Типы баз данных: реляционные, колоночные, документные, графовые и другие

Что на самом деле означает «типы баз данных»

«Тип базы данных» — это не просто ярлык: это сокращение для описания того, как система хранит данные, как вы к ним обращаетесь и для чего она оптимизирована. Этот выбор напрямую влияет на скорость (что быстро, а что медленно), стоимость (серверы или облачные расходы) и возможности (транзакции, аналитика, поиск, репликация и т. д.).

Почему «тип» важен

Разные типы баз данных делают разные компромиссы:

• Реляционная база данных хороша, когда ваши данные структурированы и нужны надёжные транзакции.
• Колоночная база данных блестит, когда вы сканируете много строк для аналитики.
• Документная база данных может быстро развиваться, если форма данных в приложении часто меняется.
• Графовая база данных создана для данных с интенсивными связями.
• Векторная база данных фокусируется на «сходстве», а не на точных совпадениях.

Эти дизайнерские решения влияют на:

• Шаблоны запросов: много мелких обращений, сложные джойны или большие аналитические сканы?
• Модель масштабирования: увеличить один мощный узел или масштабироваться горизонтально?
• Модель данных: таблицы, документы, пары ключ-значение, графы, векторы или временные точки.

Что вы узнаете из этого руководства

В статье рассматриваются основные типы баз данных и объясняется для каждого:

• В чём его сильные стороны (и где он слаб)
• Типичные случаи использования в реальных продуктах
• Ключевые компромиссы, влияющие на производительность, стоимость и сложность

Небольшая заметка о «мульти‑модельных» системах

Многие современные продукты размывают границы. Некоторые реляционные базы добавляют поддержку JSON, что пересекается с документной БД. Некоторые платформы поиска и аналитики предлагают индексирование векторов, как в векторной БД. Другие объединяют стриминг и хранение с фичами для временных рядов.

Поэтому «тип» не всегда строгая категория — но он полезен для понимания базовых сильных сторон и рабочих нагрузок, для которых БД подходит лучше всего.

Как использовать это руководство для короткого списка опций

Начните с вашей основной нагрузки:

• Если нужны структурированные данные и транзакции — начните с реляционной БД.
• Если вы делаете тяжёлую отчётность и дашборды — смотрите в сторону колоночной БД или хранилища данных.
• Если форма данных часто меняется — рассматривайте документную БД.
• Если необходимы сверхбыстрые выборки по ключу — key-value store может быть лучшим вариантом.

Затем используйте раздел «Как выбрать правильный тип базы данных», чтобы сузить выбор по масштабированию, требованиям к согласованности и типам запросов, которые вы будете выполнять чаще всего.

Реляционные базы данных (SQL): стандарт для структурированных данных

Реляционные базы — это то, что многие представляют под словом «база данных». Данные организованы в таблицы, состоящие из строк (записей) и столбцов (полей). Схема определяет структуру таблицы — какие столбцы есть, какие у них типы и как таблицы связаны друг с другом.

Почему SQL повсюду

Реляционные системы обычно запрашивают с помощью SQL (Structured Query Language). SQL популярен, потому что он читабелен и выразителен:

• Можно фильтровать и сортировать данные (WHERE, ORDER BY).
• Объединять данные из разных таблиц (JOIN).
• Суммировать результаты (GROUP BY).

Большинство инструментов для отчётности, аналитики и бизнес-приложений понимают SQL, поэтому это надёжный выбор для совместимости.

Транзакции ACID, простыми словами

Реляционные БД известны ACID-транзакциями, которые помогают сохранять корректность данных:

• Atomicity (атомарность): многошаговое изменение выполняется «всё или ничего».
• Consistency (согласованность): правила (например, внешние ключи) остаются верными после изменений.
• Isolation (изоляция): одновременные обновления не портят друг друга.
• Durability (надёжность): после сохранения данные переживают сбои.

Это важно, когда ошибки дорого обходятся — например, двойное списание денег или потеря обновления запасов.

Наиболее подходящие рабочие нагрузки

Реляционная БД обычно подходит для структурированных, хорошо определённых данных и рабочих процессов, таких как:

• Бизнес-приложения (CRM/ERP)
• Финансы, платежи, выставление счетов
• Инвентаризация, заказы, бронирования

Типичные подводные камни

Та же структура, которая делает реляционные БД надёжными, может создавать трения:

• Жёсткие схемы: частые изменения формы данных требуют миграций.
• Сложность масштабирования при джойнах: много джойнов по большим таблицам может быть медленным или дорогим при высоких объёмах, особенно если данные распределены по многим узлам.

Когда модель данных постоянно меняется или требуется экстремальный горизонтальный масштаб с простыми шаблонами доступа — другие типы БД могут подойти лучше.

Колоночные базы данных: для аналитики

Колоночные БД хранят данные «по столбцам», а не «по строкам». Это одно изменение существенно влияет на скорость и стоимость для аналитических нагрузок.

Row-store vs. column-store

В row-store (обычная реляционная БД) все значения одной записи находятся рядом. Это удобно, когда часто извлекают или обновляют одну запись целиком.

В column-store все значения одного поля хранятся вместе — все price, все country, все timestamp. Это эффективно, когда для отчёта нужны лишь несколько столбцов, и не нужно загружать полностью все строки с диска.

Почему колонковая БД быстрая для отчётов

Аналитические запросы часто:

• Сканируют много записей
• Выбирают небольшой набор столбцов
• Вычисляют агрегаты (SUM, AVG, COUNT, группировки)

Колоночное хранение быстрее, потому что читается меньше данных и сжатие работает лучше (похожие значения хранятся рядом). Многие колонковые движки используют векторное выполнение и умные индексы/партиционирование для ускорения больших сканов.

Типичные шаблоны запросов

Колоночные системы хороши для дашбордов и отчётов: «доход по неделям», «топ‑20 товаров по региону», «конверсия по каналу» или «ошибки по сервису за последние 30 дней».

Компромиссы: обновления OLTP и точечные выборки

Если нагрузка — в основном «получить запись по ID» или «обновлять одну строку десятки раз в секунду», колонковая БД может быть медленнее или дороже. Записи часто оптимизированы для пачечной вставки (append-heavy), а не для частых мелких обновлений.

Где она особенно полезна

Колоночные БД подходят для:

• BI и исполнительных дашбордов
• Аналитики событий и clickstream
• Крупномасштабных отчётов по логам или транзакциям

Если приоритет — быстрые агрегаты по большому объёму данных, начните с колоночной базы.

Документные базы: гибкие схемы для данных приложений

Документные БД хранят записи как «документы», похожие на JSON. Вместо разбиения данных по множеству таблиц вы обычно храните связанные поля вместе в одном объекте (включая вложенные массивы и под-объекты). Это удобно для данных приложения.

Модель документа (записи, похожие на JSON)

Документ может представлять пользователя, продукт или статью — со свойствами, которые отличаются от документа к документу. Один продукт может иметь size и color, другой — dimensions и materials, без необходимости единой жёсткой схемы для всех записей.

Такая гибкость полезна, когда требования часто меняются или разные объекты имеют разные наборы полей.

Индексы, кратко

Чтобы не сканировать все документы, документные БД используют индексы — структуры, помогающие быстро находить подходящие документы. Вы можете индексировать распространённые поля (email, sku, status), и многие системы умеют индексировать вложенные поля (address.city). Индексы ускоряют чтения, но добавляют накладные расходы на запись, потому что индекс нужно обновлять при изменении документа.

Сильные стороны и компромиссы

Документные БД хороши при эволюции схемы, вложенных данных и API-дружественных полезных нагрузках. Компромиссы чаще проявляются при:

• Сложных джойнах между множеством сущностей (менее естественно, чем в реляционной БД)
• Мультидокументных транзакциях на большом масштабе (во многих продуктах поддерживаются, но могут влиять на производительность)
• Строгой нормализации (команды часто дублируют данные ради простоты чтения, что требует аккуратной логики обновления)

Частые случаи использования

Подходят для систем управления контентом, каталогов продуктов, профилей пользователей и backend API — везде, где данные естественно укладываются в «один объект на страницу/экран/запрос».

Key-Value: просто и очень быстро

Key-value — самая простая модель: хранится значение (строка, JSON-объект и т. п.), и оно извлекается по уникальному ключу. Основная операция — «дай значение по этому ключу», поэтому такие системы могут быть сверхбыстрыми.

Модель ключ-значение (и почему она быстра)

Поскольку чтения и записи сосредоточены на одном первичном ключе, key-value хранилища оптимизируются для низкой задержки и высокой пропускной способности. Многие держат «горячие» данные в памяти, минимизируют сложный план запросов и легко масштабируются горизонтально.

Это формирует подход к моделированию: вместо того чтобы просить БД «найти всех пользователей в Берлине, которые зарегистрировались на прошлой неделе», вы обычно проектируете ключи так, чтобы они вели прямо к нужной записи (например, user:1234:profile).

Почему их часто используют для кеширования и сессий

Key-value часто применяют как кеш перед медленной основной БД (например, реляционной). Если приложение часто запрашивает одни и те же данные — детали продукта, разрешения пользователя, правила ценообразования — кеш экономит повторные вычисления и запросы.

Они также удобны для хранения сессий (session:<id> -> session data), поскольку сессии часто читаются и обновляются и имеют естественный срок жизни.

TTL, вытеснение и память vs диск

Большинство key-value систем поддерживают TTL (time to live), чтобы данные истекали без ручной очистки — удобно для сессий, одноразовых токенов и счётчиков для лимитов. Когда памяти мало, применяют политики eviction (например, LRU). Некоторые продукты ориентированы на память, другие могут сохранять данные на диск для устойчивости. Выбор между памятью и диском зависит от того, что важнее: скорость (память) или сохранность/восстановление (диск).

Компромиссы

Key-value отлично работают, когда ключ заранее известен. Они хуже подходят для открытых ad‑hoc запросов. Поддержка вторичных индексов (запрос по полям внутри значения) варьируется: где‑то есть, где‑то частично, где‑то нет — и часто рекомендуют поддерживать собственные lookup‑ключи.

Частые случаи использования

Подходят для:

• Ограничения скорости: счётчики на пользователя/IP с TTL
• Флаги фич: быстрые чтения для принятия решения
• Корзины покупок: быстрые обновления объекта корзины по ключу пользователя/сессии

Если шаблон доступа — «получить/обновить по ID» и важна задержка, key-value обычно самый простой путь к стабильной скорости.

Wide-Column: масштабируемое оперативное хранилище

Wide-column (ширококолоночные) БД организуют данные в семейства столбцов. Вместо фиксированной таблицы с одинаковыми столбцами для каждой строки, вы группируете связанные столбцы и можете хранить разные наборы столбцов для разных строк внутри семейства.

Wide-column vs. колонковая аналитика

Несмотря на похожие названия, wide-column не то же самое, что колонковая БД для аналитики.

Колонковая база хранит каждый столбец отдельно для эффективных сканов по большим объёмам (аналитика). Wide-column создаётся для оперативных нагрузок на очень больших объёмах, где важно быстро писать и читать записи по многим машинам.

Где они хороши

Wide-column системы ориентированы на:

• Высокую пропускную способность записи (много событий в секунду)
• Горизонтальное масштабирование (добавление нод для обработки трафика и данных)
• Предсказуемые низкие задержки чтения, когда вы запрашиваете по правильному ключу

Типичный шаблон доступа

Чаще всего:

• Вы знаете partition key (куда попадает запись), и
• Часто читаете диапазон внутри этой партиции (например, «все события устройства X между 10:00–10:05").

Это делает их хорошими для данных во временном порядке и append-heavy рабочих нагрузок.

Компромиссы

С wide-column БД моделирование данных подчинено запросам: таблицы проектируют вокруг конкретных запросов. Это может означать дублирование данных в разных формах ради разных шаблонов доступа.

Они обычно ограничены по джойнам и ad‑hoc запросам по сравнению с реляционными базами. Если приложение требует сложных связей и гибкого поиска, это может стать ограничением.

Частые случаи использования

Wide-column применяют для IoT-событий, сообщений и активити-стримов, а также других оперативных больших данных, где быстрые записи и предсказуемые чтения по ключу важнее сложных реляционных запросов.

Графовые базы: отношения в центре внимания

Графовые БД хранят данные так, как часто устроены реальные системы: как объекты, связанные с другими объектами. Вместо того чтобы помещать связи в таблицы и соединять их джойнами, связи — это часть модели.

Модель графа: узлы, рёбра и свойства

Граф обычно содержит:

• Узлы: сущности (люди, аккаунты, устройства, продукты)
• Рёбра: отношения между ними ("подписан", "оплатил", "принадлежит", "отправлено")
• Свойства: ключ-значение на узлах и рёбрах (метки времени, суммы, теги)

Это удобно для представления сетей, иерархий и многих‑ко‑многим связей без излишних ухищрений в схеме.

Почему обходы могут быть выгоднее джойнов

Запросы, насыщенные отношениями, в реляционной БД часто требуют множества джойнов. Каждый дополнительный джойн увеличивает сложность и стоимость с ростом данных.

Графовые БД оптимизированы под traversals — обходы от одного узла к связанным, затем к их связям и т.д. Если вы часто спрашиваете «найти связанные вещи на расстоянии 2–6 шагов», обходы остаются быстрыми и понятными даже при увеличении сети.

Задачи, где графы особенно хороши

Графы подходят для:

• Поиска путей и степени разделения (коротчайший путь, достижимость)
• Рекомендаций ("покупавшие X также покупали Y", "друзья друзей")
• Выявления мошеннических колец (общие устройства, адреса, способы оплаты)

Компромиссы

Переход на графы может быть непривычен: моделирование отличается, языки запросов (Cypher, Gremlin, SPARQL) новые для команды. Нужны строгость в типах отношений и их направлении для поддержки читаемости и устойчивости модели.

Когда реляционная модель всё ещё достаточна

Если связи просты, запросы — в основном фильтрация/агрегации, и пара джойнов покрывает «связанные» части, реляционная БД может оставаться самым простым вариантом — особенно если транзакции и отчётность уже хорошо работают.

Векторные базы: поиск по сходству для приложений AI

Векторные БД созданы для одного типа задачи: «какие элементы наиболее похожи на этот?» Вместо точных совпадений (ID или ключевого слова) они сравнивают эмбеддинги — числовые представления текста, изображений, аудио или продуктов, получаемые моделями ИИ. Похожие по смыслу элементы оказываются близко друг к другу в многомерном пространстве.

Почему векторы дают семантический поиск

Обычный поиск может пропустить результаты при разных формулировках ("laptop sleeve" vs "notebook case"). С эмбеддингами похожие по смыслу элементы оказываются рядом, поэтому система находит релевантные результаты даже при расхождении в словах.

Основные операции: сходство + фильтры

Главная операция — поиск ближайших соседей: по вектору-запросу получить ближайшие векторы.

В реальных приложениях обычно комбинируют схожесть с фильтрами, например:

• Показать только документы определённого клиента
• Ограничить категорией товара или языком
• Исключить архивированные или некачественные элементы

Этот шаблон «фильтр + сходство» делает векторный поиск практичным.

Где подходят векторные БД

Частые применения:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): достать релевантные фрагменты перед ответом LLM
• Семантический поиск: по базе знаний, тикетам поддержки или внутренним документам
• Рекомендации: "пользователи также смотрели/покупали" на основе сходства контента

Компромиссы

Поиск по векторам опирается на специализированные индексы. Построение и обновление таких индексов может быть затратным и требовать памяти. Часто придётся выбирать между более высокой полнотой (находить больше релевантных совпадений) и меньшей задержкой (быстрее отвечать).

Сочетание с реляционными или документными хранилищами

Векторные БД редко заменяют основную БД. Распространённая архитектура: источник истины (заказы, пользователи, документы) в реляционной или документной БД; эмбеддинги и векторные индексы — в векторной БД; затем связывать найденные идентификаторы с основными записями для получения полного содержимого и прав доступа.

Базы временных рядов: оптимизация для метрик во времени

TSDB (time-series databases) предназначены для данных, которые приходят непрерывно и всегда привязаны к отметке времени. Подумайте о загрузке CPU каждые 10 секунд, задержке API для каждого запроса, показаниях сенсоров каждую минуту или биржевых котировках несколько раз в секунду.

Как выглядят временные ряды

Обычно запись временного ряда сочетает:

• Timestamp: когда измерение сделано
• Metric/value: число, которое отслеживается (latency, температура, цена)
• Tags/labels: метаданные для фильтрации и группировки (host=web-01, region=us-east, service=checkout)

Такую структуру удобно спрашивать: «покажи скорость ошибок по сервису» или «сравни задержки по регионам».

Особенности производительности TSDB

Поскольку объёмы данных растут быстро, TSDB часто фокусируются на:

• Сжатии: эффективное хранение длинных рядов численных значений
• Политиках хранения: автоматическое удаление старых данных (например, raw 7 дней, агрегаты 90 дней)
• Downsampling: свёртка детализации в агрегаты (с секунд → с минуты → с часа)

Эти функции удерживают затраты на хранение и запросы в прогнозируемых пределах без постоянной ручной очистки.

Типичные запросы

TSDB хороши для временных вычислений, таких как:

• Скользящие средние (5‑минутное среднее)
• Перцентили (p95/p99 задержек)
• Скорость изменения (запросы/сек)
• Оповещения по порогам или аномалиям

Где они подходят, а где нет

TSDB широко применяют для мониторинга, наблюдаемости, IoT/сенсоров и финансовых тиков.

Ограничение: TSDB не лучшая опция для сложных ad‑hoc связей между множеством сущностей (например, «пользователи → команды → разрешения → проекты»). Для этого лучше реляционная или графовая БД.

Хранилища данных и lakehouse: аналитика на уровне организации

Data warehouse — это больше про рабочую нагрузку и архитектуру: много команд выполняют запросы по историческим данным ради бизнес-решений (тренды доходов, отток, риски запасов). Это может быть управляемый продукт, но то, что делает его хранилищем — совместное аналитическое использование и централизованность.

Batch vs streaming ingestion (вкратце)

Всё обычно попадает в хранилище двумя способами:

• Batch ingestion: данные приходят пачками (каждый час/день). Дешевле и проще, но не в реальном времени.
• Streaming ingestion: события приходят непрерывно (клики, платежи, IoT). Данные свежее, но нужны стабильные пайплайны и мониторинг.

Почему они быстрые: колонковое хранение, партиционирование, materialized views

Хранилища оптимизированы для аналитики с помощью:

• Колонкового хранения: читаются только нужные столбцы
• Партиционирования: таблицы делят по времени или региону, чтобы сканировалось меньше данных
• Materialized views: предварительно подсчитанные результаты (например, "ежедневные продажи по стране") для ускорения дашбордов

Управление данными обязательно при масштабе

Когда несколько отделов опираются на одни и те же показатели, нужны контроль доступа, аудит и lineage (откуда метрика и как она была трансформирована). Часто это не менее важно, чем скорость запросов.

Когда lakehouse имеет смысл

Lakehouse сочетает аналитику хранилища с гибкостью data lake — удобно, когда хочется одно место для и подготовленных таблиц, и для сырых файлов (логи, изображения, полуструктурированные события) без дублирования. Хорошо, когда объёмы велики, форматы разные, но нужен SQL‑доступ.

Ключевые компромиссы: согласованность, масштаб и шаблоны запросов

Выбор между типами баз данных — не про «лучшее», а про соответствие задачам: что вы будете спрашивать, как быстро и что происходит при отказах.

OLTP vs OLAP (совпадение рабочей нагрузки)

Короткое правило:

• OLTP (онлайн‑транзакции): много мелких чтений/записей (чекаут, логины, обновления заказов). Приоритеты: низкая задержка, корректность обновлений, много параллельных пользователей.
• OLAP (аналитика): реже, но тяжёлые запросы, сканирующие многие строки (дашборды, тренды). Приоритеты: быстрые агрегаты, колонковое хранение, разделение вычислений и хранения.

Реляционные БД часто подходят для OLTP; колонковые системы, хранилища и lakehouse — для OLAP.

CAP простыми словами

Когда сеть даёт сбой и система распадается на части, обычно нельзя иметь всё одновременно:

• Consistency: все сразу видят одни и те же данные
• Availability: система отвечает на запросы
• Partition tolerance: система продолжает работать при сетевых разрывах

Многие распределённые БД выбирают доступность и потом согласование (eventual consistency). Другие отдают приоритет строгой корректности и могут отклонять часть запросов, пока всё не восстановится.

Масштабирование: вертикально, горизонтально и шардинг

• Вертикальное масштабирование: более мощная машина — просто, но имеет пределы.
• Горизонтальное масштабирование: больше машин — больше ресурсов, но нужна координация.
• Шардинг: разбиение данных по узлам (например, по ID клиента). Повышает масштаб, но межшардовые запросы и транзакции усложняются.

Транзакции и конкурентность

Если много пользователей обновляют одни и те же данные, нужны понятные правила. Транзакции объединяют шаги в «всё или ничего». Блокировки и уровни изоляции предотвращают конфликты, но могут снизить пропускную способность; более слабая изоляция даёт скорость, но допускает аномалии.

Операционные аспекты (не пропускайте их)

Планируйте резервные копии, репликацию и восстановление после катастроф с самого начала. Рассмотрите, насколько легко тестировать восстановление, мониторить отставание реплик и выполнять обновления — эти «дневные» операции часто важнее, чем скорость запроса.

Как выбрать правильный тип базы данных

Выбор между основными типами баз данных — это не про тренды, а про то, что вы собираетесь делать с данными. Практический подход — двигаться от ваших запросов и рабочих нагрузок.

1) Начните с ваших запросов (не с данных)

Запишите 5–10 ключевых задач вашего приложения/команды:

• Что вы чаще всего читаете (одну запись, фильтры, джойны, агрегаты, поиск по сходству)?
• Что вы чаще всего записываете (вставки одной строки, потоки событий, обновления, bulk‑загрузки)?
• Насколько свежие должны быть результаты (миллисекунды, секунды, минуты)?

Это быстрее сузит выбор, чем долгие сравнения фич.

2) Сопоставьте БД форме данных

Быстрая таблица формы данных:

• Структурированные, стабильные поля → реляционная БД
• Полуструктурированный JSON, часто меняется → документная БД
• Глубокие многие‑ко‑многим связи → графовая БД
• Эмбеддинги и поиск ближайших соседей → векторная БД
• События/метрики с отметками времени и сводками → TSDB
• Огромные таблицы с предсказуемым доступом → wide-column
• Очень простой get/set по ключу → key-value
• Тяжёлые аналитические сканы и агрегаты → колонковая БД или хранилище

3) Уточните задержку, пропускную способность и драйверы стоимости

Целевые показатели определяют архитектуру. Задайте грубые числа (p95 задержка, RPS на чтения/записи, удержание данных). Стоимость обычно складывается из:

• Хранение (сырые данные + реплики)
• Вычислений (запросы, ETL/ELT, фоновые задачи)
• Репликации (много регионов, HA)
• Индексации (быстрее чтения — дороже записи)

4) Простая таблица решений

Многие команды используют две БД: одну для операций (например, реляционную) и одну для аналитики (колонковую/хранилище). Правильный выбор — тот, который делает ваши ключевые запросы проще, быстрее и дешевле в надёжном режиме.

Практическая заметка для быстрых продуктов

Если вы прототипируете или быстро выпускаете фичи, решение по БД часто связано с потоком разработки. Платформы вроде Koder.ai (vibe‑coding платформа, генерирующая веб, бэкенд и мобильные приложения из чата) дают конкретный старт: например, в их стеке по умолчанию используется Go + PostgreSQL, что является хорошей отправной точкой, когда нужна транзакционная корректность и широкая экосистема SQL.

По мере роста продукта вы всё ещё можете добавить специализированные хранилища (векторную БД для семантики или колонковое хранилище для аналитики), оставив PostgreSQL в качестве источника истины. Главное — начать с рабочих нагрузок, которые вам нужны сегодня, и сохранить возможность «добавить второй магазин», когда шаблоны запросов того потребуют.