Традиционные реляционные базы данных не всегда справляются с возросшими нагрузками и разнообразием информации. NoSQL базы данных предлагают альтернативный подход, который в определенных сценариях обеспечивает высокую производительность, гибкость и масштабируемость для работы с большими объемами неструктурированных и полуструктурированных данных.

В статье рассмотрим основные типы NoSQL баз данных, их преимущества и недостатки, а также эффективные сценарии применения в бизнесе. Вы сможете определить, какие базы данных относятся к NoSQL и какой тип базы данных оптимален для ваших задач.

Что такое NoSQL базы данных

NoSQL базы данных — это семейство баз данных, которые предлагают альтернативу реляционным базам данных. В отличие от них, NoSQL не требуют хранить данные в таблицах со строго определенной структурой. Вместо этого NoSQL базы данных используют гибкие форматы: документы, пары ключ-значение, графы или колонки.

Особенность NoSQL баз данных — отказ от жесткой схемы данных. Это значит, что вам не нужно заранее определять структуру всех таблиц и связи между ними. Вы можете добавлять новые поля или менять формат данных "на лету", не останавливая работу системы и не перестраивая всю базу. Такой подход особенно удобен для современных приложений, где структура данных часто меняется.

Еще один важный принцип NoSQL баз данных — горизонтальное масштабирование. Это означает, что для увеличения мощности системы вы просто добавляете новые серверы в кластер. Данные автоматически распределяются между ними, обеспечивая бесшовное расширение возможностей без простоев. Для сравнения: реляционные базы обычно масштабируются вертикально — путем наращивания мощности одного сервера, а это имеет технические и экономические пределы.

Благодаря таким особенностям NoSQL базы данных справляются с обработкой миллиардов записей и поддерживают высокую скорость отклика даже при резком росте нагрузки. Например, крупные российские банки активно используют NoSQL для обработки огромных объемов данных в реальном времени.

Виды NoSQL баз данных и как их применяют

NoSQL базы данных предлагают разные подходы к хранению и обработке данных, каждый из которых оптимизирован для определенных задач. Рассмотрим четыре основных типа NoSQL баз данных, их особенности и сценарии применения.

Документные базы данных

Документные базы данных хранят информацию в виде гибких документов, обычно в формате JSON или BSON. Каждый документ — самодостаточная единица данных, которая может иметь уникальную структуру.

Главное преимущество документных баз данных — гибкость схемы данных. Вы можете добавлять новые поля к одним документам, не затрагивая другие. Это особенно удобно, когда структура данных часто меняется.

Типичные примеры использования документных баз данных:

• Каталоги товаров в интернет-магазинах, где разные товары могут иметь разный набор характеристик.
• Профили пользователей с динамическим набором атрибутов.
• Системы управления контентом, где различные материалы имеют разную структуру.
• Блоги и новостные сайты, где каждая публикация уникальна по структуре.

Базы данных ключ-значение

Самый простой и быстрый тип NoSQL баз данных. Принцип работы баз данных ключ значение напоминает большой словарь или хеш-таблицу. Каждое значение в базе связано с уникальным ключом, по которому его можно быстро найти.

Такие key value базы данных отличаются высокой скоростью доступа к данным и хорошо масштабируются. При этом они не предназначены для сложных запросов — тут все просто: указал ключ, получил значение.

Где применяют базы данных ключ значение:

• Кэширование данных для ускорения работы веб-приложений.
• Хранение сессий пользователей.
• Сохранение пользовательских настроек и предпочтений.
• Счетчики и статистика в реальном времени.
• Хранилища для временных данных, например, корзин в интернет-магазинах.

Графовые базы данных

Графовые базы данных специализируются на работе со связями. Они хранят данные в виде узлов и ребер между ними. Идеально подходят для ситуаций, когда самое важное — отношения между объектами.

Вместо сложных и медленных JOIN-запросов, как в реляционных базах, графовые базы данных позволяют напрямую переходить по связям, что делает их быстрыми для обхода сложных структур данных.

Сценарии применения:

• Социальные сети для отслеживания дружеских связей и рекомендаций.
• Системы выявления мошенничества, где важно обнаружить подозрительные шаблоны связей.
• Рекомендательные системы, подбирающие контент на основе предпочтений похожих пользователей.
• Маршрутизация и логистика для расчета оптимальных путей.
• Системы управления знаниями, где важны связи между понятиями.

Колоночные базы данных

Колоночные базы данных переворачивают традиционное представление о хранении данных. Вместо хранения информации по строкам, как в реляционных БД, они группируют данные по колонкам. Это позволяет эффективнее сжимать данные и ускоряет аналитические запросы.

Когда нужно посчитать среднее значение по одному столбцу для миллионов записей, колоночной базе данных не приходится читать все данные. Она обрабатывает только нужные колонки, что кардинально повышает производительность.

Основные области применения:

• Большие данные и аналитика, где требуется анализировать отдельные показатели по огромным массивам информации.
• Хранение и обработка временных рядов — метрики серверов, данные с датчиков.
• Системы бизнес-аналитики и отчетности.
• Хранилища логов и событий.
• Системы мониторинга с большим количеством показателей.

Выбор типа NoSQL базы данных зависит от характера ваших данных и сценариев их использования. Часто в рамках одной экосистемы применяют разные виды NoSQL баз данных для разных задач. Например, документную базу данных для основного хранения данных, базу данных ключ значение для кэширования, а колоночную базу данных — для аналитики и агрегации больших объёмов данных. Такой подход позволяет получить максимальную производительность и гибкость системы в целом.

Преимущества и ограничения NoSQL подхода

Понимание сильных и слабых сторон поможет определить, подходят ли NoSQL базы данных для вашего проекта.

Преимущества NoSQL:

• Гибкая структура данных — возможность добавлять новые поля или менять формат данных без перестройки всей базы.
• Простота горизонтального масштабирования — увеличение мощности путем добавления новых серверов в кластер.
• Высокая производительность — оптимизация для быстрой записи и чтения больших объемов данных.
• Поддержка различных форматов данных — работа со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными.
• Гибкость схемы данных — возможность добавлять новые поля или менять формат данных без перестройки всей базы.
• Простота горизонтального масштабирования — можно легко увеличивать мощности путем добавления новых серверов в кластер. Когда нагрузка на систему растет, вы добавляете новые серверы в кластер вместо замены существующего на более мощный.

Ограничения NoSQL:

• Менее стандартизованные инструменты анализа — отсутствие единого языка запросов, подобного SQL. В мире реляционных БД SQL является универсальным языком запросов, тогда как каждая NoSQL система имеет собственный синтаксис и возможности. Это затрудняет создание сложных аналитических решений и повышает зависимость от конкретного поставщика.
• Необходимость тщательного моделирования — модель данных должна быть оптимизирована под конкретные сценарии использования.
• Ограниченная поддержка транзакций — сложности с обеспечением ACID-свойств. Вместо строгих ACID-гарантий, таких как атомарность, согласованность, изолированность и долговечность, многие NoSQL базы данных используют модель итоговой согласованности. Это означает, что изменения данных становятся видны не мгновенно, а через некоторое время. В период синхронизации разные пользователи могут видеть разные версии данных, что требует специального подхода к проектированию приложений.
• Временная несогласованность данных — при использовании модели итоговой согласованности изменения становятся видны всем пользователям не сразу, а с задержкой. Это может создавать проблемы в системах, где важна моментальная актуальность информации.
• Сильная привязка к конкретной СУБД — трудности при переходе с одного NoSQL решения на другое.
• Сложная интеграция с существующими системам — многие корпоративные приложения построены вокруг реляционных баз данных и SQL-запросов, и переход на NoSQL может потребовать значительного переписывания кода и изменения бизнес-логики.

Часто оптимальным решением является комбинированный подход, когда разные типы баз данных используются для разных задач в рамках одной системы. Например, реляционная база может хранить финансовые транзакции, которые требуют строгой согласованности, а NoSQL — логи пользовательской активности или данные для аналитики, где важна скорость и масштабируемость.

Как выбрать подходящую NoSQL базу данных

Прежде всего, посмотрите на свои данные. Что вы собираетесь хранить? Если это объекты с разным набором полей, подойдут документные базы данных. Для простых пар "ключ-значение" лучше выбрать key value базы данных. А если важны связи между объектами, стоит присмотреться к графовым базам данных.

Важно также понять, какие базы данных относятся к NoSQL и как они оптимизированы для различных операций. Разные виды NoSQL баз данных оптимизированы для разных операций:

• Базы данных "ключ-значение" обычно хороши и для чтения, и для записи благодаря простой структуре, но не подходят для сложных запросов.
• Документные базы данных различаются по оптимизации: некоторые лучше справляются с интенсивной записью данных и частым изменением структуры, в то время как другие более эффективны для операций чтения и обеспечивает лучшую согласованность.
• Колоночные базы данных демонстрируют разные характеристики: одни оптимизированы для высокопроизводительной записи и горизонтального масштабирования, а другие — для аналитических запросов и операций чтения больших объемов данных.
• Графовые базы данных специализируются на сложных запросах с обходом связей между объектами, но могут быть менее эффективны для простых операций чтения/записи, чем другие типы NoSQL.

Подумайте о росте вашей системы. Если объем данных или нагрузка будут быстро расти, выбирайте решение, которое легко масштабируется — просто добавляя новые серверы.

Если вам нужна аналитика и сложные запросы с группировкой данных, обратите внимание на колоночные базы данных. Они организуют данные по колонкам, а не по строкам, что делает аналитические запросы намного быстрее.

В нашей линейке продуктов есть решение именно для задач аналитики и обработки больших объемов данных в реальном времени — Tarantool Column Store. Это колоночная СУБД, которая работает в оперативной памяти и позволяет анализировать данные в реальном времени, без необходимости перемещать их в отдельные аналитические системы. Благодаря этому вы можете принимать решения на основе самых свежих данных.

Tarantool Column Store особенно эффективна для задач, где скорость критически важна — например, для обнаружения мошенничества в финансах, оценки кредитных рисков в реальном времени или быстрого формирования бизнес-отчетов. Tarantool Column Store легко интегрируется с большинством современных приложений через SQL-подобный интерфейс и HTTP API.

Чтобы узнать, как Tarantool Column Store может решить ваши задачи, закажите демонстрацию на сайте. Наши эксперты помогут разобраться, как продукт впишется в вашу инфраструктуру.