Узнайте, почему документные базы данных подходят для быстро меняющихся моделей данных: гибкие схемы, быстрая итерация, естественное хранение JSON и компромиссы, которые нужно учесть.
Документная база данных хранит данные как самостоятельные «документы», обычно в формате, похожем на JSON. Вместо того чтобы разбивать один бизнес-объект по многим таблицам, один документ может содержать всё о нём — поля, под-поля и массивы — подобно тому, как многие приложения уже представляют данные в коде.
users или коллекция orders).Документы в одной коллекции не обязаны выглядеть одинаково. Один документ пользователя может иметь 12 полей, другой — 18, и оба могут сосуществовать.
Представьте профиль пользователя. Сначала у вас есть name и email. Через месяц маркетинг просит добавить preferred_language. Потом customer success просит timezone и subscription_status. Позже вы добавляете social_links (массив) и privacy_settings (вложенный объект).
В документной базе вы обычно можете сразу начать записывать новые поля. Старые документы могут оставаться как есть, пока вы не решите сделать бэктейбл (или не делать его).
Такая гибкость ускоряет продуктовую работу, но смещает ответственность на приложение и команду: вам понадобятся ясные соглашения, опциональные правила валидации и продуманная схема запросов, чтобы избежать нечётких и несогласованных данных.
Далее мы рассмотрим, почему модели часто меняются, как гибкие схемы снижают трение, как документы соответствуют реальным запросам приложений и какие компромиссы учитывать при выборе документного хранилища вместо реляционной базы — или при использовании гибридного подхода.
Модели данных редко остаются неизменными, потому что продукт редко стоит на месте. То, что начиналось как «просто хранить профиль пользователя», быстро превращается в настройки, уведомления, метаданные биллинга, информацию об устройствах, флаги согласий и десяток других полей, которых не было в первой версии.
Большая часть изменений — результат обучения. Команды добавляют поля, когда они:
Эти изменения часто инкрементальны и часты — небольшие добавления, которые трудно планировать как формальные «большие миграции».
Реальные базы данных хранят историю. Старые записи сохраняют ту форму, с которой они были записаны, а новые записи принимают актуальную форму. У вас могут быть клиенты, созданные до появления marketing_opt_in, заказы — до поддержки delivery_instructions, или события, залогированные до определения нового поля source.
Итак, вы не «меняете одну модель» — вы поддерживаете несколько версий одновременно, иногда в течение месяцев.
Когда несколько команд релизят параллельно, модель данных становится общей поверхностью. Команда платежей может добавить сигналы мошенничества, а growth — данные атрибуции. В микросервисах каждый сервис может хранить концепт «customer» с разными потребностями, и эти потребности эволюционируют независимо.
Без координации «идеальная единая схема» превращается в бутылочное горлышко.
Внешние системы часто присылают полезные нагрузки, которые частично известны, вложены или непоследовательны: вебхуки, метаданные партнёров, формы, телеметрия устройств. Даже если вы нормализуете важные части, часто хочется сохранить оригинальную структуру для аудита, отладки или будущего использования.
Все эти факторы толкают команды в сторону хранилищ, которые терпимо относятся к изменениям — особенно когда важна скорость доставки.
Когда продукт ещё формируется, модель данных редко «готова». Появляются новые поля, старые становятся опциональными, разные клиенты могут требовать немного разной информации. Документные базы популярны в такие моменты, потому что позволяют развивать данные без превращения каждого изменения в проект по миграции БД.
С JSON-документами добавление нового свойства может быть просто записью этого свойства в новых записях. Существующие документы остаются нетронутыми, пока вы не решите сделать бэктейбл. Это значит, что небольшой эксперимент, например сбор новой настройки, не потребует координации изменения схемы, окна деплоя и фонового бэктейбла для начала эксперимента.
Иногда у вас действительно есть варианты: у «free»-аккаунта меньше настроек, чем у «enterprise», или одному типу продукта нужны дополнительные атрибуты. В документной базе документы одной коллекции могут иметь разные формы, если ваше приложение умеет их интерпретировать.
Вместо того чтобы заставлять всё подстраиваться под одну жёсткую структуру, можно держать:
id, userId, createdAt)Гибкая схема не означает «отсутствие правил». Обычная практика — считать отсутствующее поле как «использовать значение по умолчанию». Приложение может применять осмысленные значения по умолчанию при чтении (или устанавливать их при записи), так что старые документы продолжают корректно работать.
Флаги фич часто вводят временные поля и частичные релизы. Гибкие схемы упрощают релиз изменений небольшой когорте, хранение дополнительного состояния только для пользователей с флагом и быструю итерацию — без блокировки на работу со схемой перед началом тестирования идеи.
Многие продуктовые команды мыслят в терминах «вещь, которую пользователь видит на экране». Страница профиля, детальная информация о заказе, дашборд проекта — всё это обычно отображается одним объектом приложения с предсказуемой формой. Документные базы поддерживают эту модель, позволяя хранить объект как один JSON-документ с минимальными преобразованиями между кодом приложения и хранилищем.
В реляционном хранении одна фича часто разносится по множеству таблиц, внешних ключей и логики джоинов. Такая структура мощная, но может ощущаться как дополнительная церемония, когда приложение уже держит данные как вложенный объект.
В документной базе вы часто можете сохранять объект почти как есть:
user, соответствующий вашему классу/типу Userproject, соответствующий состоянию вашего ProjectМеньше трансляций обычно означает меньше багов при отображении и более быструю итерацию при смене полей.
Реальные данные приложения редко плоские. Адреса, настройки, уведомления, сохранённые фильтры, UI-флаги — всё это естественно вложено.
Хранение вложенных объектов внутри родительского документа держит связанные значения рядом, что полезно для запросов «одна запись = один экран»: достать один документ, отрисовать один вид. Это снижает потребность в джоинах и неожиданных проблем с производительностью.
Когда каждая команда владеет формой своих документов, ответственность становится понятнее: команда, выпускающая фичу, также эволюционирует её модель данных. Это хорошо работает в микросервисной или модульной архитектуре, где независимые изменения — норма.
Документные базы часто подходят командам, которые часто релизят, потому что небольшие добавления данных редко требуют скоординированной «остановки мира» для изменения схемы.
Если PM просит «ещё один атрибут» (например, preferredLanguage или marketingConsentSource), модель документов обычно позволяет начать писать это поле немедленно. Не всегда нужно планировать миграцию, блокировать таблицы или договариваться об окне релиза между сервисами.
Это уменьшает число задач, способных заблокировать спринт: база данных остаётся работоспособной, пока приложение эволюционирует.
Добавление опциональных полей в JSON-подобных документах обычно обратимо совместимо:
Это делает деплои спокойнее: можно сначала включить путь записи (начать сохранять новое поле), а затем обновить чтение и UI позже — без необходимости немедленно менять все существующие документы.
Реальные системы редко обновляют всех клиентов одновременно. У вас могут быть:
С документными базами команды часто проектируют систему для «смешанных версий», считая поля добавочными и опциональными. Новые писатели могут добавлять данные, не ломая старых читателей.
Практический паттерн деплоя выглядит так:
Такой подход поддерживает высокую скорость разработки при минимальной координации между изменениями в БД и релизами приложений.
Одна из причин популярности документных баз — возможность моделировать данные так, как приложение их чаще всего читает. Вместо того чтобы разбивать концепт по множеству таблиц и потом собирать, можно хранить «целый» объект в одном месте (обычно как JSON-документ).
Денормализация означает дублирование или встраивание связанных полей, чтобы частые запросы можно было ответить одним чтением документа.
Например, документ заказа может включать снимок покупателя (имя, email на момент покупки) и вложенный массив позиций. Такой дизайн ускоряет «показать последние 10 заказов», потому что UI не нуждается в множественных запросах для рендера страницы.
Когда данные для экрана или API ответа живут в одном документе, вы часто получаете:
Это снижает задержку для сценариев с частыми чтениями — особенно в лентах, профилях, корзинах и дашбордах.
Встраивание обычно полезно, когда:
Ссылки предпочтительнее, когда:
Нет универсально «лучшей» формы документа. Модель, оптимизированная под один запрос, может замедлить другой или сделать обновления дороже. Надёжный подход — начинать с реальных запросов: что приложение действительно запрашивает, моделировать документы под эти пути чтения и пересматривать модель по мере эволюции нагрузки.
Schema-on-read означает, что вам не нужно заранее определять все поля и формы таблиц, прежде чем начать хранить данные. Вместо этого приложение (или аналитический запрос) интерпретирует структуру документа при чтении. Практически это позволяет выпустить фичу с preferredPronouns или новым вложенным shipping.instructions без предварительной миграции БД.
Большинство команд всё равно имеют в голове «ожидаемую форму» — просто её принуждение применяется позже и выборочно. Один документ клиента может иметь phone, другой — нет. Старый заказ мог хранить discountCode как строку, а новые заказы — как более богатый объект discount.
Гибкость не обязательно означает хаос. Распространённые подходы:
id, createdAt, status и ограничивать типы для рискованных полей.Немного согласованности даёт большой эффект:
camelCase, временные метки в ISO-8601)schemaVersion: 3), чтобы читатели могли корректно обрабатывать старые и новые формыКогда модель стабилизируется — обычно после того, как вы поняли, какие поля действительно являются ключевыми — вводите более жёсткую валидацию для этих полей и критических связей. Оставляйте экспериментальные и опциональные поля гибкими, чтобы БД поддерживала быструю итерацию без постоянных миграций.
Когда продукт меняется еженедельно, важно не только текущее состояние данных, но и история того, как оно изменялось. Документные базы естественно подходят для сохранения истории изменений, потому что они хранят автономные записи, которые могут эволюционировать без принудительной перезаписи всего прошлого.
Обычный подход — хранить изменения как поток событий: каждое событие — новый документ (вместо обновления старых строк). Примеры: UserEmailChanged, PlanUpgraded, AddressAdded.
Поскольку каждое событие — отдельный JSON-документ, вы можете захватить полный контекст в момент события: кто сделал изменение, что его вызвало и метаданные, которые пригодятся позже.
Определения событий редко остаются стабильными. Вы можете добавить source="mobile", experimentVariant или новый вложенный объект paymentRiskSignals. В документном хранилище старые события просто будут без этих полей, а новые — с ними.
Читатели (сервисы, джобы, дашборды) могут безопасно подставлять значения по умолчанию, вместо того чтобы выполнять бэктейбл миллионов исторических записей ради одного дополнительного атрибута.
Чтобы потребители были предсказуемы, многие команды включают поле schemaVersion (или eventVersion) в каждый документ. Это позволяет постепенный релиз:
Устойчивая история «что произошло» полезна не только для аудита. Аналитики могут перестроить состояние на любую точку времени, а саппорт и инженеры могут воспроизвести события, чтобы найти причину регрессий. Со временем это ускоряет корневой анализ и делает отчёты более надёжными.
Документные базы упрощают изменения, но они не отменяют проектную работу — они её смещают. Прежде чем принимать решение, полезно чётко понять, чем вы платите за эту гибкость.
Многие документные базы поддерживают транзакции, но мультисущностные (мультидокументные) транзакции могут быть ограничены, медленнее или дороже, чем в реляционных БД — особенно при большом масштабе. Если ваш ключевой рабочий поток требует «всё или ничего» обновлений нескольких записей (например, обновление заказа, запасов и бухгалтерской записи одновременно), проверьте, как ваша БД это обрабатывает и какую цену платите за производительность или сложность.
Поскольку поля опциональны, команды могут случайно создать несколько «вариантов» одной концепции в продакшне (например, address.zip vs address.postalCode). Это ломает downstream-фичи и усложняет отладку.
Практическая мера — определить общий контракт для ключевых типов документов (даже лёгкий) и добавить опциональные правила валидации там, где это критично — например, для статуса оплаты, прайсов или прав доступа.
Если документы эволюционируют свободно, аналитические запросы становятся сложнее: аналитикам приходится писать логику для множества имён полей и отсутствующих значений. Для команд, живущих отчётностью, нужен план:
Встраивание связанных данных (например, снимки клиента в заказах) ускоряет чтение, но дублирует информацию. Когда общие данные меняются, нужно решить: обновлять везде, сохранять историю или терпеть временную неконсистентность. Это решение должно быть осознанным — иначе вы рискуете постепенным дрейфом данных.
Документные базы отлично подходят, когда изменения часты, но они лучше вознаграждают команды, которые рассматривают моделирование, именование и валидацию как постоянную продуктовую работу, а не одноразовую настройку.
Документные базы хранят данные как JSON-документы, поэтому они естественно подходят, когда поля опциональны, часто меняются или варьируются по клиентам, устройствам или продуктовым линиям. Вместо того чтобы расталкивать каждую запись в жёсткую таблицу, вы можете постепенно эволюционировать модель данных и поддерживать скорость команд.
Данные о товарах редко статичны: новые размеры, материалы, флаги соответствия, комплекты, региональные описания, поля для маркетплейсов появляются постоянно. С вложенными данными в JSON продукт может хранить базовые поля (SKU, цена) и одновременно поддерживать категориально-специфичные атрибуты без недельного редизайна схемы.
Профили часто начинают с малого и растут: настройки уведомлений, согласия на маркетинг, ответы в онбординге, флаги фич и сигналы персонализации. В документной базе пользователи могут иметь разные наборы полей без ломки существующих чтений. Такая гибкость также помогает при экспериментах, где поля быстро добавляются и удаляются.
Современный CMS — это не просто «страница». Это набор блоков и компонентов — hero-секции, FAQ, карусели продуктов, встраиваемые элементы — у каждого своя структура. Хранение страниц как JSON-документов позволяет вводить новые типы компонентов без миграции каждой исторической страницы.
Телеметрия часто варьируется по версии прошивки, набору сенсоров или производителю. Документные базы хорошо обрабатывают такие модели: каждое событие может включать только то, что знает устройство, а schema-on-read позволяет аналитике интерпретировать поля при их наличии.
Если вы выбираете между NoSQL и SQL, эти сценарии — где документные базы обычно дают более быструю итерацию с меньшим трением.
Когда модель данных ещё формируется, «достаточно хорошо и просто менять» лучше, чем «идеально на бумаге». Эти практические привычки помогут поддерживать скорость, не превратив базу данных в свалку.
Опишите ключевые чтения и записи, которые будут в продакшне: экраны, API-ответы и частые обновления. Если одно действие пользователя регулярно требует «заказ + позиции + адрес доставки», моделируйте документ, который обслужит это чтение с минимальными дополнительными запросами. Если другое действие требует «все заказы по статусу», убедитесь, что можно индексировать или запрашивать по этому пути.
Встраивание полезно, когда:
Ссылки безопаснее, когда:
Можно смешивать: встраивать снимок для скорости чтения и держать ссылку на источник правды для актуализации.
Даже с гибкой схемой добавьте лёгкие правила для ключевых полей (типы, обязательные идентификаторы, допустимые статусы). Включите поле schemaVersion (или docVersion), чтобы приложение могло корректно обрабатывать старые документы и мигрировать их постепенно.
Рассматривайте миграции как периодическое обслуживание, а не как разовую операцию. По мере зрелости модели запланируйте мелкие бэктейблы и очистки (неиспользуемые поля, переименованные ключи, денормализованные снимки) и замеряйте влияние до и после. Простой чеклист и лёгкий скрипт миграции творят чудеса.
Выбор между документной и реляционной базой — это не «что лучше», а вопрос того, какие изменения у вашего продукта происходят чаще.
Документные базы подходят, если форма данных часто меняется, разные записи могут иметь разные поля или команды хотят выпускать фичи без координации миграций. Они также хороши, когда приложение работает с «целыми объектами» — заказом (информация о клиенте + позиции + заметки доставки) или профилем (настройки + предпочтения + данные устройств), хранящимися вместе как JSON.
Реляционные БД хороши, когда нужны:
Если основная работа команды — оптимизация кросс-табличных запросов и аналитики, SQL часто проще в долгосрочной перспективе.
Многие команды используют оба подхода: реляционную базу для «системы учёта» (биллинг, инвентарь, права) и документное хранилище для быстро меняющихся или оптимизированных под чтение представлений (профили, метаданные контента, каталоги). В микросервисной архитектуре это часто естественно: каждый сервис выбирает модель хранения под свои границы.
Также гибрид может быть внутри реляционной БД: PostgreSQL поддерживает полу-структурированные поля JSON/JSONB вместе со строго типизированными колонками — полезно, когда нужны транзакционная согласованность и место для эволюционирующих атрибутов.
Если ваша схема меняется еженедельно, узким местом часто становится полный цикл: обновить модели, API, UI, миграции (если они есть) и безопасно выпустить изменения. Koder.ai заточен под такую итерацию: вы описываете фичу и форму данных в чате, генерируете рабочую реализацию для web/backend/mobile и затем уточняете по мере изменения требований.
На практике команды часто начинают с реляционного ядра (стек бекенда Koder.ai — Go с PostgreSQL) и применяют документные паттерны там, где это уместно (например, JSONB для гибких атрибутов или событийных полезных нагрузок). Снимки и откаты Koder.ai помогают быстро вернуть экспериментальную форму данных в безопасное состояние.
Запустите короткую оценку перед окончательным выбором:
Если сравниваете варианты — держите объём ограниченным и ограничьте время. Расширяйте область после того, как увидите, какой подход даёт меньше сюрпризов. Для дополнительной справки см. /blog/document-vs-relational-checklist.
Документная база данных хранит каждую запись как самостоятельный JSON-подобный документ (включая вложенные объекты и массивы). Вместо того чтобы разбивать один бизнес-объект по множеству таблиц, вы часто читаете и записываете весь объект за одну операцию, обычно в рамках коллекции (например, users, orders).
В быстрых продуктах постоянно появляются новые атрибуты (настройки, метаданные по биллингу, флаги согласий, поля для экспериментов). Гибкие схемы позволяют сразу записывать новые поля, при этом старые документы остаются без изменений, а бэктейбл выполняется по необходимости — так небольшие изменения не превращаются в большие миграции.
Не обязательно. Большинство команд всё ещё придерживаются «ожидаемой формы», но проверка и контроль перемещаются в другие уровни:
Это сохраняет гибкость, при этом снижая риск появления хаотичных, несогласованных документов.
Рассматривайте новые поля как добавочные и необязательные:
Это позволяет поддерживать несколько версий данных в продакшне без миграций с простоем.
Моделируйте под наиболее частые чтения: если экран или API-ответ требует «заказ + позиции + адрес доставки», храните эти данные вместе в одном документе, когда это практично. Это уменьшает количество сетевых обращений и необходимость выполнять множественные джоины, улучшая задержку для read-heavy путей.
Используйте вложение, когда дочерние данные обычно читаются вместе с родителем и имеют ограниченный размер (например, до ~20 элементов). Используйте ссылки, когда связанные данные большие/неограниченные, разделяются между множеством родителей или часто обновляются.
Можно сочетать оба подхода: встраивать снимок для быстрого чтения и держать ссылку на источник правды для обновлений.
Это упрощает обратную совместимость при добавлении полей:
Это особенно полезно, когда несколько сервисов или мобильных клиентов находятся на старых версиях.
Включите лёгкие ограничители:
id, createdAt, )Распространённые подходы: хранить изменения как append-only события (каждое изменение — новый документ) и версионировать (eventVersion/schemaVersion). Новые поля добавляются в будущие события без перезаписи истории, а потребители читают и v1, и v2 во время постепенных релизов.
Основные компромиссы:
Многие команды выбирают гибрид: реляционная база для «системы учёта», документная — для быстро меняющихся или оптимизированных под чтение моделей.
statuscamelCase, временные метки в ISO-8601)schemaVersion/docVersionЭти шаги помогают избежать дрейфа вроде address.zip vs address.postalCode.