة بيانات 8GB، 250GB النطاق الترددي، 100GB التخزين، و 50 ألف مستخدم نشط شهري للمصادقة.
أي قاعدة بيانات يجب أن تختار؟
هنا توصيتي الصادقة بناءً على البناء مع هذه الأدوات:
اختر Supabase إذا كنت تبني تطبيق ويب مع بيانات علائقية، تحتاج مصادقة + تخزين + فوري في منصة واحدة، تريد نظام بيئي PostgreSQL (pgvector و PostGIS والبحث عن النص الكامل)، أو تبني مع Next.js. هذا يغطي ربما 80% من المشاريع التي نراها.
اختر Firebase إذا كنت تبني تطبيق أجهزة محمولة موجهة حيث المزامنة غير المتصلة تهم، فريقك يعرف نظام Firebase البيئي بالفعل، أو بياناتك حقاً على شكل مستند (رسائل الدردشة، موجز النشاط، ملفات تعريف المستخدم البسيطة).
اختر PlanetScale إذا كان لديك فريق MySQL قوي، تحتاج فروع قاعدة البيانات لإدارة الإسكيما المعقدة، وأنت تستخدم بالفعل خدمات منفصلة للمصادقة والتخزين. إنها قاعدة بيانات رائعة -- فقط ليست منصة كاملة.
اختر Neon إذا كنت تريد PostgreSQL بدون overhead المنصة، تفضل تجميع كومتك الخاصة من أفضل خدمات الفئة، أو تحتاج scale-to-zero لتحسين التكلفة على المشاريع منخفضة حركة.
اختر Turso إذا كنت تبني تطبيق ثقيل للقراءة موزع عالمياً حيث زمن الحافة يهم أكثر من throughput الكتابة، أو تعمل مع Astro على مواقع موجهة للمحتوى.
بالنسبة لعملنا في Social Animal نبني تطبيقات ويب headless، Supabase كانت الاختيار الصحيح. منصة all-in-one تعني تطوير أسرع، معمارية أبسط، وتكاليف يمكن التنبؤ بها. لقد قسناها إلى 253 ألف+ سجل بدون عرق. إذا كنت تخطط مشروع بهذا الحجم وتريد التحدث عن المعمارية، تواصل معنا -- نحن فعلنا هذا بضع مرات الآن.
الأسئلة الشائعة
هل Supabase جيدة للتطبيقات بحجم كبير؟ نعم، ولدينا أدلة إنتاجية لدعم ذلك. نشغل 253 ألف+ سجل عبر خمسة مواقع إنتاجية على Supabase Pro. أداء الاستعلام تبقى متسقة -- أعقد joins الخاصة بنا مع البحث الدلالي في المتجه تعود في أقل من 50ms عند 137 ألف صف. Supabase تشغل PostgreSQL معياري، الذي يشغل تطبيقات بأوامر حجم أكبر من أي شيء معظمنا سيبني. طبقة المنصة (مصادقة، تخزين، فوري) هي الجزء الأحدث، لكنه كان مستقراً لدينا منذ أوائل 2024.
كيف يقارن تسعير Supabase مع Firebase عند التوسع؟ Supabase أكثر توقعاً بكثير. خطة Pro الخاصة بهم هي $25/شهر مسطح تضمن مصادقة لـ 50 ألف MAU و 8GB تخزين قاعدة البيانات و 250GB النطاق الترددي و 100GB تخزين الملفات. Firebase يفرض رسوماً لكل قراءة مستند وكتابة وحذف -- والتي تجعل التكاليف عالية المتغيرة جداً. تطبيق 100 ألف سجل بـ 2 مليون قراءة شهري يمكن أن تكلف في أي مكان من $15 إلى $200+ على Firebase اعتماداً على أنماط الاستعلام. رأينا فواتير Firebase تتضاعف ثلاث مرات بين ليلة وضحاها عندما صفحة تحصل على مشاركة على وسائل التواصل الاجتماعي.
هل يمكن لـ PlanetScale التعامل مع 100 ألف+ سجل؟ بالتأكيد. PlanetScale تشغل Vitess، الذي يشغل أعباء عمل YouTube-scale. لأداء قاعدة البيانات الخام مع 100 ألف سجل، PlanetScale ممتازة. القيد ليس التوسع -- إنه الاكتمال. ستحتاج إضافة خدمات منفصلة للمصادقة وتخزين الملفات والتحديثات الفورية والبحث الاتجاهي. الذي يضيف التكاليف ($90+/شهر الإجمالي) والتعقيد المعماري مقارنة بنهج Supabase all-in-one الخاص.
ما هو pgvector ولماذا يهم؟ pgvector هو ملحق PostgreSQL يخزن ويسأل عن تضمينات المتجهات مباشرة في قاعدة البيانات الخاصة بك. هذا يمكّن البحث الدلالي -- يمكن للمستخدمين البحث بالمعنى بدلاً من الكلمات الدقيقة. لدليل مع 100 ألف+ قائمة، هذا يعني البحث عن "أماكن kid-friendly للفطور" يمكن أن تعيد النتائج المسومة كـ "مطعم عائلي" أو "فطور نهاية الأسبوع" حتى لو لم تطابق تلك الكلمات. بدون pgvector، ستحتاج قاعدة بيانات متجه منفصلة مثل Pinecone ($70+/شهر) والتعامل مع إبقاء قاعدتي البيانات متزامنتين.
هل Firebase Firestore جيد لمواقع الدليل؟ بصراحة، لا. مواقع الدليل علائقية بطبيعتها. القوائم تنتمي إلى الفئات، لديها وسوم، تتلقى تقييمات من المستخدمين، وتحتاج تصفية معقدة ("أظهر لي مطاعم ضمن 5 أميال مع 4+ نجوم مفتوح الآن"). Firestore لا يمكنها عمل joins، لديها مشغلي استعلام محدودين، وتفرض رسوماً لكل قراءة مستند -- الذي يعني استعلامات مصفاة معقدة تصبح مكلفة بسرعة. قيمنا Firestore لمشروع دليل وقدرنا 4 أضعاف وقت التطوير مقارنة مع Supabase بسبب إبطال التطبيع والبيانات والعمل حول استعلام جانب العميل.
هل يجب أن أستخدم Neon أو Supabase لتطبيق Next.js الخاص بي؟ إذا احتجت فقط قاعدة بيانات، Neon توفر قيمة أفضل (الطبقة المجانية سخية، وخطة Launch عند $19/شهر صلبة). إذا احتجت مصادقة أو تخزين أو فوري -- التي معظم تطبيقات Next.js الإنتاجية تفعل -- Supabase توفر لك من دمج ودفع لخدمات منفصلة متعددة. نستخدم Supabase لـ مشاريع تطوير Next.js الخاصة بنا لأن المصادقة المتكاملة والتخزين قطع أسابيع من أوقات المشروع الطبيعية.
ما أفضل قاعدة بيانات لمواقع البرمجيات التسويقية؟ Supabase PostgreSQL. مواقع البرمجيات التسويقية تنتج آلاف الصفحات من البيانات المنظمة، الذي يعني أنت تحتاج استعلامات سريعة وفهرسة جيدة والقدرة على التعامل مع علاقات بيانات معقدة. بنينا مواقع برمجيات تسويقية على Supabase التي تنتج 10 ألف+ صفحة من قاعدة بيانات واحدة -- PostGIS لصفحات الموقع، pgvector للمحتوى ذي الصلة، والبحث عن النص الكامل للتصفية الديناميكية. الأسعار المسطحة تعني ارتفاع الحركة من Google indexing لا ينفجر فاتورتك.
هل Turso (libSQL) جاهزة للإنتاج على تطبيقات الويب؟ للتطبيقات الثقيلة القراءة، نعم. SQLite المنسخ على الحافة الخاص بـ Turso يعطيك قراءات تحت 5ms عالمياً، الذي مذهل لمواقع موجهة للمحتوى. لكن للتطبيقات الثقيلة الكتابة مع 100 ألف+ سجل -- مثل الدليل حيث يقدم المستخدمون البيانات، لوحات المسؤول تعالج التحديثات، والتقييمات تأتي باستمرار -- نموذج الكاتب الواحد الخاص بـ SQLite يصبح تقييد. توصيتنا Turso لمواقع المحتوى المبنية مع Astro و Supabase أو Neon للتطبيقات الديناميكية مع أعباء عمل كتابة كبيرة.