22 апр. 2025 г.·8 мин
Как LLM выбирают базы данных по потребностям продукта — и где ошибаются
Как LLM сопоставляют потребности продукта с выбором базы данных, что они упускают и практический чеклист для проверки рекомендаций перед выбором стека.
Как LLM сопоставляют потребности продукта с выбором базы данных, что они упускают и практический чеклист для проверки рекомендаций перед выбором стека.
Команды просят LLM посоветовать базу данных по той же причине, по которой просят их написать письмо или свести спецификации: это быстрее, чем начинать с нуля. Когда перед вами дюжина вариантов — PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse и другие — LLM быстро выдаёт шортлист, описывает компромиссы и даёт «достаточно хорошую» отправную точку для обсуждения в команде.
При грамотном использовании это также заставляет вас формулировать требования, которые вы в противном случае могли бы держать расплывчатыми.
Проще говоря: вы описываете продукт («маркетплейс с объявлениями и чатом»), данные («пользователи, заказы, сообщения») и ограничения («должно масштабироваться до 1M пользователей, нужен быстрый поиск, низкие операционные затраты»). LLM затем сопоставляет эти потребности с типичными архитектурными паттернами:
Это сопоставление может быть действительно полезным на ранних этапах, особенно когда альтернативой является пустая страница.
Рекомендацию LLM лучше рассматривать как гипотезу, а не приговор к архитектуре. Она может помочь вам:
Но модель не знает реального характера вашего трафика, роста данных, навыков команды, ограничений поставщиков или операционной терпимости без внимательных входных данных — и даже в этом случае она не запускает продакшенные тесты.
LLM склонны ошибаться предсказуемыми способами: опираться на популярные правила, догадываться о недостающих деталях, пропускать требования к транзакциям и согласованности, предполагать производительность без бенчмарков и недооценивать стоимость и операционную нагрузку.
Остальная часть статьи разбирает эти режимы отказа и заканчивается практическим чеклистом для валидации рекомендаций LLM по базе данных перед тем, как вы выберете стек.
Когда вы просите LLM «посоветовать базу данных», он не оценивает СУБД так, как это сделал бы инженер. Модель конвертирует ваш запрос в выведенные требования, сопоставляет их с паттернами, которые видел ранее, и затем выдаёт ответ, который читался бы как решение.
На вход идут не только явные детали, которые вы указываете (трафик, размер данных, требования к согласованности). Модель также использует:
Поскольку многие запросы неполные, модель часто заполняет пробелы неявными предположениями — иногда верно, иногда нет.
Большинство ответов укладывается в три слоя:
Результат может ощущаться как чёткая рекомендация, но часто это структурированное резюме конвенционных опций.
LLM обобщают по примерам; они не прогоняют ваш рабочий поток, не анализируют вашу схему и не бенчмарктят запросы. Если в тренировочных данных сильно ассоциируется «высокая нагрузка» с «NoSQL», вы можете получить такой ответ, даже если хорошо настроенная SQL-система подошла бы лучше.
Уверенная формулировка — это стиль, а не измерение. Если модель явно не перечисляет предположения («я предполагаю в основном append-only записи и допустима eventual consistency»), уверенность может скрывать реальную неопределённость: недостающие входные данные и непроверенные утверждения о производительности.
Когда говорят «выбрать базу по потребностям продукта», чаще всего имеют в виду гораздо больше, чем «мы храним пользователей и заказы». Хороший выбор базы отражает то, что продукт делает, как он должен себя вести под нагрузкой и что ваша команда реально сможет поддерживать.
Начните с формы продукта: ключевых сущностей, их связей и запросов, которые приводят реальные рабочие сценарии в действие.
Нужны ли вам ad-hoc фильтрация и отчёты по многим атрибутам? Полагаться на join’ы между сущностями? В основном читать одну запись по ID или сканировать временные диапазоны? Эти детали определяют, подойдёт ли больше SQL-таблицы, документная модель, wide-column паттерны или поисковые индексы.
База выбирается не только по фичам, но и по ограничениям:
Система, которая может терпеть задержки в несколько секунд, сильно отличается от той, что должна подтверждать платёж за <200 мс.
Даже «идеальная» модель данных провалится, если операция не вписывается:
Требования соответствия могут быстро сузить выбор:
LLM часто делает выводы о таких требованиях по расплывчатым подсказкам — поэтому явное указание здесь отличает полезный совет от уверенной ошибки.
LLM часто сопоставляют несколько заявленных потребностей («реальное время», «масштаб», «гибкая схема») с знакомой категорией («используйте NoSQL», «используйте Postgres»). Это полезно для генерации идей, но рассуждение уходит в сторону, когда модель начинает приравнивать функции базы данных к требованиям продукта.
Список фич (транзакции, JSON-поддержка, полнотекстовый поиск, шардинг) звучит конкретно, но потребности продукта обычно описывают результаты: допустимая задержка, правила корректности, аудитируемость, навыки команды, ограничения миграции и бюджет.
LLM может «отметить» фичи и при этом пропустить, что продукт требует предсказуемых рабочих процессов, зрелой экосистемы или варианта хостинга, который ваша компания может использовать.
Во многих рекомендациях предполагается, что если база умеет хранить тип данных, то она подойдёт продукту. Сложность в соотношении данных и запросов: как вы фильтруете, объединяете, сортируете и агрегируете — при каких объёмах и с какими шаблонами обновлений.
Две системы, которые обе «хранят события пользователя», могут вести себя по-разному в зависимости от того, нужны ли вам:
LLM может сказать «БД X быстра», но производительность зависит от схемы, индексов, партиционирования, форм запросов и конкурентности. Небольшие изменения — например добавление составного индекса или отказ от неограниченных сканов — могут полностью изменить результат. Без репрезентативных данных и запросов «быстро» — это просто предположение.
Даже если две БД технически соответствуют требованиям, лучший выбор может быть тем, что ваша команда сможет надежно эксплуатировать: время восстановления, мониторинг, нагрузка на дежурство, привязка к вендору и предсказуемость затрат.
LLM, как правило, недооценивают эти реалии, если вы явно не предоставите их.
LLM часто отвечают на вопросы о базах, опираясь на широко тиражируемые «правила», вроде «NoSQL лучше масштабируется» или «Postgres может всё». Эти упрощения звучат уверенно, но сглаживают сложную реальность продукта: что вы храните, как вы это запрашиваете и что происходит, когда всё идёт не так.
Распространённый паттерн — при упоминании роста, высокой нагрузки или «big data» предположить, что самым безопасным выбором будет NoSQL. Проблема в том, что «масштаб» редко бывает первой нерешённой проблемой. Многие приложения упираются из-за:
В таких случаях смена базы не исправит корневую причину — она просто поменяет инструменты.
Правила «по умолчанию» также замыливают требования, которые сильно влияют на выбор базы. LLM может рекомендовать документное хранилище, упуская, что вам нужны:
Эти требования не исключают NoSQL автоматически, но повышают планку: может понадобиться тщательный дизайн схемы, дополнительная логика приложения или иные компромиссы, чем те, что предполагал LLM.
Когда рекомендация основана на лозунге, а не на реальных шаблонах доступа, риск — это не просто субоптимальный выбор, а дорогостоящая реплатформинг-операция позже. Миграции данных, переписывание запросов и переобучение команды обычно происходят в те моменты, когда вы наименее готовы к простоям.
Относитесь к «правилам» как к триггеру для вопросов, а не к ответу. Спросите, что именно вы масштабируете (чтения, записи, аналитику), что должно быть корректным и какие запросы неизбежны.
LLM хорошо превращают короткое описание в уверенный выбор базы — но они не могут выдумать недостающие ограничения, которые на самом деле решают, подходит ли вариант. Когда входы расплывчаты, рекомендация превращается в догадку под видом ответа.
Слова вроде «реальное время», «высокая нагрузка», «масштабируемый» или «enterprise-grade» не переводятся однозначно в конкретную базу. «Реальное время» может означать «обновления в течение 5 секунд» для дашборда или «<50 мс» для торговых тревог. «Высокая нагрузка» — это 200 RPS или 200,000?
Без жёстких чисел LLM может по умолчанию выбрать популярные эвристики (например, «NoSQL для масштаба», «Postgres — всё») даже когда реальные нужды указывают в другую сторону.
Если вы не даёте их, модель молча предполагает:
Самые опасные упущения часто связаны с формой запросов:
База, прекрасно подходящая для key-value доступа, будет терпеть бедствие, когда продукт внезапно потребует гибкой фильтрации и надёжной отчётности.
Обращайтесь к выбору базы как к двушаговому взаимодействию: сначала соберите ограничения, затем давайте рекомендации. Хороший промпт (или внутренний чеклист) должен требовать цифр и примерных запросов, прежде чем называть движок.
Обычная ошибка LLM — рекомендовать категорию базы (SQL, документная, графовая, wide-column), не проверив, вписываются ли данные продукта в эту модель. В итоге выбирают хранилище, которое кажется подходящим, но противоречит структуре информации, которую нужно представлять.
LLM часто не уделяют внимания глубине и кардинальности связей: один-ко-многим vs многие-ко-многим, вложенное владение, общие сущности и как часто пользователи переходят между ними.
Документная база может казаться естественной для «профилей пользователей», но если продукт часто отвечает на кросс-сущностные вопросы — «все проекты, где роль любого участника изменилась за последние 7 дней» или «топ-20 тегов по всем командам с фильтром по статусу соответствия» — вы уже не просто берёте документ по ID, вы выполняете join’ы.
Когда joins часты, вы либо:
Дублирование не бесплатно. Оно увеличивает амплификацию записей, усложняет поддержание консистентности при обновлениях, затрудняет аудит и может создать тонкие баги («какая копия — источник правды?»). LLM иногда рекомендуют денормализацию как будто это одноразовый дизайн-выбор, а не постоянная операционная нагрузка.
Прежде чем принять рекомендацию LLM, проведите простой тест:
Если модель и запросы не совпадают — рекомендация шум, даже если звучит уверенно.
LLM часто рассматривают «согласованность» скорее как предпочтение, чем как жесткое требование продукта. Это ведёт к рекомендациям, которые выглядят разумно на бумаге («используйте масштабируемое NoSQL-хранилище»), но разваливаются, когда реальные пользовательские действия требуют атомарных многошаговых обновлений.
Многие продуктовые сценарии — это не единичная запись, а несколько операций, которые должны либо все выполниться, либо ни одна.
Платежи — классический пример: создать платёж, пометить счёт как оплаченный, уменьшить баланс аккаунта и дописать запись аудита. Если какой-то шаг упал после успешного первого шага, вы получите рассинхронизацию, которую заметят пользователи и финансы.
Инвентарь похож: резервирование, создание заказа и обновление доступности. Без транзакций вы рискуете распродать товар при всплесках или столкнуться с частичными ошибками.
LLM иногда приравнивают eventual consistency к «интерфейс обновится позже». Вопрос в том, может ли бизнес-действие терпеть расхождение.
Конфликты бронирования показывают важность: два пользователя пытаются забронировать одно и то же время. Если система принимает оба и «разрешит позже», вы не улучшаете UX — вы создаёте проблемы поддержки и возвратов.
Даже при базе, поддерживающей транзакции, вокруг рабочего процесса нужны чёткие семантики:
Когда LLM игнорирует это, он может рекомендовать архитектуры, требующие экспертной распределённой работы, чтобы достичь «обычной» корректности продукта.
LLM часто рекомендуют «быструю» базу как будто скорость — встроенное свойство движка. На практике производительность — это взаимодействие вашей нагрузки, схемы, форм запросов, индексов, железа и настроек эксплуатации.
Если вы не уточнили, что должно быть быстрым — p99 для одиночных чтений, пакетная аналитика, пропускная способность записи или время до первого байта — LLM может по умолчанию выбрать популярные варианты.
Два продукта могут оба требовать «низкой задержки», но иметь противоположные шаблоны доступа: один — key-value lookup’ы, другой — поиск + фильтрация + сортировка по множеству полей.
Советы по производительности сбиваются, когда модели игнорируют:
LLM может предполагать, что кэши всё спасут, но кэши помогают только предсказуемым шаблонам доступа. Запросы, которые сканируют большие диапазоны, сортируют по неиндексированным полям или используют ad-hoc фильтры, не попадают в кэш и нагружают диск/CPU.
Малые изменения в форме запроса (например, пагинация через OFFSET vs keyset) могут перевернуть производительность.
Вместо доверия общим «X быстрее Y», запустите лёгкий, ориентированный на продукт тест:
Бенчмарки не предскажут всё, но быстро покажут, насколько предположения LLM по производительности соответствуют реальности.
LLM часто оптимизируют под соответствие на бумаге — модель данных, шаблоны запросов, маркетинговые слова про масштаб — при этом упуская то, что делает базу «выживаемой» в продакшене: эксплуатацию, восстановление после сбоев и реальный счёт, который вы будете оплачивать каждый месяц.
Рекомендация по базе неполна, если она не отвечает на базовые вопросы: как делать согласованные бэкапы? Как быстро можно восстановиться? Какой план восстановления после отказа в нескольких регионах?
LLM часто пропускают эти детали или предполагают, что они «встроены», не проверяя мелкий шрифт.
Миграция — ещё одна слепая зона. Смена базы позже может быть дорогой и рискованной (изменения схемы, двойные записи, бэфиллы, переписывание запросов). Если продукт, скорее всего, будет эволюционировать, «легко начать» недостаточно — нужен реалистичный путь миграции.
Команды нужны не просто база, а то, как её оперировать.
Если рекомендация игнорирует slow query logs, метрики, дашборды, трассировку и алерты, вы можете не заметить проблемы, пока не начнут жаловаться пользователи. Инструменты эксплуатации сильно различаются между управлямыми и self-hosted решениями и между вендорами.
LLM склонны недооценивать стоимость, фокусируясь на размере инстанса и забывая множители:
«Лучшая» база, которую команда не может уверенно поддерживать, редко оказывается лучшей. Рекомендации должны соответствовать навыкам команды, ожиданиям по поддержке и требованиям соответствия — иначе операционный риск станет доминирующей стоимостью.
LLM иногда пытаются «решить всё сразу», предлагая стек вроде: Postgres для транзакций, Redis для кэширования, Elasticsearch для поиска, Kafka + ClickHouse для аналитики и графовую БД «на всякий случай». Это звучит впечатляюще, но часто такое преждевременное проектирование создаёт больше работы, чем ценности — особенно на ранних этапах продукта.
Мульти-базовый дизайн кажется подстраховкой: каждый инструмент «лучше» для своей задачи. Скрытая стоимость в том, что каждая дополнительная БД добавляет деплой, мониторинг, бэкапы, миграции, контроль доступа и новый набор режимов отказа.
Команды тратят время на поддержку интеграций вместо доставки функциональности.
Вторую (или третью) базу обычно оправдывают, когда есть явная, измеренная потребность, которую основная база не может решить без неприемлемых усилий, например:
Если вы не можете назвать конкретный запрос, целевой показатель задержки, ценовое ограничение или операционный риск, который обосновывает дробление, скорее всего это преждевременно.
Как только данные живут в нескольких местах, появляются трудные вопросы: какое хранилище — источник правды? Как поддерживать согласованность при повторах, частичных ошибках и бэфиллах?
Дублирование данных — это дублированные баги: устаревшие результаты поиска, несовпадающие метрики пользователей и споры «какая панель показывает правильные цифры».
Начните с одной универсальной базы, которая покрывает ваши ключевые транзакции и отчётность. Добавляйте специализированное хранилище только после того, как вы (1) зафиксируете, что текущая система не справляется с требованием и (2) определите модель владения синхронизацией и восстановлением.
Держите возможность отхода, а не сложность.
LLM могут помочь с созданием первичного проекта рекомендации по базе данных, но относитесь к нему как к гипотезе. Используйте чеклист ниже, чтобы валидировать (или отклонить) предложение перед тем, как тратить ресурсы на реализацию.
Преобразуйте промпт в явные требования. Если вы не можете его ясно описать, модель, скорее всего, догадывается.
Набросайте реальные сущности и связи (хотя бы эскиз). Затем перечислите топовые паттерны доступа.
Переведите «быстро и надёжно» в измеряемые тесты.
Используйте реалистичные формы данных и миксы запросов, а не игрушечные примеры. Загрузите репрезентативный набор данных, прогоните запросы под нагрузкой и измерьте.
Если LLM предложил несколько баз, протестируйте сначала самый простой однохранилищный вариант, а затем докажите, почему нужно дробить.
Если нужно ускорить этот шаг, практический подход — прототипировать тот кусок продукта, который определяет выбор базы (пара ключевых сущностей + ключевые эндпоинты + самые важные запросы). Платформы вроде Koder.ai могут помочь: вы описываете рабочий поток в чате, генерируете рабочее web/backend-приложение (часто React + Go + PostgreSQL) и быстро итеративно уточняете схему, индексы и форму запросов. Полезны функции планирования, снепшоты и откат при экспериментировании с моделями данных и миграциями.
Напишите краткую мотивацию: почему эта база подходит под рабочую нагрузку, какие компромиссы вы принимаете и какие метрики заставят пересмотреть выбор позже (например, устойчивый рост записей, новые типы запросов, мульти-региональные требования, ценовые пороги).
Относитесь к этому как к гипотезе и способу ускорить мозговой штурм. Используйте совет, чтобы выявить компромиссы, пропущенные требования и первичный шортлист — затем валидируйте с командой, реальными ограничениями и быстрым proof-of-concept.
Потому что в вашем запросе обычно отсутствуют жёсткие ограничения. Модель часто:
Попросите модель перечислить предположения явно, прежде чем она назовёт конкретную базу.
Давайте цифры и примеры, а не прилагательные:
Если вы не можете это указать, рекомендация в основном догадка.
Используйте LLM, чтобы сгенерировать чеклист требований и кандидатные варианты, затем прогоните проверку по схеме и запросам:
«Масштаб» — это не тип базы данных, а то, что вы масштабируете.
Многие приложения упираются в:
Хорошо спроектированная реляционная система может масштабироваться далеко прежде, чем смена СУБД станет правильным решением.
Они часто недо специфицируют рекомендации.
Если продукт требует многошаговых обновлений, которые должны сработать все вместе (платежи, инвентарь, бронирования), вам нужны:
Если LLM не спрашивает про это, настоятельно уточните, прежде чем принимать совет.
Потому что отношения данных определяют сложность запросов.
Если вам часто нужны кросс-сущностные запросы (фильтры, join’ы, агрегации по множеству атрибутов), документная модель может вынудить вас:
Это увеличивает амплификацию записей, риск рассинхронизации и операционную сложность.
Производительность зависит от вашей нагрузки, схемы, индексов и конкурентности — а не от бренда.
Запустите небольшой, ориентированный на продукт тест:
Потому что каждая дополнительная СУБД умножает операционную поверхность:
Начните с одной универсальной базы для основного рабочего режима. Добавляйте специализированное хранилище только если вы можете показать измеримую проблему, которую первая база не решает, и определить модель владения синхронизацией и восстановлением.
Попросите модель представить модель затрат, включающую реальные мультипликаторы:
Требуйте также операционный план: шаги по backup/restore, целевые RPO/RTO и способ обнаружения медленных запросов и проблем с ёмкостью.