Porównanie głównych typów baz danych — relacyjne, kolumnowe, dokumentowe, grafowe, wektorowe, klucz‑wartość i inne — z przypadkami użycia, kompromisami i wskazówkami, jak dobrze wybrać.
„Typ bazy danych" to nie tylko etykietka — to skrót od sposobu przechowywania danych, sposobu ich zapytywania i tego, do czego system jest zoptymalizowany. Ten wybór bezpośrednio wpływa na prędkość (co jest szybkie, a co wolne), koszty (sprzęt lub chmura) i możliwości (transakcje, analityka, wyszukiwanie, replikacja i więcej).
Różne typy baz danych dokonują różnych kompromisów:
Te decyzje projektowe wpływają na:
W artykule opisano główne typy baz danych i wyjaśniono dla każdego z nich:
Wiele nowoczesnych produktów zaciera granice. Niektóre relacyjne bazy dodają obsługę JSON, co zachodzi na funkcje bazy dokumentowej. Niektóre platformy wyszukiwania i analityki oferują indeksowanie wektorowe podobne do bazy wektorowej. Inne łączą strumieniowanie i magazyn z funkcjami czasowymi.
Dlatego „typ" nie jest ścisłym pudełkiem — jest nadal przydatny do zrozumienia domyślnych mocnych stron i rodzajów obciążeń, które dana baza obsługuje najlepiej.
Zacznij od głównego obciążenia:
Następnie użyj sekcji „Jak wybrać właściwy typ bazy danych", żeby zawęzić wybór na podstawie skali, potrzeb spójności i zapytań, które będziesz uruchamiać najczęściej.
Bazy relacyjne to to, co wiele osób ma na myśli, gdy słyszy „baza danych". Dane są zorganizowane w tabele złożone z wierszy (rekordów) i kolumn (pól). Schemat definiuje, jak wygląda każda tabela — jakie kolumny istnieją, jakiego typu są dane i jak tabele się ze sobą łączą.
Systemy relacyjne zwykle zapytuje się za pomocą SQL (Structured Query Language). SQL jest popularny, bo jest czytelny i ekspresyjny:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).Większość narzędzi raportowych, platform analitycznych i aplikacji biznesowych obsługuje SQL, co czyni go bezpiecznym wyborem, gdy chcesz szerokiej kompatybilności.
Bazy relacyjne znane są z transakcji ACID, które pomagają utrzymać poprawność danych:
To ma znaczenie, gdy błędy są kosztowne — np. podwójne obciążenie klienta lub utrata aktualizacji stanu magazynu.
Baza relacyjna zwykle pasuje do danych ustrukturyzowanych, dobrze zdefiniowanych i przepływów takich jak:
Ta sama struktura, która czyni bazy relacyjne niezawodnymi, może dodawać tarcia:
Gdy model danych zmienia się ciągle — albo potrzebujesz ekstremalnej skali poziomej z prostszymi wzorcami dostępu — inne typy baz mogą być lepszym dopasowaniem.
Bazy kolumnowe przechowują dane „po kolumnach" zamiast „po wierszach". Ta jedna zmiana ma duży wpływ na prędkość i koszty dla obciążeń analitycznych.
W tradycyjnym row-store (typowym w bazach relacyjnych) wszystkie wartości jednego rekordu są razem. To świetne, gdy często pobierasz lub aktualizujesz pojedynczego klienta/zamówienie naraz.
W column-store wszystkie wartości tej samej kolumny są razem — każdy price, każdy country, każdy timestamp. To sprawia, że efektywnie czytasz tylko kolumny potrzebne do raportu, bez wczytywania całych wierszy z dysku.
Zapytania analityczne często:
SUM, AVG, COUNT i grupują po wymiarachPrzechowywanie kolumnowe przyspiesza te wzorce, bo czyta mniej danych i bardzo dobrze się kompresuje (podobne wartości blisko siebie kompresują się efektywnie). Wiele silników kolumnowych używa też wektorowego wykonywania i inteligentnego indeksowania/partycjonowania, by przyspieszyć duże skany.
Systemy kolumnowe błyszczą w dashboardach i raportach: „przychód wg tygodnia", „top 20 produktów wg regionu", „współczynnik konwersji wg kanału" czy „błędy wg serwisu w ostatnich 30 dniach" — te zapytania dotykają wielu wierszy, ale stosunkowo niewielu kolumn.
Jeśli Twoje obciążenie to głównie „pobierz rekord po ID" lub „aktualizuj jedną linię dziesiątki razy na sekundę", kolumnowe może być wolniejsze lub droższe. Zapisy są często zoptymalizowane pod partie (append-heavy ingestion), a nie częste, drobne aktualizacje.
Bazy kolumnowe są dobrym wyborem dla:
Jeśli priorytetem są szybkie agregacje nad dużą ilością danych, kolumnowe zwykle jest pierwszym typem do rozważenia.
Bazy dokumentowe przechowują dane jako „dokumenty" — samodzielne rekordy przypominające JSON. Zamiast dzielić informacje na wiele tabel, zazwyczaj trzymasz powiązane pola razem w jednym obiekcie (w tym zagnieżdżone tablice i pod-obiekty). To czyni je naturalnym wyborem dla danych aplikacji.
Dokument może reprezentować użytkownika, produkt lub artykuł — z atrybutami, które mogą różnić się między dokumentami. Jeden produkt może mieć size i color, inny dimensions i materials, bez narzucania jednego sztywnego schematu dla wszystkich rekordów.
Ta elastyczność pomaga, gdy wymagania często się zmieniają lub gdy różne elementy mają różne zestawy pól.
Aby uniknąć skanowania wszystkich dokumentów, bazy dokumentowe używają indeksów — struktur danych pomagających szybko znaleźć pasujące dokumenty dla zapytania. Możesz indeksować pola wykorzystywane do wyszukiwania (np. email, sku, status), a wiele systemów indeksuje też pola zagnieżdżone (address.city). Indeksy przyspieszają odczyty, ale dodają narzut do zapisów, bo indeks trzeba zaktualizować przy zmianie dokumentu.
Bazy dokumentowe błyszczą przy ewoluujących schematach, zagnieżdżonych danych i payloadach przyjaznych API. Kompromisy pojawiają się, gdy potrzebujesz:
Są dobrym wyborem dla systemów zarządzania treścią, katalogów produktów, profili użytkowników i backendów API — wszędzie tam, gdzie dane mapują się naturalnie na „jeden obiekt na stronę/ekran/żądanie".
Sklepy klucz-wartość to najprostszy model: przechowujesz wartość (od stringa po JSON) i pobierasz ją używając unikalnego klucza. Podstawowa operacja to „daj mi wartość dla tego klucza", dlatego te systemy mogą być ekstremalnie szybkie.
Ponieważ odczyty i zapisy są skupione na jednym kluczu, sklepy klucz-wartość mogą być zoptymalizowane pod niskie opóźnienie i wysoką przepustowość. Wiele z nich trzyma gorące dane w pamięci, minimalizuje złożone planowanie zapytań i łatwo skaluje się poziomo.
Ta prostota kształtuje też modelowanie danych: zamiast pytać bazę „znajdź wszystkich użytkowników w Berlinie, którzy zapisali się w zeszłym tygodniu", zazwyczaj projektujesz klucze wskazujące dokładny rekord (np. user:1234:profile).
Sklepy klucz-wartość są szeroko używane jako cache przed wolniejszą bazą główną (np. relacyjną). Jeśli aplikacja wielokrotnie potrzebuje tych samych danych — szczegóły produktu, uprawnienia użytkownika, reguły cenowe — buforowanie wyniku po kluczu unika ponownych obliczeń lub zapytań.
Są też naturalne do przechowywania sesji (np. session:<id> -> session data) ponieważ sesje są często czytane i aktualizowane oraz mogą wygasać automatycznie.
Większość sklepów klucz-wartość obsługuje TTL (time to live), więc dane mogą wygasać bez ręcznego sprzątania — idealne dla sesji, jednorazowych tokenów i liczników limitów. Gdy pamięć jest ograniczona, systemy używają polityk eviction (np. least-recently-used) do usuwania starych wpisów. Niektóre produkty są pamięcio-pierwotne, inne mogą persistować na dysku dla trwałości. Wybór między pamięcią a dyskiem zależy od tego, czy priorytetem jest prędkość (pamięć) czy zachowanie/odzyskiwanie (dysk).
Sklepy klucz-wartość błyszczą, gdy znasz klucz. Gorzej radzą sobie z otwartymi pytaniami. Wiele z nich ma ograniczone wzorce zapytań w porównaniu do SQL. Wsparcie dla indeksów wtórnych (zapytania po polach wewnątrz wartości) jest różne: niektóre oferują pełne, inne częściowe opcje, a jeszcze inne sugerują utrzymywanie własnych kluczy pomocniczych.
Dobre do:
Jeśli wzorzec dostępu to „pobierz/aktualizuj po ID" i opóźnienie ma znaczenie, sklep klucz-wartość często jest najprostszym sposobem na niezawodną szybkość.
Bazy szerokokolumnowe organizują dane w rodzinach kolumn. Zamiast myśleć o jednej stałej tabeli z tymi samymi kolumnami dla każdego wiersza, grupujesz powiązane kolumny i możesz przechowywać różne zestawy kolumn dla różnych wierszy w obrębie rodziny.
Mimo podobnych nazw, to nie to samo co baza kolumnowa do analityki.
Systemy szerokokolumnowe są zaprojektowane dla:
Najczęstszy wzorzec to:
To sprawia, że są dobrym wyborem dla danych uporządkowanych czasowo i obciążeń append-heavy.
W wide-column modelowanie danych jest napędzane zapytaniami: zazwyczaj projektujesz tabele wokół dokładnych zapytań, które musisz uruchamiać. To może oznaczać duplikowanie danych w różnych kształtach, by obsłużyć różne wzorce dostępu.
Mają też zwykle ograniczone joiny i mniej opcji zapytań ad-hoc niż baza relacyjna. Jeśli aplikacja polega na złożonych relacjach i elastycznym zapytywaniu, możesz poczuć się ograniczony.
Często używane dla IoT, wiadomości i strumieni aktywności oraz innych operacyjnych danych na dużą skalę, gdzie szybkie zapisy i przewidywalne odczyty po kluczu są ważniejsze niż bogate zapytania relacyjne.
Bazy grafowe przechowują dane tak, jak wiele rzeczywistych systemów działa: jako rzeczy powiązane z innymi rzeczami. Zamiast wciskać relacje do tabel i tabel łączących, połączenia są częścią modelu.
Graf zwykle ma:
To czyni naturalnym odwzorowanie sieci, hierarchii i relacji wiele-do-wielu bez wymuszania złożonych struktur.
Zapytania silnie związane z relacjami często wymagają wielu joinów w relacyjnej bazie. Każdy dodatkowy join może zwiększać złożoność i koszt wraz ze wzrostem danych.
Bazy grafowe są zaprojektowane do przemarszów — przechodzenia od jednego węzła do połączonych z nim, potem dalej. Gdy pytania wyglądają jak „znajdź powiązane rzeczy w ciągu 2–6 kroków", traversale mogą pozostać szybkie i czytelne, nawet gdy sieć rośnie.
Grafy sprawdzają się dla:
Graf może być zmianą dla zespołów: modelowanie danych jest inne, a języki zapytań (Cypher, Gremlin, SPARQL) mogą być nowe. Warto też ustalić konwencje dla typów relacji i ich kierunku, by model pozostał utrzymywalny.
Jeśli relacje są proste, zapytania to głównie filtrowanie/agregacje, a kilka joinów wystarcza do części „połączonej", relacyjna baza może pozostać najprostszym wyborem — zwłaszcza gdy transakcje i raportowanie już działają dobrze.
Bazy wektorowe są zaprojektowane pod specyficzny rodzaj pytania: „Które elementy są najbardziej podobne do tego?" Zamiast dopasowania dokładnego (ID czy słowa kluczowe), porównują embeddings — numeryczne reprezentacje treści (tekst, obrazy, audio, produkty) tworzone przez modele AI. Elementy o podobnym znaczeniu mają embeddings, które lądują blisko siebie w wielowymiarowej przestrzeni.
Zwykłe wyszukiwanie może pominąć wyniki, jeśli sformułowanie jest inne ("laptop sleeve" vs. "notebook case"). Dzięki embeddings podobieństwo opiera się na znaczeniu, więc system może zwrócić istotne wyniki nawet bez dokładnego dopasowania słów.
Główną operacją jest wyszukiwanie najbliższych sąsiadów: dla wektora zapytania przywróć najbliższe wektory.
W aplikacjach zwykle łączysz podobieństwo z filtrami, np.:
Wzorzec „filtr + podobieństwo" sprawia, że wyszukiwanie wektorowe jest praktyczne dla rzeczywistych zbiorów danych.
Typowe zastosowania:
Wyszukiwanie wektorowe opiera się na specjalistycznych indeksach. Budowanie i aktualizacja tych indeksów może zająć czas i wymagać dużo pamięci. Często wybierasz między większym zasięgiem (wyższa recall) a niższym opóźnieniem (szybsze odpowiedzi).
Bazy wektorowe rzadko zastępują główną bazę. Typowy układ: przechowujesz „źródło prawdy" (zamówienia, użytkownicy, dokumenty) w baza relacyjnej lub dokumentowej, a embeddings + indeksy wyszukiwania trzymasz w bazie wektorowej — następnie łączysz wyniki z głównym magazynem po pełne rekordy i uprawnienia.
Bazy czasowe (TSDB) są zaprojektowane dla danych, które pojawiają się ciągle i zawsze mają znacznik czasu. Pomyśl o zużyciu CPU co 10 sekund, opóźnieniach API dla każdego żądania, odczytach sensorów co minutę czy cenach akcji zmieniających się wielokrotnie na sekundę.
Większość rekordów czasowych łączy:
To umożliwia pytania typu „pokaż wskaźnik błędów po serwisie" lub „porównaj latencję między regionami".
Ponieważ wolumen danych szybko rośnie, TSDB zwykle skupiają się na:
Te funkcje utrzymują koszty przechowywania i zapytań przewidywalne bez ręcznego sprzątania.
TSDB błyszczą, gdy potrzebujesz obliczeń opartych na czasie, takich jak:
Typowe zastosowania to monitoring, observability, IoT/sensory i dane tickowe finansów.
Kompromis: TSDB nie są najlepsze do złożonych, ad-hoc relacji między wieloma encjami (np. zagnieżdżone joiny typu „użytkownicy → zespoły → uprawnienia → projekty"). Do tego lepiej nadaje się relacyjna lub grafowa baza.
Hurtownia danych to mniej „typ bazy" a bardziej obciążenie + architektura: wiele zespołów zapytuje duże historyczne dane, by odpowiedzieć na pytania biznesowe (trendy przychodów, churn, ryzyko zapasów). Można ją kupić jako produkt zarządzany, ale to, co czyni ją hurtownią, to sposób użycia — scentralizowana, analityczna i współdzielona.
Większość hurtowni przyjmuje dane na dwa sposoby:
Hurtownie są zwykle zoptymalizowane pod analitykę z kilkoma praktycznymi trikami:
Gdy wiele działów polega na tych samych liczbach, potrzebujesz kontroli dostępu (kto co widzi), śladów audytu (kto zapytał/zmienił dane) i lineage (skąd pochodzi metryka i jak była transformowana). To często tak samo ważne jak prędkość zapytań.
Lakehouse łączy analitykę stylu hurtowni z elastycznością data lake — przydatne, gdy chcesz jedno miejsce dla skatalogowanych tabel i surowych plików (logi, obrazy, zdarzenia półstrukturalne) bez duplikowania wszystkiego. Pasuje, gdy wolumen danych jest duży, formaty są różnorodne, a nadal potrzebujesz raportów przyjaznych SQL.
Wybór między typami baz to mniej „który jest najlepszy" a bardziej „co pasuje": co musisz zapytać, jak szybko i co się dzieje, gdy część systemu zawiedzie.
Krótka zasada:
Bazy relacyjne często sprawdzają się w OLTP; systemy kolumnowe, hurtownie i lakehouse w OLAP.
Gdy sieć ma przestój, zwykle nie możesz mieć wszystkiego naraz:
Wiele rozproszonych baz wybiera dostępność w czasie problemów i godzi się na synchronizację później (eventual consistency). Inne priorytetyzują ścisłą poprawność, nawet jeśli oznacza to odrzucanie niektórych żądań, dopóki wszystko nie wróci do zdrowia.
Gdy wielu użytkowników aktualizuje te same dane, potrzebujesz jasnych reguł. Transakcje grupują kroki w „wszystko-albo-nic". Blokowania i poziomy izolacji zapobiegają konfliktom, ale mogą zmniejszać przepustowość; słabsza izolacja poprawia szybkość, ale może pozwolić na anomalie.
Zaplanuj kopie zapasowe, replikację i odzyskiwanie po awarii wcześnie. Zastanów się też, jak łatwo testować przywracanie, monitorować opóźnienia i robić upgrade'y — te „drugie-dniowe" szczegóły często mają takie samo znaczenie jak prędkość zapytań.
Wybór między głównymi typami baz danych to mniej kwestia tego, co jest modne, a bardziej co musisz robić z danymi. Praktyczny start to praca wstecz od zapytań i obciążeń.
Wypisz 5–10 najważniejszych rzeczy, które Twoja aplikacja lub zespół musi robić:
To zawęzi opcje dużo szybciej niż lista funkcji.
Szybka checklist:
Cele wydajności definiują architekturę. Ustal przybliżone liczby (p95 latency, odczyty/zapisy na sekundę, retencja danych). Koszt zwykle zależy od:
| Główny przypadek użycia | Najlepszy wybór (często) | Dlaczego |
|---|---|---|
| Transakcje, faktury, konta użytkowników | Relacyjny (SQL) | Silne ograniczenia, joiny, spójność |
| Dane aplikacji z ewoluującymi polami | Dokumentowa | Elastyczny schemat, naturalne JSON |
| Cache/sesje w czasie rzeczywistym | Key-value | Szybkie odczyty po kluczu |
| Clickstreamy/metryki w czasie | Time-series | Wysoki ingest + zapytania czasowe |
| Dashboardy BI, duże agregacje | Kolumnowa | Szybkie skany + kompresja |
| Relacje społecznościowe/wiedzy | Graf | Efektywne traversale |
| Wyszukiwanie semantyczne, RAG | Wektorowa | Wyszukiwanie po podobieństwie |
| Ogromne operacyjne dane w skali | Wide-column | Skalowanie poziome, przewidywalne zapytania |
Wiele zespołów używa dwóch baz: jedna do operacji (np. relacyjna) i jedna do analityki (np. kolumnowa/hurtownia). "Właściwy" wybór to ten, który czyni Twoje najważniejsze zapytania najprostsze, najszybsze i najtańsze w niezawodnym uruchamianiu.
Jeśli prototypujesz lub szybko wypuszczasz funkcje, decyzja o bazie często wiąże się z workflow deweloperskim. Platformy takie jak Koder.ai (vibe-coding platform generująca web, backend i aplikacje mobilne z czatu) mogą to uprościć: np. domyślny backend Koder.ai używa Go + PostgreSQL, co jest silnym punktem wyjścia, gdy potrzebujesz poprawności transakcyjnej i szerokiego narzędzi SQL.
W miarę rozwoju produktu możesz dodać wyspecjalizowane bazy (np. wektorową do wyszukiwania semantycznego lub kolumnową/hurtownię do analityki), zachowując PostgreSQL jako system źródłowy. Kluczowe jest zaczęcie od obciążeń, które musisz obsłużyć dziś — i zostawienie drzwi otwartych na „dodanie drugiego sklepu", gdy wzorce zapytań tego zażądają.
„Typ bazy danych” to skrót od trzech rzeczy:
Wybór typu to w praktyce wybór domyślnych założeń dotyczących wydajności, kosztów i złożoności operacyjnej.
Zacznij od swoich 5–10 najważniejszych zapytań i wzorców zapisu, a następnie dopasuj je do mocnych stron baz:
Relacyjne bazy danych to dobry wybór, gdy potrzebujesz:
Mogą stać się uciążliwe, gdy ciągle zmieniasz schemat lub potrzebujesz ekstremalnego skalowania poziomego z wieloma złożonymi joinami rozproszonymi po shardach.
ACID to gwarancja niezawodności dla operacji wieloetapowych:
Ma znaczenie tam, gdzie błędy są kosztowne (płatności, rezerwacje, aktualizacje stanów magazynowych).
Bazy kolumnowe sprawdzają się najlepiej, gdy zapytania:
SUM, COUNT, AVG, )Baza dokumentowa ma sens, gdy:
Uważaj na kompromisy związane z złożonymi joinami, duplikacją danych dla wydajności odczytów oraz kosztem transakcji obejmujących wiele dokumentów.
Key-value store ma sens, gdy wzorzec dostępu to głównie:
Planuj wokół ograniczeń: zapytania ad-hoc są zwykle słabe, wsparcie dla indeksów wtórnych bywa ograniczone—często samodzielnie projektujesz klucze pomocnicze.
Mimo podobnej nazwy, to różne zastosowania:
Wide-column zwykle wymaga modelowania zapytań: projektujesz tabele pod konkretne wzorce dostępu i nie zastępuje elastyczności SQL z joinami.
Wybierz bazę grafową, gdy kluczowe są pytania o relacje, na przykład:
Grafy świetnie nadają się do przemarszów (traversals), gdzie podejście relacyjne wymagałoby wielu joinów. Kosztem jest nowy sposób modelowania i często nowy język zapytań (Cypher/Gremlin/SPARQL).
Baza wektorowa służy do wyszukiwania podobieństwa po osadzonych wektorach (embeddings). Typowe zastosowania:
W praktyce zwykle nie zastępuje głównej bazy: trzymasz źródło prawdy w relacyjnej/dokumentowej bazie, natomiast wektory i indeksy w bazie wektorowej, a wyniki łączysz z głównym magazynem po pełne rekordy i uprawnienia.
Jeśli potrzebujesz zarówno OLTP, jak i analityki, zaplanuj dwa systemy (baza operacyjna + baza analityczna).
GROUP BYSą zazwyczaj mniej odpowiednie do obciążeń OLTP, takich jak częste małe aktualizacje czy pobieranie pojedynczego rekordu po ID, które lepiej obsługują store'y wierszowe.