20 अग॰ 2025·8 मिनट
डेटाबेस के प्रकार: रिलेशनल, कॉलम-आधारित, डॉक्यूमेंट, ग्राफ और अधिक
मुख्य डेटाबेस प्रकारों—रिलेशनल, कॉलम-आधारित, डॉक्यूमेंट, ग्राफ, वेक्टर, की-वैल्यू, और अधिक—की तुलना करें: उपयोग के मामले, ट्रेडऑफ़, और सही चुनाव के सुझाव।
मुख्य डेटाबेस प्रकारों—रिलेशनल, कॉलम-आधारित, डॉक्यूमेंट, ग्राफ, वेक्टर, की-वैल्यू, और अधिक—की तुलना करें: उपयोग के मामले, ट्रेडऑफ़, और सही चुनाव के सुझाव।
“डेटाबेस प्रकार” केवल एक लेबल नहीं है—यह इस बात का संक्षेप है कि कोई सिस्टम डेटा कैसे स्टोर करता है, आप इसे कैसे क्वेरी करते हैं, और यह किस काम के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है। यह चुनाव सीधे गति (क्या तेज़ है बनाम क्या धीमा), लागत (हार्डवेयर या क्लाउड खर्च), और क्षमताओं (ट्रांज़ैक्शन्स, एनालिटिक्स, सर्च, रेप्लीकेशन आदि) को प्रभावित करता है।
अलग डेटाबेस प्रकार अलग- अलग ट्रेडऑफ़ करते हैं:
ये डिजाइन विकल्प प्रभावित करते हैं:
यह लेख प्रमुख डेटाबेस प्रकारों के माध्यम से चलता है और हर एक के लिए बताता है:
कई आधुनिक उत्पाद सीमाएँ ब्लर कर देते हैं। कुछ रिलेशनल डेटाबेस JSON सपोर्ट जोड़ते हैं जो डॉक्यूमेंट डेटाबेस से ओवरलैप करता है। कुछ सर्च और एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म वेक्टर इंडेक्सिंग जैसी सुविधाएँ देते हैं। अन्य स्ट्रीमिंग और स्टोरेज को टाइम-सीरीज़ फीचर्स के साथ जोड़ते हैं।
इसलिए “प्रकार” सख्त बॉक्स नहीं है—फिर भी यह उपयोगी है ताकि आप डिफ़ॉल्ट ताकतें और वह वर्कलोड समझ सकें जिन्हें कोई डेटाबेस सबसे बेहतर तरीके से संभालता है।
अपने प्रमुख वर्कलोड से शुरू करें:
फिर “कैसे सही डेटाबेस प्रकार चुनें” सेक्शन का उपयोग करके स्केल, कंसिस्टेंसी ज़रूरतें, और आप मुख्यतः कौन सी क्वेरीज चलाएँगे उसके आधार पर इसे निपटाएँ।
रिलेशनल डेटाबेस उस छवि के अनुरूप हैं जो कई लोगों के मन में "डेटाबेस" सुनते ही आती है। डेटा टेबल्स में व्यवस्थित होता है जो रोस (रिकॉर्ड) और कॉलम्स (फील्ड) से मिलकर बनते हैं। एक स्कीमा परिभाषित करता है कि हर टेबल कैसा दिखेगा—कौन से कॉलम हैं, उनके प्रकार क्या हैं, और तालिकाएँ एक-दूसरे से कैसे जुड़ी हैं।
रिलेशनल सिस्टम आमतौर पर SQL (Structured Query Language) से क्वेरी किए जाते हैं। SQL लोकप्रिय है क्योंकि यह पठनीय और अभिव्यंजक है:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).अधिकांश रिपोर्टिंग टूल, एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म, और बिज़नेस ऐप्स SQL बोलते हैं, जो व्यापक संगतता चाहने पर इसे सुरक्षित डिफ़ॉल्ट बनाता है।
रिलेशनल डेटाबेस ACID ट्रांज़ैक्शन्स के लिए जाने जाते हैं, जो डेटा को सही रखने में मदद करते हैं:
यह तब महत्वपूर्ण होता है जब गलतियाँ महंगी हों—जैसे किसी ग्राहक को दो बार चार्ज करना या स्टॉक अपडेट खो देना।
रिलेशनल डेटाबेस आमतौर पर सही रहते हैं जब डेटा संरचित और अच्छी तरह परिभाषित हो और वर्कफ़्लोज़ जैसे:
जो संरचना रिलेशनल डेटाबेस को विश्वसनीय बनाती है, वही कुछ जगह घर्षण भी ला सकती है:
जब आपका डेटा मॉडल लगातार बदल रहा हो—या आपको बेहद क्षैतिज स्केल चाहिए जहाँ पहुंच पैटर्न सरल हों—तो अन्य डेटाबेस प्रकार बेहतर मिल सकते हैं।
कॉलम-आधारि डेटाबेस डेटा को “पंक्ति” के बजाय “कॉलम” के अनुसार स्टोर करते हैं। यह एक छोटा सा बदलाव एनालिटिक्स वर्कलोड के लिए गति और लागत पर बड़ा असर डालता है।
पारंपरिक रो-स्टोर (अधिकांश रिलेशनल डेटाबेस में सामान्य) में किसी एक रिकॉर्ड के सभी मान साथ में रहते हैं। यह तब अच्छा है जब आप अक्सर एक ग्राहक/ऑर्डर एक समय में लाते या अपडेट करते हैं।
कॉलम-स्टोर में किसी फ़ील्ड के सभी मान साथ में रहते हैं—हर price, हर country, हर timestamp। इससे रिपोर्ट के लिए केवल ज़रूरी कॉलम पढ़ना बहुत कुशल हो जाता है, बिना पूरी पंक्तियाँ डिस्क से खींचे।
एनालिटिक्स और BI क्वेरीज अक्सर:
SUM, AVG, COUNT जैसे एग्रीगेट्स निकालती हैंकॉलम-स्टोरेज इन पैटर्न्स को तेज़ बनाता है क्योंकि यह कम डेटा पढ़ता है और अत्यधिक कम्प्रेशन देता है (समान मान साथ में क्लस्टर होने से कम्प्रेशन बेहतर होता है)। कई कॉलम-इंजन वेक्टोराइज़्ड एक्जीक्यूशन और स्मार्ट इंडेक्सिंग/पार्टिशनिंग का भी उपयोग करते हैं ताकि बड़े स्कैन तेज़ हों।
कॉलम-आधारित सिस्टम डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग के लिए बेहतरीन होते हैं: “समीक्षा के अनुसार राजस्व,” “क्षेत्र के हिसाब से शीर्ष 20 उत्पाद,” “चैनल के हिसाब से कन्वर्ज़न रेट,” या “पिछले 30 दिनों में किसी सेवा द्वारा होने वाली त्रुटियाँ।” ये क्वेरीज बहुत सारी पंक्तियाँ छूती हैं पर अपेक्षाकृत कुछ ही कॉलम।
अगर आपका वर्कलोड ज्यादातर "आईडी द्वारा एक रिकॉर्ड लाओ" या "एकल पंक्ति को बार-बार अपडेट करो" है, तो कॉलम-आधारित महंगा या धीमा लग सकता है। लिखना अक्सर बैच-इंगेस्टन (अपेंड-हैवी) के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होता है बजाय लगातार छोटे अपडेट के।
कॉलम-आधारित डेटाबेस निम्न के लिए उपयुक्त हैं:
यदि आपकी प्राथमिकता बहुत बड़े डेटा पर तेज़ एग्रीगेशन है, तो कॉलम-आधारित प्रकार आमतौर पर पहला विकल्प होता है।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस डेटा को “डॉक्यूमेंट्स” के रूप में स्टोर करते हैं—स्वयं में संपूर्ण रिकॉर्ड जो JSON जैसे दिखते हैं। कई टेबल्स में सूचना विभाजित करने के बजाय, आप सामान्यतः संबंधित फ़ील्ड्स को एक ऑब्जेक्ट में रखते हैं (नेस्टेड एरेज़ और सब-ऑब्जेक्ट्स सहित)। यह उन्हें ऐप्लिकेशन डेटा के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बनाता है।
एक डॉक्यूमेंट किसी उपयोगकर्ता, उत्पाद, या लेख का प्रतिनिधित्व कर सकता है—ऐसे गुणों के साथ जो प्रत्येक डॉक्यूमेंट में अलग हो सकते हैं। एक उत्पाद में size और color हो सकते हैं; दूसरे में dimensions और materials—बिना सभी रिकॉर्ड्स के लिए एक सख्त स्कीमा लागू किए।
यह लचीलापन तब खासकर मददगार है जब आपकी आवश्यकताएँ बार-बार बदलती हैं या विभिन्न आइटम्स के सेट ऑफ़ फ़ील्ड्स अलग होते हैं।
हर डॉक्यूमेंट को स्कैन करने से बचने के लिए, डॉक्यूमेंट डेटाबेस इंडेक्स का उपयोग करते हैं—डेटा स्ट्रक्चर जो क्वेरी के लिए मिलान करने वाले डॉक्यूमेंट्स को जल्दी खोजने में मदद करते हैं। आप सामान्य लुकअप फ़ील्ड्स (जैसे email, sku, या status) को इंडेक्स कर सकते हैं, और कई सिस्टम नेस्टेड फ़ील्ड्स (जैसे address.city) को भी इंडेक्स कर सकते हैं। इंडेक्स पढ़ने को तेज़ करते हैं लेकिन लिखने पर ओवरहेड बढ़ाते हैं क्योंकि दस्तावेज़ बदलने पर इंडेक्स को अपडेट करना पड़ता है।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस उन स्थितियों में चमकते हैं जहाँ स्कीमा बदलता रहता है, डेटा नेस्टेड है, और API-फ्रेंडली पेलोड चाहिए। ट्रेडऑफ़ सामान्यतः तब दिखाई देते हैं जब आपको चाहिए:
ये कंटेंट मैनेजमेंट, उत्पाद कैटलॉग, उपयोगकर्ता प्रोफाइल, और बैकएंड APIs के लिए मजबूत विकल्प हैं—जहाँ भी आपका डेटा “एक पेज/स्क्रीन/रिक्वेस्ट के लिए एक ऑब्जेक्ट” के रूप में मैप होता है।
की-वैल्यू स्टोर्स सबसे सरल डेटाबेस मॉडल हैं: आप एक वैल्यू (स्ट्रिंग से लेकर JSON ब्लॉब तक कुछ भी) स्टोर करते हैं और इसे एक यूनिक की के जरिए पुनः प्राप्त करते हैं। मूल ऑपरेशन बुनियादी तौर पर “इस की का वैल्यू दो” जैसा है, इसलिए ये सिस्टम बेहद तेज़ हो सकते हैं।
क्योंकि पढ़ना और लिखना एकल प्राइमरी की के चारों ओर केंद्रीकृत होता है, की-वैल्यू स्टोर्स को कम लेटेंसी और उच्च थ्रूपुट के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है। कई हॉट डेटा को मेमोरी में रखने, जटिल क्वेरी प्लानिंग को कम करने, और क्षैतिज स्केल करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं।
यह सादगी यह भी आकार देती है कि आप डेटा कैसे मॉडल करते हैं: आप आमतौर पर की इस तरह डिज़ाइन करते हैं कि वह आपको सीधे वह रिकॉर्ड दे (उदा., user:1234:profile) बजाय डेटाबेस से खुले-आम सवाल पूछने के।
की-वैल्यू स्टोर्स अक्सर एक धीमे प्राथमिक डेटाबेस (जैसे रिलेशनल) के सामने कैश के रूप में उपयोग किए जाते हैं। अगर आपकी ऐप लगातार एक ही डेटा मांगती है—उदा. उत्पाद विवरण, उपयोगकर्ता अनुमतियाँ, प्राइसिंग नियम—तो की के जरिए परिणाम कैश करने से दोबारा कंप्यूट या रीक्वेरी करने से बचा जा सकता है।
वे सेशन स्टोरेज के लिए भी स्वाभाविक हैं क्योंकि सेशन्स अक्सर बार-बार पढ़े और अपडेट किए जाते हैं, और वे स्वतः-समाप्त होने (expiry) का समर्थन करते हैं।
अधिकांश की-वैल्यू स्टोर्स TTL (time to live) समर्थन करते हैं ताकि डेटा स्वतः समाप्त हो जाए—सेशन्स, एक-बार उपयोग वाले टोकन, और रेट-लिमिट काउंटर के लिए आदर्श।
जब मेमोरी सीमित हो, सिस्टम अक्सर eviction policies (जैसे least-recently-used) का उपयोग करके पुराने एंट्री हटाते हैं। कुछ प्रोडक्ट मेमोरी-फर्स्ट होते हैं, जबकि अन्य ड्यूरेबिलिटी के लिए डेटा को डिस्क पर भी परसेव करते हैं। मेमोरी और डिस्क के बीच चयन यह निर्धारित करता है कि आप स्पीड (मेमोरी) पसंद करते हैं या रिटेंशन/रिकवरी (डिस्क)।
की-वैल्यू स्टोर्स तब सबसे अच्छे होते हैं जब की पहले से ज्ञात हो। वे खुले-आम सवालों के लिए कम उपयुक्त हैं। कई का SQL- जैसे डेटाबेस की तुलना में सीमित क्वेरी पैटर्न होता है। सेकेंडरी इंडेक्स का समर्थन भिन्न होता है: कुछ देते हैं, कुछ आंशिक विकल्प देते हैं, और कुछ आपको अपने स्वयं के लुकअप कीज़ बनाए रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
की-वैल्यू स्टोर्स उपयुक्त हैं:
अगर आपका एक्सेस पैटर्न "आईडी द्वारा फेच/अपडेट" है और लेटेंसी मायने रखती है, तो की-वैल्यू स्टोर अक्सर सबसे सरल और भरोसेमंद तरीका है तेज़ स्पीड पाने का।
वाइड-कॉलम डेटाबेस (कभी-कभी वाइड-कॉलम स्टोर्स कहा जाता है) डेटा को कॉलम फैमिलीज़ में व्यवस्थित करते हैं। हर पंक्ति के लिए एक ही फिक्स कॉलम के बजाय आप संबंधित कॉलम्स को समूहित करते हैं और एक फैमिली के भीतर हर पंक्ति अलग कॉलम्स का सेट रख सकती है।
नाम समान होने के बावजूद, वाइड-कॉलम डेटाबेस एनालिटिक्स के कॉलमर से अलग हैं।
एक कॉलम-आधारित डेटाबेस प्रत्येक कॉलम को अलग से स्टोर करता है ताकि बड़े डेटा सेट्स को स्कैन करना प्रभावी हो (रिपोर्टिंग के लिए बढ़िया)। एक वाइड-कॉलम डेटाबेस ऑपरेशनल वर्कलोड के लिए बनाया गया है, जहाँ आपको बहुत अधिक राइट्स और कई मशीनों पर तेज़ पढ़ने/लिखने की ज़रूरत होती है।
वाइड-कॉलम सिस्टम डिज़ाइन किए जाते हैं:
सामान्य पैटर्न यह है:
यह उन्हें समय-क्रमित डेटा और अपेंड-हैवी वर्कलोड के लिए उपयुक्त बनाता है।
वाइड-कॉलम डेटाबेस के साथ, डेटा मॉडलिंग क्वेरी-ड्रिवन होती है: आप आमतौर पर उन सटीक क्वेरीज के आधार पर टेबल डिज़ाइन करते हैं जिन्हें चलाना है। इसका मतलब हो सकता है कि आप विभिन्न एक्सेस पैटर्न को सपोर्ट करने के लिए डेटा डुप्लिकेट करें।
उनमें आमतौर पर सीमित जॉइन्स और कम एड-हॉक क्वेरी विकल्प होते हैं बनाम रिलेशनल डेटाबेस। अगर आपकी ऐप जटिल रिश्तों और लचीले क्वेरीज़ पर निर्भर करती है, तो आप सीमित महसूस कर सकते हैं।
वाइड-कॉलम डेटाबेस अक्सर IoT इवेंट्स, मैसेजिंग और एक्टिविटी स्ट्रीम्स, और अन्य बड़े-स्केल ऑपरेशनल डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं जहाँ तेज़ राइट्स और अनुमाननीय की-आधारित रीड्स रिलेशनल क्वेरियों की तुलना में अधिक मायने रखते हैं।
ग्राफ डेटाबेस कई वास्तविक प्रणालियों के व्यवहार जैसा डेटा स्टोर करते हैं: वे चीज़ें जो दूसरों से जुड़ी हैं के रूप में। पारंपरिक रूप से रिश्तों को टेबल्स और जॉइन टेबल्स में ज़बरदस्ती फिट करने के बजाय, कनेक्शन्स मॉडल का हिस्सा होते हैं।
एक ग्राफ आमतौर पर है:
यह नेटवर्क्स, हायरेरकियों, और कई-से-कई रिश्तों को बिना स्कीमा को मोड़ने के स्वाभाविक रूप से प्रस्तुत करता है।
रिलेशनल डेटाबेस में रिश्ता-भारी क्वेरीज अक्सर कई जॉइन्स मांगती हैं। जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, हर अतिरिक्त जॉइन लागत और जटिलता बढ़ा सकता है।
ग्राफ डेटाबेस ट्रैवर्सल्स—किसी नोड से जुड़े नोड्स पर चलना, फिर उनकी कनेक्शनों पर—के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जब आपके सवाल अक्सर "2–6 स्टेप्स के भीतर जुड़े चीज़ें खोजो" जैसे हों, तो ट्रैवर्सल्स नेटवर्क बढ़ने पर भी तेज़ और पठनीय बने रहते हैं।
ग्राफ डेटाबेस विशेष रूप से अच्छे हैं:
ग्राफ्स टीमों के लिए एक शिफ्ट हो सकते हैं: डेटा मॉडलिंग अलग होती है, और क्वेरी भाषाएँ (अक्सर Cypher, Gremlin, या SPARQL) नई हो सकती हैं। मॉडल को बनाए रखने के लिए रिश्ता प्रकार और दिशा के स्पष्ट कन्वेंशन्स चाहिए।
अगर आपके रिश्ते सरल हैं, आपकी क्वेरीज ज्यादातर फ़िल्टरिंग/एग्रीगेशन्स हैं, और कुछ जॉइन्स "कनेक्टेड" हिस्सों को कवर कर देते हैं, तो रिलेशनल डेटाबेस सबसे सीधा विकल्प बना रह सकता है—खासकर जब ट्रांज़ैक्शन्स और रिपोर्टिंग पहले से काम कर रहे हों।
वेक्टर डेटाबेस एक विशेष तरह के प्रश्न के लिए डिज़ाइन किए गए हैं: “इस आइटम के सबसे अधिक समान आइटम कौन-से हैं?” ये सटीक मान (ID या कीवर्ड) से मिलान करने के बजाय एंबेडिंग्स—AI मॉडलों द्वारा उत्पादित सामग्री (टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, उत्पाद) के संख्यात्मक प्रतिनिधित्व—की तुलना करते हैं। समान अर्थ वाले आइटम की एंबेडिंग्स बहु-आयामी स्पेस में पास आती हैं।
सामान्य सर्च वह रिज़ल्ट मिस कर सकती है जहाँ शब्द अलग हों ("laptop sleeve" बनाम "notebook case")। एंबेडिंग्स के साथ, समानता अर्थ पर आधारित होती है, इसलिए सिस्टम प्रासंगिक रिज़ल्ट दिखा सकता है भले ही शब्द समान न हों।
मुख्य ऑपरेशन है nearest neighbor search: दिए गए क्वेरी वेक्टर के सबसे पास के वेक्टर प्राप्त करें।
वास्तविक एप्स में, आप आमतौर पर समानता को फ़िल्टर्स के साथ मिलाते हैं, जैसे:
यह “फ़िल्टर + समानता” पैटर्न वेक्टर सर्च को वास्तविक डेटासेट्स के लिए व्यवहार्य बनाता है।
सामान्य उपयोग में शामिल हैं:
वेक्टर सर्च विशेष इंडेक्स पर निर्भर करती है। उन इंडेक्सों का निर्माण और अपडेट करना समय ले सकता है और वे काफी मेमोरी इस्तेमाल कर सकते हैं। आप अक्सर उच्च रिकॉल (सच्चे सर्वोत्तम मिलान अधिक पाने) और कम लेटेंसी (तेज़ प्रतिक्रिया) के बीच चयन करते हैं।
वेक्टर डेटाबेस आमतौर पर आपके मुख्य डेटाबेस की जगह नहीं लेते। एक सामान्य सेटअप यह है: स्रोत-ऑफ़-ट्रूथ (ऑर्डर्स, यूज़र्स, दस्तावेज़) को रिलेशनल या डॉक्यूमेंट डेटाबेस में रखें, और एंबेडिंग्स + सर्च इंडेक्स को वेक्टर डेटाबेस में रखें—फिर परिणामों को पूरा रिकॉर्ड और अनुमतियों के लिए प्राथमिक स्टोर से जोड़ें।
टाइम-सीरीज़ डेटाबेस (TSDBs) उन डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो लगातार आते हैं और हर रिकॉर्ड एक टाइमस्टैम्प से जुड़ा होता है। CPU उपयोग हर 10 सेकंड, API लेटेंसी हर अनुरोध पर, सेंसर रीडिंग्स हर मिनट, या स्टॉक प्राइस सेकंडों में बदलना—ये सब समय-आधारित डेटा के उदाहरण हैं।
अधिकांश टाइम-सीरीज़ रिकॉर्ड्स में यह संयोजन होता है:
यह संरचना प्रश्न पूछना आसान बनाती है जैसे “सर्विस के अनुसार एरर रेट दिखाएँ” या “क्षेत्रों के बीच लेटेंसी की तुलना करें।”
क्योंकि डेटा वॉल्यूम तेजी से बढ़ सकता है, TSDBs आमतौर पर फ़ोकस करते हैं:
ये फीचर्स स्टोरेज और क्वेरी लागत को प्रेडिक्टेबल बनाते हैं बिना बार-बार मैन्युअल क्लीनअप के।
TSDBs तब चमकते हैं जब आपको समय-आधारित कैलकुलेशन चाहिए, जैसे:
सामान्य उपयोग में मॉनिटरिंग, ऑब्ज़र्वेबिलिटी, IoT/सेंसर, और फाइनेंशियल टिक डेटा शामिल हैं।
ट्रेडऑफ़: TSDBs आमतौर पर कई एंटिटीज़ के पार जटिल, एड-हॉक रिश्तों (उदा., “users → teams → permissions → projects” जैसे गहरे जॉइन्स) के लिए सबसे अच्छा विकल्प नहीं होते। ऐसे मामलों में रिलेशनल या ग्राफ डेटाबेस बेहतर होते हैं।
एक डेटा वेयरहाउस कम एक अकेले डेटाबेस प्रकार और ज़्यादा एक वर्कलोड + आर्किटेक्चर है: कई टीमें बड़े ऐतिहासिक डेटा पर बिजनेस सवाल पूछती हैं (राजस्व प्रवृत्तियाँ, churn, इन्वेंटरी रिस्क)। आप इसे मैनेज्ड प्रोडक्ट के रूप में खरीद सकते हैं, पर वेयरहाउस उसे उपयोग के तरीके से पहचाना जाता है—केंद्रीकृत, एनालिटिकल, और साझा।
अधिकांश वेयरहाउसेस दो सामान्य तरीकों से डेटा स्वीकार करते हैं:
वेयरहाउसेस आमतौर पर एनालिटिक्स के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होते हैं और कुछ व्यावहारिक तरकीबें अपनाते हैं:
एक बार कई विभागों ने एक ही नंबरों पर निर्भर करना शुरू कर दिया, तो आपको चाहिए होगा एक्सेस कंट्रोल (कौन क्या देख सकता है), ऑडिट ट्रेल्स (किसने क्वेरी/डेटा बदला), और लाइनिएज (किस स्रोत से मेट्रिक आया और कैसे ट्रांसफ़ॉर्म हुआ)। यह अक्सर क्वेरी स्पीड जितना ही महत्वपूर्ण होता है।
एक लेकहाउस वेयरहाउस-शैली एनालिटिक्स को डेटा लेक की लचीलापन के साथ मिश्रित करता है—उपयोगी जब आप एक ही जगह क्यूरेटेड टेबल्स और रॉ फाइल्स (लॉग्स, इमेजेस, सेमी-स्ट्रक्चर्ड इवेंट्स) दोनों रखना चाहते हैं, बिना हर चीज़ की नकल किए। यह तब अच्छा विकल्प है जब डेटा वॉल्यूम उच्च हो, फॉर्मैट विविध हों, और आपको SQL-फ्रेंडली रिपोर्टिंग भी चाहिए।
डेटाबेस प्रकारों के बीच चुनाव “सबसे बढ़िया” के बारे में नहीं है बल्कि फिट के बारे में है: आप डेटा से क्या करना चाहते हैं, कितना जल्दी, और सिस्टम के फेल होने पर क्या होना चाहिए।
एक त्वरित नियम:
रिलेशनल डेटाबेस अक्सर OLTP के लिए अच्छे होते हैं; कॉलमर सिस्टम, वेयरहाउसेस, और लेकहाउसेस OLAP के लिए सामान्य विकल्प हैं।
जब नेटवर्क में गड़बड़ी होती है, आप आमतौर पर तीनों को एक साथ नहीं रख सकते:
कई वितरित डेटाबेस संकटों के दौरान उपलब्ध रहने का चयन करते हैं और बाद में मेल खाते हैं (eventual consistency)। अन्य सख्त सहीपन को प्राथमिकता देते हैं, भले ही इसका मतलब कुछ अनुरोधों को तब तक मना करना हो जब तक सिस्टम स्वस्थ न हो।
अगर कई उपयोगकर्ता एक ही डेटा को अपडेट करते हैं, तो स्पष्ट नियम चाहिए। ट्रांज़ैक्शन्स कदमों को “सभी-या-कुछ भी नहीं” में बाँधते हैं। लॉकिंग और आइसोलेशन लेवल्स संघर्षों को रोकते हैं, पर थ्रूपुट घटा सकते हैं; ढीला आइसोलेशन गति बढ़ाता है पर अनोमलीज़ की अनुमति दे सकता है।
शुरू में बैकअप्स, रेप्लीकेशन, और डिजास्टर रिकवरी की योजना बनाएं। यह भी देखें कि रिस्टोर्स को टेस्ट करना, लैग मॉनिटर करना, और अपग्रेड्स करना कितना आसान है—ये "डे-टू" विवरण अक्सर क्वेरी स्पीड जितने ही मायने रखते हैं।
प्रमुख डेटाबेस प्रकारों में से चुनना फैशन के बारे में नहीं बल्कि इस बारे में है कि आप अपने डेटा के साथ क्या करना चाहते हैं। एक व्यावहारिक तरीका यह है कि आप अपनी क्वेरीज और वर्कलोड से उल्टा काम करें।
अपनी ऐप या टीम की शीर्ष 5–10 चीजें लिखें जो आपको करनी हैं:
यह विकल्पों को किसी भी फीचर चेकलिस्ट से तेज़ी से सीमित कर देगा।
यह त्वरित “आकार” चेकलिस्ट इस्तेमाल करें:
परफॉर्मेंस लक्ष्यों से आर्किटेक्चर परिभाषित होता है। मोटे नंबर सेट करें (p95 लेटेंसी, रीड्स/राइट्स प्रति सेकंड, डेटा रिटेंशन)। लागत आमतौर पर इनसे जुड़ती है:
| प्राथमिक उपयोग | अक्सर सबसे उपयुक्त | क्यों |
|---|---|---|
| ट्रांज़ैक्शन्स, इनवॉइस, उपयोगकर्ता खाते | रिलेशनल (SQL) | मजबूत कंस्ट्रेंट्स, जॉइन्स, कंसिस्टेंसी |
| बदलती फील्ड्स वाली ऐप डेटा | डॉक्यूमेंट | लचीला स्कीमा, सहज JSON |
| रीयल-टाइम कैश/सेशन स्टेट | की-वैल्यू स्टोर | की द्वारा तेज़ लुकअप |
| क्लिकस्ट्रीम/समय के साथ मेट्रिक्स | टाइम-सीरीज़ | उच्च इंगेस्ट + समय-आधारित क्वेरीज |
| BI डैशबोर्ड्स, बड़े एग्रीगेशन | कॉलम-आधारित | तेज़ स्कैन + कम्प्रेशन |
| सोशल/नॉलेज रिलेशनशिप्स | ग्राफ | प्रभावी रिश्ते ट्रैवर्सल |
| सैमान्टिक सर्च, RAG रिट्रीवल | वेक्टर | एंबेडिंग्स पर समानता खोज |
| विशाल ऑपरेशनल डेटा बड़े पैमाने पर | वाइड-कॉलम | क्षैतिज स्केलिंग, अनुमाननीय क्वेरीज |
कई टीमें दो डेटाबेस उपयोग करती हैं: एक ऑपरेशन्स के लिए (उदा., रिलेशनल) और एक एनालिटिक्स के लिए (उदा., कॉलम-आधारित/वेयरहाउस)। “सही” विकल्प वह है जो आपकी महत्वपूर्ण क्वेरीज को सबसे सरल, तेज़, और सस्ता तरीके से भरोसेमंद बनाता है।
अगर आप प्रोटोटाइप या नई सुविधाएँ तेज़ी से लांच कर रहे हैं, तो डेटाबेस निर्णय अक्सर आपके डेवलपमेंट वर्कफ़्लो से जुड़ा होता है। जैसे प्लेटफ़ॉर्म Koder.ai (एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जो चैट से वेब, बैकएंड, और मोबाइल ऐप्स जनरेट करता है) इसे और अधिक ठोस बना सकता है: उदाहरण के लिए, Koder.ai का डिफ़ॉल्ट बैकएंड स्टैक Go + PostgreSQL उपयोगी शुरुआती बिंदु है जब आपको ट्रांज़ैक्शनल सटीकता और व्यापक SQL टूलिंग चाहिए।
जैसे-जैसे आपका प्रोडक्ट बढ़ेगा, आप अभी भी स्पेशलाइज़्ड डेटाबेस (जैसे सैमान्टिक सर्च के लिए वेक्टर डेटाबेस या एनालिटिक्स के लिए कॉलम-आधारित वेयरहाउस) जोड़ सकते हैं जबकि PostgreSQL को सिस्टम ऑफ़ रिकॉर्ड के रूप में बनाए रख सकते हैं। कुंजी यह है कि आज जिन वर्कलोड्स की आपको ज़रूरत है, उनसे शुरू करें—और जब क्वेरी पैटर्न माँगेंगे तो "दूसरा स्टोर जोड़ने" का रास्ता खुला रखें।
एक “डेटाबेस प्रकार” तीन बातों का संक्षेप होता है:
एक प्रकार चुनना असल में परफॉर्मेंस, लागत और ऑपरेशनल जटिलता के लिए डिफ़ॉल्ट्स चुनने जैसा है।
अपनी शीर्ष 5–10 क्वेरीज और राइट पैटर्न से शुरू करें, फिर उन्हें सही ताकतों से मिलाएँ:
रिलेशनल डेटाबेस एक अच्छा डिफ़ॉल्ट होते हैं जब आपको चाहिए:
वे समस्याजनक हो सकते हैं जब स्कीमा लगातार बदलता हो या जब आपको बहुत बड़े स्तर पर जॉइन-भारी क्वेरीज के साथ क्षैतिज स्केलिंग चाहिए।
ACID मल्टी-स्टेप बदलावों के लिए विश्वसनीयता की गारंटी है:
यह तब सबसे ज़रूरी होता है जब गलतियाँ महँगी पड़ें (भुगतान, बुकिंग, इन्वेंटरी अपडेट)।
कॉलम-आधारित डेटाबेस उन क्वेरीज के लिए बेहतरीन हैं जो:
SUM, COUNT, AVG, GROUP BY जैसे बड़े एग्रीगेशन करते हैंक्योंकि कॉलम-स्टोरेज केवल आवश्यक कॉलम पढ़ता है और बेहतर कम्प्रेशन देता है, एनालिटिक्स में यह तेज़ और किफायती होता है। परन्तु OLTP-शैली के छोटे-छोटे अपडेट या “एक रिकॉर्ड आईडी से लाओ” जैसी चीज़ों के लिए रो-स्टोर्स अक्सर बेहतर होते हैं।
डॉक्यूमेंट डेटाबेस तब बेहतर होते हैं जब:
ध्यान रखें: जटिल जॉइन्स, पढ़ने के लिए डेटा डुप्लिकेशन, और मल्टी-डॉक्यूमेंट ट्रांज़ैक्शन्स की परफ़ॉर्मेंस लागत संभावित tradeoffs हैं।
की-वैल्यू स्टोर उस समय उपयुक्त हैं जब आपकी पहुँच पैटर्न मुख्यतः:
सीमाएँ: एड-हॉक क्वेरीज़ कमजोर होती हैं, और सेकेंडरी इंडेक्सिंग का समर्थन अलग-अलग होता है—अक्सर आपको अपनी की/लुकअप स्ट्रक्चर डिज़ाइन करनी पड़ती है।
दोनों के बीच अंतर:
वाइड-कॉलम सिस्टम अक्सर क्वेरी-ड्रिवन मॉडलिंग मांगते हैं और SQL जैसी लचीलापन की कोशिश नहीं करते।
ग्राफ डेटाबेस चुनें जब आपके मुख्य सवाल रिश्तों के बारे में हों, जैसे:
ग्राफ ट्रैवर्सल्स में उत्कृष्ट होते हैं जहाँ रिलेशनल मॉडल में कई जॉइन्स की आवश्यकता पड़ती है। ट्रेडऑफ़: नया डेटा मॉडलिंग दृष्टिकोण और अक्सर Cypher/Gremlin/SPARQL जैसे क्वेरी भाषाओं की सीख।
वेक्टर डेटाबेस सिमिलैरिटी सर्च के लिए होते हैं—ऐसी स्थितियाँ जहाँ आप मतलब के आधार पर निकटतम आइटम खोजना चाहते हैं। आम उपयोग:
अमल में, यह अक्सर आपके मेन डेटाबेस की जगह नहीं लेता: स्रोत-ऑफ़-ट्रूथ रिलेशनल/डॉक्यूमेंट स्टोर में रहता है, और एम्बेडिंग्स + वेक्टर इंडेक्स वेक्टर DB में—फिर परिणामों को पूर्ण रिकॉर्ड और अनुमतियों के लिए जोड़ा जाता है।
अगर आप OLTP और एनालिटिक्स दोनों कर रहे हैं, तो जल्दी ही दो सिस्टम (ऑपरेशनल DB + एनालिटिक्स DB) के लिए योजना बनाएं।