30 авг. 2025 г.·8 мин
Реляционная модель Эдгара Ф. Кодда: почему SQL выиграл в бизнесе
Узнайте, как реляционная модель Эдгара Ф. Кодда превратила данные в таблицы, ключи и правила — проложив путь для SQL‑баз, которые питают бизнес‑приложения.
Узнайте, как реляционная модель Эдгара Ф. Кодда превратила данные в таблицы, ключи и правила — проложив путь для SQL‑баз, которые питают бизнес‑приложения.
В самом простом виде реляционная модель хранит информацию в виде набора таблиц (то, что Кодд называл «отношениями»), которые можно связывать через общие значения.
Таблица — это аккуратная сетка:
Бизнесы не хранят данные в изоляции. Продажа включает клиента, товар, цену, продавца и дату — каждый элемент меняется с разной скоростью и принадлежит разным командам. Ранние системы часто хранили эти детали в жёстко сцепленных структурах, которые было трудно менять. Это делало отчётность медленной, изменения рискованными, а «простые вопросы» — неожиданно дорогими.
Реляционная модель предложила более ясный подход: хранить отдельные таблицы для отдельных понятий, а соединять их по необходимости. Вместо копирования данных клиента в каждую запись накладной, клиента хранить один раз и ссылаться на него из заказов. Это уменьшает противоречия (две разные орфографии имени одного и того же клиента) и делает обновления более предсказуемыми.
Подчёркивая чёткие таблицы и правила их соединения, модель задала новое ожидание: база данных должна помогать предотвращать несоответствия по мере роста — особенно когда многие люди и системы записывают данные одновременно.
Модель Кодда не была языком запросов, но она вдохновила его появление. Если данные живут в связанных таблицах, нужен стандартный способ:
Этим путём и появился SQL, который превратил модель в практический инструмент, позволяющий командам задавать вопросы к бизнес‑данным и получать повторяемые, проверяемые ответы.
До реляционной модели многие организации хранили важную информацию в файлах — часто по одному файлу на приложение. Кадры имели свои записи, склад — другие, служба поддержки держала ещё одну версию «клиента». Каждая система работала отдельно, и эта изоляция создавала предсказуемые проблемы.
Ранняя обработка данных обычно строилась вокруг пользовательских форматов файлов и программ, написанных для одной цели. Структура данных (где хранится каждое поле, как упорядочены записи) была тесно связана с кодом, который их читал. Это означало, что даже небольшие изменения — добавление поля, переименование категории, изменение формата адреса — могли требовать переписывания множества программ.
Поскольку команды не могли легко разделять единый источник правды, они копировали данные. Адреса клиентов могли существовать в файлах продаж, отгрузок и выставления счетов.
Когда адрес менялся, приходилось обновлять каждую копию. Если одна система была пропущена, появлялись несоответствия: счета шли не по адресу, отгрузки задерживались, а агенты поддержки видели разные «факты» в зависимости от экрана. Очистки данных становились периодическими проектами, а не разовой правкой.
Пользователи по‑прежнему задавали вопросы — «Какие клиенты купили товар X и затем вернули его?» — но ответ требовал склеивания файлов, не предназначенных для совместной работы. Часто команды строили разовые выгрузки для отчётов, что порождало ещё больше копий и потенциальных расхождений.
Результат: циклы отчётности были долгими, а «быстрые вопросы» превращались в работу инженеров.
Организациям требовались общие данные, на которые могли бы опираться разные приложения, с меньшим количеством несоответствий и дублирования. Им также нужен был способ задавать новые вопросы без перестройки хранилища каждый раз. Именно этот разрыв привёл к ключевой идее Кодда: описывать данные последовательно и независимо от приложений, чтобы системы могли эволюционировать, не ломая «истину», от которой они зависят.
Эдгар Ф. Кодд был британским информатиком, большую часть карьеры работавшим в IBM над тем, как эффективно хранить и извлекать информацию. В 1960‑х годах большинство «баз данных» было ближе к тщательно управляемым картотекам: данные хранились в жёстких, заранее определённых структурах, а изменение этих структур часто означало переписывание приложений. Такая хрупкость раздражала команды по мере роста бизнеса и изменения требований.
В 1970 году Кодд опубликовал работу с длинным названием — «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks» — где предложил удивительно простую идею: представить данные в виде связанных таблиц и использовать формальный набор операций для их запроса и комбинации.
В общих чертах в статье утверждалось, что:
Кодд обосновал своё предложение математически (теория множеств и логика). Это было не академическим показом — модель дала чёткую проверимую базу для проектирования БД. С формальной моделью можно рассуждать о корректности запроса, эквивалентности двух запросов и способах оптимизации выполнения без изменения результатов. Для бизнес‑ПО это означает меньше сюрпризов по мере масштабирования и развития систем.
В то время многие системы полагались на иерархические или сетевые модели, где разработчики «навигационно» проходили по данным вдоль предопределённых путей. Подход Кодда ставил под сомнение эту парадигму: база данных должна делать основную работу. Приложения не должны знать физическую раскладку хранения; они должны описывать желаемый результат, а база данных — находить эффективный способ его получить.
Это разделение обязанностей создало почву для появления SQL и баз данных, способных выживать при многолетних изменениях требований продукта.
Реляционная модель Кодда начинается с простой идеи: хранить факты в отношениях — том, что большинство людей называют таблицами — но рассматривать их как точный способ описания данных, а не как «умные таблицы Excel». Отношение — это набор утверждений о вещах, важными для бизнеса: клиенты, заказы, платежи, товары, отгрузки.
Отношение представляет один тип фактов. Например, отношение Orders может фиксировать «у заказа есть ID, дата, клиент и сумма». Важный момент: каждое отношение имеет чёткое смысловое назначение, и каждый столбец — часть этого значения.
Строка (Кодд называл её кортежем) — это один конкретный экземпляр факта: один заказ. В реляционной модели строки не имеют встроенной «позиции». Строка 5 не особенная — важны значения и правила, их определяющие.
Столбец (атрибут) — это одно свойство отношения: OrderDate, CustomerID, TotalAmount. Столбцы — не просто метки; они определяют, какие значения допустимы.
Домен — это набор допустимых значений для атрибута — например, даты для OrderDate, положительные числа для TotalAmount или контролируемый список кодов для Status (например, Pending, Paid, Refunded). Домены уменьшают неоднозначность и предотвращают тонкие ошибки вроде смешения форматов даты или хранения "N/A" в числовом поле.
«Реляционная» означает, что факты можно связывать между отношениями (например, клиенты и заказы), что позволяет выполнять типичные бизнес‑задачи — выставление счетов, отчётность, аудит, поддержку — без повсеместного дублирования информации.
Таблицы полезны сами по себе, но бизнес‑данные имеют смысл только тогда, когда вы можете надёжно связывать факты: какой клиент сделал заказ, какие позиции в нём были и сколько списали. Ключи — это механизм, делающий эти связи надёжными.
Первичный ключ — это столбец (или набор столбцов), значение которых однозначно идентифицирует строку. Можно думать о нём как о «бейджике» строки. Важно, чтобы он был стабильным: имена, email и адреса могут меняться, а внутренний ID не должен.
Хороший первичный ключ предотвращает дубликаты и неоднозначные записи. Даже если два клиента имеют одинаковое имя, первичный ключ их различит.
Внешний ключ — это столбец, который хранит первичный ключ из другой таблицы. Так представляются связи без копирования всех данных.
Например, модель продаж может выглядеть так:
Ограничения внешнего ключа действуют как направляющие. Они предотвращают:
На практике ключи и ограничения позволяют командам доверять отчётам и процессам. Когда база данных обеспечивает отношения, в биллинге, выполнении и поддержке меньше ошибок — потому что данные не «уходят» в невозможные состояния.
Нормализация — способ реляционной модели не дать данным разойтись в противоречия по мере роста. Когда один и тот же факт хранится в нескольких местах, легко обновить один фрагмент и забыть другой. Так возникают счета на неверный адрес, несоответствующие отчёты или клиент, отмеченный «неактивным» в одном экране и «активным» в другом.
На практическом уровне нормализация сокращает типичные проблемы:
Она также избегает анномалий вставки (нельзя добавить клиента до появления заказа) и анномалий удаления (удаляя последний заказ, случайно удалили единственную копию данных о клиенте).
Не нужно глубокой теории, чтобы использовать идею эффективно:
Первая нормальная форма (1NF): каждое поле атомарно. Если у клиента несколько телефонов, не лепите их в одну ячейку; используйте отдельную таблицу (или отдельные строки), чтобы каждое значение можно было искать и обновлять чисто.
Вторая нормальная форма (2NF): если идентичность таблицы зависит от более чем одного столбца (составной ключ), убедитесь, что неключевые детали зависят от всего ключа. Строка заказа должна хранить количество и цену для этой строки, а не адрес клиента.
Третья нормальная форма (3NF): убирайте «побочные факты», которые принадлежат другим сущностям. Если таблица хранит CustomerId и одновременно CustomerCity, город обычно должен жить в таблице клиента, а не копироваться в каждый заказ.
Бóльшая нормализация обычно даёт больше таблиц и больше соединений. Это улучшает согласованность, но может усложнить отчётность и иногда повлиять на производительность. Многие команды стремятся к 3NF для ключевых сущностей (клиенты, товары, накладные), а затем избирательно денормализуют для тяжёлых на чтение панелей — при этом сохраняя один авторитарный источник правды, защищённый первичными/внешними ключами.
Реляционная алгебра — это «математика» реляционной модели: небольшой набор точных операций для преобразования одного множества строк (таблицы) в другое. Такая точность важна. Если правила ясны, то и результаты запросов предсказуемы. Вы можете понять, что произойдёт при фильтрации, перестройке или объединении данных — без опоры на недокументированное поведение.
Реляционная алгебра определяет строительные блоки, которые можно комбинировать. Три из самых важных:
Select: выберите нужные строки.
Идея: «Только заказы за прошлый месяц» или «Только клиенты во Франции». Оставляете те же столбцы, но уменьшаете количество строк.
Project: выберите нужные столбцы.
Идея: «Показать имя клиента и email». Логически сохраняете те же строки, но исключаете ненужные столбцы.
Join: объедините связанные факты из разных таблиц.
Идея: «Прикрепить данные клиента к каждому заказу», используя общий идентификатор (например, customer_id). На выходе получается новая таблица, где каждая строка объединяет поля, которые хранились раздельно.
Бизнес‑данные естественно разбиты по предметным областям: клиенты, заказы, накладные, товары, платежи. Такое разделение позволяет хранить каждый факт один раз (что помогает избегать рассогласований), но означает, что ответы часто требуют повторного комбинирования фактов.
Соединения — формальный способ этого комбинирования с сохранением смысла. Вместо копирования имен клиентов в каждую строку заказа (и последующего исправления орфографических изменений везде), вы храните клиента один раз и делаете join при необходимости.
Поскольку реляционная алгебра определяется как операции над множествами строк, ожидаемый результат каждого шага хорошо очерчен:
Это концептуальная основа, которая впоследствии сделала SQL практичным: запросы — это последовательности чётко определённых преобразований, а не бессистемное извлечение данных.
Модель Кодда описывала смысл данных (отношения, ключи и операции), не предлагая дружелюбного способа для повседневного использования. SQL закрыла этот пробел: она превратила реляционные идеи в практичный, читаемый язык, который могли использовать аналитики, разработчики и продукты БД.
SQL вдохновлён реляционной алгеброй, но не является её точной реализацией.
Одно ключевое отличие — обращение с отсутствующими или неизвестными значениями. Классическая реляционная теория опирается на двузначную логику (истина/ложь), а SQL вводит NULL, приводя к трёхзначной логике (истина/ложь/неизвестно). Другое отличие: теория работает с множествами (без дубликатов), тогда как SQL‑таблицы часто допускают дубликаты строк, если вы явно их не предотвращаете.
Несмотря на различия, SQL сохранил основное обещание: вы описываете нужный результат (декларативный запрос), а база данных решает, как его получить.
Кодд опубликовал свою фундаментальную статью в 1970 году. В 1970‑х IBM построила ранние прототипы (в частности System R), которые показали, что реляционная база может работать достаточно быстро для реальных нагрузок и что высокоуровневый язык запросов можно компилировать в эффективные планы выполнения.
Параллельно академические и коммерческие усилия продвигали SQL вперёд. К концу 1980‑х стандартизация SQL (ANSI/ISO) позволила вендорам сходиться к общему языку — хотя у каждого продукта остались собственные расширения.
SQL снизил стоимость формулировки вопросов. Вместо написания специализироанных программ для каждого отчёта команды могли прямо выражать запросы:
GROUP BY,Для бизнес‑ПО сочетание соединений и агрегаций стало прорывом. Финансы могли сопоставлять счета с платежами; продуктовая команда — анализировать воронки конверсии; операционная команда — следить за запасами и отгрузками — всё это запросами к одной общей структурированной модели данных.
Эта удобство — большая причина, по которой реляционная модель вышла из исследовательской среды и стала повседневным инструментом.
Бизнес‑системы живут за счёт доверия. Недостаточно просто «хранить данные» — нужно сохранять корректные балансы, точные показатели запасов и правдоподобный аудит даже когда системой пользуются многие одновременно.
Транзакция группирует набор изменений в одну бизнес‑операцию. Подумайте: «перевести $100», «отправить заказ» или «провести расчёт зарплаты». Каждая такая операция затрагивает несколько таблиц и строк.
Ключевая идея — поведение «всё или ничего»:
Так вы избегаете ситуаций, когда деньги списаны с одного счёта, но не зачислены на другой, или когда списали товар со склада, но запись о заказе не сохранилась.
ACID — это набор гарантий, на которые опираются бизнесы:
Ограничения (PK, FK, CHECK) препятствуют сохранению недействительных состояний. Транзакции гарантируют, что связанные обновления по таблицам приходят вместе.
На практике: заказ сохраняется, его позиции сохраняются, запас уменьшается, в журнал аудита пишется запись — либо всё это происходит, либо ничего не происходит. Такое сочетание — причина, по которой SQL‑БД поддерживают серьёзное бизнес‑ПО в масштабе.
SQL‑базы не «выиграли», потому что были модными — они соответствовали тому, как организации уже думают и работают. Компания полна повторяющихся, структурированных сущностей: клиенты, накладные, товары, платежи, сотрудники. У каждой есть ясный набор атрибутов, и они связаны друг с другом предсказуемо. Реляционная модель хорошо отображает эту реальность: у клиента может быть много заказов, у заказа есть позиции, платежи соотносятся с накладными.
Бизнес‑процессы строятся вокруг согласованности и прослеживаемости. Когда финансы спрашивают «Какие счета неоплачены?», а поддержка — «На каком тарифе этот клиент?», ответы должны совпадать независимо от инструмента или команды. Реляционные БД рассчитаны на хранение фактов один раз и ссылки на них повсюду, что уменьшает противоречия и дорогостоящую переделку.
По мере распространения SQL вокруг него сформировалась экосистема: инструменты отчётности, BI‑дашборды, ETL‑конвейеры, коннекторы и обучение. Такая совместимость снизила стоимость внедрения. Если данные живут в реляционной БД, обычно просто подключиться к распространённым инструментам отчётности и аналитики без кастомной «склеивающей» логики.
Приложения развиваются быстро — новые фичи, новые интерфейсы, интеграции. Хорошо спроектированная схема выступает как прочный контракт: даже при изменении сервисов и экранов, базовые таблицы и связи сохраняют смысл данных. Эта стабильность — одна из причин, почему SQL‑БД стали надёжным центром бизнес‑ПО.
Схемы не только организуют данные — они проясняют роли. Команды могут договориться, что такое «Клиент», какие поля обязательны и как записи связаны. С первичными и внешними ключами ответственность становится явной: кто создаёт записи, кто может их изменять и что должно оставаться согласованным в рамках бизнеса.
Реляционные БД заслужили своё место благодаря предсказуемости и безопасности, но они не лучше для каждой рабочей нагрузки. Многие критические замечания касаются попытки использовать один инструмент для всех задач.
Реляционная схема — это контракт: таблицы, столбцы, типы и ограничения определяют, что считается «валидными данными». Это полезно для общего понимания, но может замедлять команды на ранних этапах продукта. Если вы добавляете поля еженедельно, координация миграций, обратных заполнений и деплоев может стать узким местом. Даже при хорошем инструментировании изменения схем требуют планирования — особенно при больших таблицах или при необходимости круглосуточной доступности систем.
«NoSQL» возник не как отказ от реляционной идеи, а как ответ на конкретные боли:
Многие из этих систем пожертвовали строгой согласованностью или мощностью соединений ради скорости, гибкости или распределённости.
Большинство современных стеков полиглотны: реляционная БД для ключевых бизнес‑записей плюс поток событий, поисковый индекс, кеш или документо‑хранилище для контента и аналитики. Реляционная модель остаётся источником правды, в то время как другие хранилища обслуживают специализированные или интенсивно читаемые запросы.
При выборе обратите внимание на:
Хороший дефолт — SQL для основных данных и добавление альтернатив только там, где реляционная модель явно становится ограничением.
Реляционная модель Кодда — не просто история, это набор привычек, которые делают бизнес‑данные более доверенными, проще изменяемыми и отчётными. Даже если ваше приложение использует смесь хранилищ, реляционный подход остаётся надёжным дефолтом для «систем записи» (заказы, накладные, клиенты, запасы).
Начните с моделирования реальных сущностей бизнеса как таблиц (Customers, Orders, Payments), затем используйте связи для их соединения.
Несколько правил, предотвращающих большую часть проблем:
Если вы превращаете принципы в продукт, полезно иметь инструменты, которые удерживают намерение схемы и код приложения согласованными. Например, Koder.ai может сгенерировать приложение React + Go + PostgreSQL из чат‑промпта, что упрощает прототипирование нормализованной схемы (таблицы, ключи, отношения) и итерации — при этом база остаётся источником правды и возможно экспортировать исходники, когда вы готовы взять полный контроль.
Если вашим данным нужны сильные гарантии корректности, спросите:
Если на большинство вопросов ответ «да», реляционная БД обычно — самый простой путь.
«SQL не масштабируется» — слишком обобщённое утверждение. SQL‑системы масштабируются различными способами (индексы, кэширование, реплики для чтения, шардинг при необходимости). Большинство команд сталкиваются с проблемами моделирования и запросов задолго до реальных ограничений БД.
«Нормализация всё замедляет» — тоже неточная мысль. Нормализация уменьшает аномалии; производительность решается индексами, дизайном запросов и выборочной денормализацией, когда это оправдано метриками.
Кодд дал командам общий контракт: данные расположены в связанных таблицах, обрабатываются с помощью чётко определённых операций и защищены ограничениями. Именно этот контракт позволяет повседневному ПО развиваться годами, не теряя способности отвечать на базовые вопросы: «что произошло, когда и почему?»
Реляционная модель хранит данные в виде таблиц (отношений) с:
Её ключевое преимущество — отдельные таблицы можно связывать через общие идентификаторы, так что каждое фактическое значение хранится в одном месте и при необходимости комбинируется для отчётов и рабочих процессов.
Файловые системы жёстко связывали формат данных с прикладным кодом. Это приводило к практическим проблемам:
Реляционные базы данных разъединили определение данных от одного приложения и сделали кросс‑приложенческие запросы рутинной задачей.
Первичный ключ (PK) однозначно идентифицирует каждую строку в таблице и должен оставаться стабильным во времени.
Практические рекомендации:
customer_id) вместо изменяемых полей вроде email.Внешний ключ (FK) — это столбец, значения которого должны соответствовать существующему первичному ключу в другой таблице. Так моделируются связи без копирования полной записи.
Пример:
orders.customer_id ссылается на customers.customer_idПри включённых ограничениях FK база данных может предотвратить:
Нормализация уменьшает непоследовательность, храня каждое значение один раз (или как можно ближе к этому). Она помогает предотвратить:
Часто целевой уровень — , а денормализация применяется выборочно по измеримым причинам.
Правило 1NF: одно поле — одно значение.
Если вы делаете столбцы phone1, phone2, phone3, перенесите телефоны в отдельную связанную таблицу:
customer_phones(customer_id, phone_number, type)Это упрощает поиск, валидацию и обновление номеров и избегает неудобных пустых столбцов.
Реляционная алгебра определяет основные операции, лежащие в основе реляционных запросов:
Писать реляционную алгебру вручную не обязательно, но понимание этих концепций помогает предсказать результаты SQL‑запросов и избежать неожиданных дубликатов при соединениях.
SQL сделал реляционные идеи применимыми, предоставив декларативный способ задавать вопросы: вы описываете требуемый результат, а база данных выбирает план исполнения.
Ключевые практические преимущества:
GROUP BY),Хотя SQL не является «идеальной» реализацией теории Кодда, он сохранил основную рабочую концепцию: надёжное выполнение запросов по связанным таблицам.
SQL отличается от «чистой» реляционной модели несколькими важными моментами:
NULL вводит трёхзначную логику (истина/ложь/неизвестно), что влияет на фильтры и соединения.На практике это значит, что к нужно относиться осознанно, а уникальность следует явно обеспечивать там, где это важно.
Реляционная база — хороший выбор, когда вам нужны строгие гарантии корректности для общих бизнес‑записей.
Практический чек‑лист:
Если на многие вопросы ответ «да», реляционная БД обычно проще и безопаснее. NoSQL или специализированные хранилища стоит добавлять, когда нужны гибкие схемы, специальные паттерны масштабирования или специализированные запросы (поиск/граф), при этом оставляя реляционное хранилище как систему записи.
NULL