09 дек. 2025 г.·8 мин
SQL против NoSQL: ключевые отличия и сценарии применения
Узнайте ключевые отличия между SQL и NoSQL: модели данных, языки запросов, согласованность, масштабируемость и примеры, когда каждая база подходит лучше.
Узнайте ключевые отличия между SQL и NoSQL: модели данных, языки запросов, согласованность, масштабируемость и примеры, когда каждая база подходит лучше.
Выбор между SQL и NoSQL базами данных формирует то, как вы проектируете, строите и масштабируете приложение. Модель хранения влияет на всё: структуру данных, шаблоны запросов, производительность, надёжность и скорость эволюции продукта командой.
Вкратце, SQL‑базы данных — это реляционные системы. Данные организованы в таблицы с фиксированными схемами, строками и столбцами. Связи между сущностями явные (через внешние ключи), а для запросов используется SQL — мощный декларативный язык. Эти системы делают упор на ACID‑транзакции, строгую согласованность и предсказуемую структуру.
NoSQL‑базы данных — это нереляционные системы. Вместо единой жёсткой табличной модели они предлагают несколько моделей данных, оптимизированных под разные задачи, например:
То есть «NoSQL» — это не одна технология, а зонтик для множества подходов, у каждого из которых свои компромиссы по гибкости, производительности и моделированию данных. Многие NoSQL‑системы ослабляют строгие гарантии согласованности ради высокой масштабируемости, доступности или низкой задержки.
Эта статья фокусируется на разнице между SQL и NoSQL — моделях данных, языках запросов, производительности, масштабируемости и согласованности (ACID vs eventual consistency). Цель — помочь выбрать между SQL и NoSQL для конкретных проектов и понять, когда каждая категория подходит лучше.
Не обязательно выбирать только одно: современные архитектуры часто используют polyglot persistence, где SQL и NoSQL сосуществуют в одной системе, каждая обрабатывает те нагрузки, для которых она оптимальна.
SQL (реляционная) база данных хранит данные в структурированной табличной форме и использует Structured Query Language (SQL) для определения, запроса и изменения этих данных. Она построена вокруг математической концепции отношений, которую можно представить как хорошо организованные таблицы.
Данные организованы в таблицы. Каждая таблица представляет тип сущности, например customers, orders или products.
email или order_date.Каждая таблица следует фиксированной схеме: заранее заданной структуре, которая определяет
INTEGER, VARCHAR, DATE)NOT NULL, UNIQUE)Схема обеспечивается базой данных, что помогает поддерживать согласованность и предсказуемость данных.
Реляционные базы отлично моделируют связи между сущностями.
customer_id).Эти ключи позволяют задавать отношения, такие как:
Реляционные базы поддерживают транзакции — группы операций, которые выполняются как единое целое. Транзакции определяются свойствами ACID:
Эти гарантии критичны для финансовых систем, управления запасами и любых приложений, где важна корректность.
Популярные реляционные СУБД:
Все они реализуют SQL, добавляя собственные расширения и инструменты для администрирования, настройки производительности и безопасности.
NoSQL — это нереляционные хранилища данных, которые не используют традиционную модель таблица–строка–столбец. Они ориентированы на гибкие модели данных, горизонтальную масштабируемость и высокую доступность, часто в обмен на строгие транзакционные гарантии.
Многие NoSQL‑системы называют «schema‑less» или имеют гибкую схему. Вместо жёсткой схемы заранее вы можете хранить записи с разной структурой в одной коллекции или бакете.
Это особенно полезно для:
Поля можно добавлять или пропускать в отдельных записях, поэтому разработчики могут быстрее итеративно развивать модель без миграций для каждого изменения структуры.
NoSQL — это набор разных моделей:
Многие NoSQL‑системы ставят в приоритет доступность и устойчивость к разделениям сети, предоставляя eventual consistency вместо строгих ACID‑транзакций по всему набору данных. Некоторые дают настраиваемые уровни согласованности или ограниченные трансакционные возможности (на уровне документа, партиции или диапазона ключей), так что можно выбирать между более жёсткими гарантиями и более высокой производительностью для конкретных операций.
Моделирование данных — то место, где SQL и NoSQL ощущаются наиболее по‑разному. Оно определяет, как вы проектируете функционал, строите запросы и эволюционируете приложение.
SQL‑базы используют строгие, предопределённые схемы. Вы проектируете таблицы и столбцы заранее, с жёсткими типами и ограничениями:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
total DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
Каждая строка обязана соответствовать схеме. Изменения обычно требуют миграций (ALTER TABLE, backfilling и т.п.).
NoSQL‑базы обычно поддерживают гибкие схемы. Документное хранилище может допускать документы с разными полями:
{
"_id": 1,
"name": "Alice",
"orders": [
{ "id": 101, "total": 49.99 },
{ "id": 102, "total": 15.50 }
]
}
Поля можно добавлять в отдельные документы без общей миграции. Некоторые NoSQL‑системы всё же предлагают опциональные или принудительные схемы, но в целом они мягче.
Реляционные модели поощряют нормализацию: разделение данных на связанные таблицы, чтобы избежать дублирования и поддерживать целостность. Это даёт быстрые и согласованные записи и экономию места, но чтения могут требовать множества JOIN‑ов.
NoSQL чаще склоняется к денормализации: встраивание связанных данных вместе под те запросы, которые важны. Это улучшает производительность чтения и упрощает запросы, но записи становятся сложнее — одинаковая информация может храниться в нескольких местах.
В SQL связи явны и защищены:
В NoSQL связи моделируются через:
Выбор зависит от шаблонов доступа:
В SQL изменения схем требуют планирования, но дают сильные гарантии и согласованность по всему набору данных: миграции, backfill‑ы, обновления ограничений. В NoSQL требования эволюционируют легче в краткосрочной перспективе: можно сразу начать записывать новые поля и постепенно обновлять старые документы. Компромисс — код приложения должен уметь работать с разными формами документов и граничными случаями.
Выбор между нормализованной SQL‑моделью и денормализованной NoSQL‑моделью — не вопрос «лучше/хуже», а выравнивания структуры данных с шаблонами запросов, объёмом записей и частотой изменения доменной модели.
SQL‑базы запрашиваются декларативным языком: вы описываете что хотите, а не как это достать. Конструкции SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY позволяют выражать сложные вопросы по множеству таблиц в одном выражении.
Поскольку SQL стандартизован (ANSI/ISO), большинство СУБД имеют общий синтаксис ядра. Вендоры добавляют расширения, но навыки и запросы часто переносятся между PostgreSQL, MySQL, SQL Server и другими.
Эта стандартизация даёт развитую экосистему: ORM, билдоры запросов, инструменты отчётности, BI‑дашборды, фреймворки миграций и оптимизаторы запросов. Многие из этих инструментов можно подключить к любой SQL‑СУБД с минимальными изменениями, что снижает vendor lock‑in и ускоряет разработку.
NoSQL‑системы предоставляют разнообразные способы запросов:
Некоторые NoSQL дают агрегирующие конвейеры или MapReduce‑подобные механизмы, но межколлекционные или межпартиционные JOIN‑ы ограничены или отсутствуют. Вместо этого связанные данные часто встраивают в один документ или денормализуют по записям.
Реляционные запросы часто полагаются на JOIN‑heavy паттерны: нормализуйте данные, затем восстанавливайте сущности при чтении с помощью JOIN‑ов. Это удобно для ad‑hoc отчётности, но сложные JOIN‑ы могут быть трудны для оптимизации.
NoSQL‑шаблоны — документно‑или ключ‑центристские: проектируйте данные вокруг наиболее частых запросов. Чтения быстрые и простые — часто одно обращение по ключу, но изменение шаблонов доступа позднее требует переработки данных.
Для обучения и продуктивности:
Команды, которым нужны богатые ad‑hoc запросы через связи, обычно выбирают SQL. Команды с устойчивыми, предсказуемыми шаблонами доступа и очень большой нагрузкой чаще находят модель NoSQL более подходящей.
Большинство SQL‑СУБД ориентированы на ACID‑транзакции:
Это делает SQL подходящим, когда корректность важнее высокой пропускной способности записей.
Многие NoSQL системы склонны к BASE:
Записи могут быть очень быстрыми и распределёнными, но чтение может увидеть устаревшее состояние.
Теорема CAP говорит, что распределённая система при сетевых разделениях должна выбирать между:
Во время partition нельзя гарантировать и C, и A одновременно.
Типичные выборы:
Современные системы часто смешивают режимы (например, настраиваемая согласованность на операцию), чтобы разные части приложения могли выбирать нужные гарантии.
Традиционные реляционные СУБД проектировались для одного мощного узла.
Как правило, начинают с вертикального масштабирования: больше CPU, RAM и быстрые диски на одном сервере. Многие движки также поддерживают read replicas: дополнительные узлы для чтений, в то время как все записи идут на primary. Этот подход подходит для:
Однако вертикальное масштабирование ограничено аппаратными и ценовыми рамками, а реплики могут вносить задержку репликации для чтений.
NoSQL системы обычно созданы для горизонтального масштабирования: данные распределяются по всем узлам через sharding или партиционирование. Каждый шард хранит часть данных, поэтому и чтения, и записи можно распределять, повышая пропускную способность.
Такой подход подходит для:
Цена — более высокая операционная сложность: выбор ключа шарда, ребалансировка и работа с кросс‑шардовыми запросами.
Для чит‑ориентированных нагрузок со сложными JOIN‑ами и агрегатами SQL с грамотно настроенными индексами может быть экстремально быстрым: оптимизатор использует статистику и планы выполнения.
Многие NoSQL‑системы ориентированы на простые обращения по ключу. Они отлично показывают себя при низкой задержке и высокой пропускной способности, когда запросы предсказуемы и модель данных спроектирована под них. Задержки в NoSQL‑кластерах могут быть очень низкими, но кросс‑партиционные запросы, вторичные индексы и многодокументные операции могут быть медленнее или ограничены.
Операционно масштабирование NoSQL обычно означает больше управления кластером, тогда как масштабирование SQL часто сводится к лучшему железу и тщательной индексации на меньшем числе узлов.
Реляционные базы превосходят, когда нужны надёжные OLTP‑нагрузки:
Эти системы полагаются на ACID‑транзакции, строгую согласованность и предсказуемое поведение отката. Если перевод средств никогда не должен привести к двойному списанию, SQL обычно безопаснее.
Когда модель данных хорошо понятна и стабильна, а сущности сильно связаны, реляционная база часто естественный выбор. Примеры:
Нормализованные схемы, внешние ключи и JOIN‑ы облегчают поддержание целостности без дублирования.
Для отчётности и BI над структурированными схемами (звёздная/снежинка, data marts) SQL‑совместимые склады данных обычно предпочтительнее. Аналитики знают SQL, а существующие инструменты интегрируются напрямую.
В дебатах «реляционные vs нереляционные» важно учитывать зрелость операций. SQL базы предоставляют:
Когда аудит, сертификация или юридические риски существенны, SQL часто проще защитить и обосновать.
NoSQL чаще подходит, когда масштаб, гибкость и постоянная доступность важнее сложных JOIN‑ов и строгих транзакций.
Если ожидается гигантский объём записей, всплески трафика или данные в терабайтах и больше, NoSQL (key‑value, wide‑column) легче масштабировать по горизонтали. Шардинг и репликация обычно встроены, и вы просто добавляете узлы.
Типичные сценарии:
Когда модель данных часто меняется, гибкая или schema‑less модель полезна. Документные базы позволяют вводить новые поля без миграций.
Хорошо подходит для:
NoSQL силён в нагрузках с большим количеством вставок и упорядоченных по времени данных:
Key‑value и time‑series базы оптимизированы для быстрых записей и простых чтений.
Многие NoSQL платформы делают ставку на гео‑репликацию и запись в нескольких регионах, обеспечивая низкую задержку для пользователей по всему миру. Это полезно, когда:
Цена — часто eventual consistency вместо строгого ACID между регионами.
Выбирая NoSQL, часто отказываются от привычных возможностей SQL:
Когда эти компромиссы принимаемы, NoSQL даёт лучшую масштабируемость, гибкость и глобальную доступность.
Polyglot persistence — сознательное использование нескольких технологий хранения в одной системе, выбирая лучший инструмент для каждой задачи.
Обычный подход:
Так «система записи» остаётся в реляционной базе, а быстро меняющиеся или тяжёлые для чтения нагрузки выносятся в NoSQL.
Можно комбинировать NoSQL решения:
Цель — выровнять каждое хранилище под конкретный шаблон доступа: быстрые lookup‑ы, агрегаты, поиск или чтения по времени.
Гибридные архитектуры опираются на интеграцию:
Компромисс — операционная нагрузка: больше технологий изучать, мониторить, защищать, бэкапить и отлаживать. Polyglot persistence оправдана, когда каждое дополнительное хранилище решает реальную измеримую проблему.
Выбор — это сопоставление ваших данных и шаблонов доступа с подходящим инструментом, а не следование моде.
Спросите:
Если «да», реляционная SQL‑база обычно по умолчанию. Если данные документоподобны, вложены или сильно различаются по записям, документная или другая NoSQL‑модель может подойти лучше.
Строгая согласованность и сложные транзакции обычно говорят в пользу SQL. Высокая нагрузка с ослабленной согласованностью — в пользу NoSQL.
Многие проекты можно масштабировать на SQL при грамотной индексации и железе. Если ожидается очень большой рост с простыми паттернами доступа, некоторые NoSQL‑решения будут экономичнее.
SQL превосходит для сложных запросов, BI‑инструментов и ad‑hoc исследования. NoSQL лучше для заранее известных путей доступа и может затруднять новые типы запросов.
Отдавайте предпочтение технологиям, которые команда умеет эксплуатировать, особенно для прод‑траблов и миграций.
Один управляемый SQL‑экземпляр часто дешевле и проще, пока вы явно не перерастёте его.
Перед финальным решением:
Опирайтесь на измерения, а не на предположения. Для многих проектов старт с SQL — самый безопасный путь с возможностью добавления NoSQL для отдельных задач позже.
NoSQL не пришёл «убить» реляционные базы; он дополнил их.
Реляционные базы по‑прежнему доминируют как системы записи: финансы, HR, ERP, инвентари. NoSQL полезен там, где важны гибкие схемы, высокая пропускная способность или глобальное распределение.
Большинство организаций в итоге используют оба подхода.
Раньше реляционные СУБД масштабировались в основном вверх, но современные движки поддерживают:
Горизонтальный рост реляционных систем возможен, но требует проектирования и инструментов.
«Schema‑less» означает, что схема контролируется приложением, а не базой данных.
Документные, key‑value и wide‑column хранилища всё равно имеют структуру; она просто более гибкая. Без контрактов и валидации данные быстро становятся непоследовательными.
Производительность зависит от моделирования данных, индексов и шаблонов запросов, а не просто от категории SQL/NoSQL.
Плохо индексированная NoSQL‑коллекция будет медленнее, чем правильно настроенная реляционная таблица для многих запросов. И наоборот, плохая реляционная схема уступит хорошо продуманной NoSQL‑модели для специфичных запросов.
Многие NoSQL решения поддерживают надёжность, шифрование, аудит и контроль доступа. И наоборот, неправильно настроенная реляционная база может быть небезопасной и хрупкой.
Надёжность и безопасность зависят от конкретного продукта, развертывания, конфигурации и уровеня операционной зрелости — а не только от ярлыка «SQL» или «NoSQL».
Команды обычно переходят между SQL и NoSQL по двум причинам: масштаб и гибкость. Часто сохраняют реляционную базу как систему записи и добавляют NoSQL для чтений в масштабе или для новых функций с гибкой схемой.
Риск большой‑банг миграции велик. Более безопасные варианты:
При переносе таблиц в NoSQL соблазн копировать таблицы в документы или key‑value часто приводит к:
Проектируйте NoSQL‑схему вокруг реальных шаблонов доступа, а не зеркально переносите таблицы.
Частый паттерн: SQL как authoritative data, NoSQL для read‑heavy views (ленты, поиск, кэш). В любом сценарии вкладывайтесь в:
Это делает миграции контролируемыми, а не болезненными однонаправленными переходами.
SQL и NoSQL различаются главным образом в четырёх областях:
Ни одна категория не универсально лучше. «Правильный» выбор зависит от ваших реальных требований, а не от трендов.
Опишите ваши потребности:
По умолчанию разумно:
Начните с малого и измеряйте:
Будьте открыты к гибридам:
/docs/architecture/datastores и в /blog).Для детального погружения дополните этот обзор внутренними стандартами, чек‑листами миграции и материалами в инженерном справочнике или блоге.
SQL (реляционные) базы данных:
NoSQL (нереляционные) базы данных:
Используйте SQL, когда:
Для большинства новых систем учёта и «системы записи» SQL — разумный выбор по умолчанию.
NoSQL подходит, когда:
SQL базы данных:
NoSQL базы данных:
SQL базы данных:
Многие NoSQL системы:
Выбирайте SQL, когда устаревшие чтения недопустимы; NoSQL — когда кратковременная несогласованность приемлема ради масштабируемости и доступности.
SQL базы обычно:
NoSQL базы обычно:
Да. Полиглотное хранение (polyglot persistence) — обычная практика:
Шаблоны интеграции:
Важно добавлять каждое хранилище только тогда, когда оно решает конкретную задачу.
Переход безопаснее проводить поэтапно:
Избегайте «большого взрыва» — предпочитайте инкрементальные, хорошо промониторенные шаги.
Оценивайте:
Рекомендуется прототипировать критические потоки и измерять задержки, throughput и сложность, прежде чем принимать окончательное решение.
Распространённые мифы:
Оценивайте конкретные продукты и архитектуры, а не опирайтесь на обобщённые мифы.
Итог: контроль схемы перемещается из базы данных (SQL) в приложение (NoSQL).
Компромисс: NoSQL‑кластеры сложнее в эксплуатации, а SQL‑решения могут раньше упереться в пределы одного узла.