При создании или модернизации информационных систем компании неизбежно сталкиваются с выбором между реляционными и нереляционными базами данных. Выбор влияет на производительность приложений и информационных систем, масштабируемость и стоимость владения IT-инфраструктурой.

В статье сравним реляционные и нереляционные базы данных, рассмотрим их сильные и слабые стороны, а также типичные сценарии применения. Это поможет вам принять решение, которое обеспечит стабильную работу ваших систем и возможность гибкого развития бизнеса в будущем.

Для каких задач подходят реляционные базы данных

Реляционные базы данных — это системы хранения и организации информации, где данные представлены в виде связанных между собой таблиц. Каждая таблица состоит из строк и столбцов. Строки представляют отдельные записи, например, информацию о конкретном клиенте, а столбцы — их атрибуты, такие как имя, телефон, адрес. Связь между таблицами организуется с помощью ключей. Первичный ключ уникально идентифицирует запись в таблице, а внешний ключ поддерживает ссылочную целостность с записями в других таблицах.

Для работы с реляционными базами данных используется язык SQL (Structured Query Language). С его помощью можно создавать и изменять структуру базы данных, добавлять и удалять информацию, а также выполнять запросы. Благодаря своей универсальности SQL используется в большинстве реляционных СУБД, что позволяет переносить знания и навыки с одной системы на другую.

Где используют SQL чаще всего? Практически во всех отраслях: от финансов и банковского дела до электронной коммерции, медицины и государственного управления. У реляционных СУБД есть ряд преимуществ, которые делают их подходящими для многих задач:

• Строгая типизация данных — каждый столбец имеет определенный тип, что помогает избегать ошибок ввода;
• ACID-транзакции — все операции либо выполняются полностью, либо не выполняются вовсе, что защищает данные от повреждений;
• Мощные возможности для запросов — объединение таблиц, фильтрация, группировка и агрегация данных;
• Стандартизованный доступ — единый язык SQL снижает сложность разработки и упрощает миграцию между различными СУБД;
• Контроль доступа — тонкая настройка прав для разных пользователей и групп;
• Многопользовательский режим — одновременная работа нескольких человек с защитой от конфликтов.

Однако у реляционных баз данных есть и ограничения:

• Сложное горизонтальное масштабирование — трудно распределять данные между серверами из-за необходимости поддерживать целостность;
• Жесткая схема данных — структуру нужно определять заранее, а ее изменение требует значительных усилий;
• Снижение производительности при сложных запросах — особенно при соединении множества таблиц с большим объемом данных;
• Неэффективность для неструктурированных данных — текстов, медиафайлов, данных с меняющейся структурой.

Реляционные базы данных остаются оптимальным выбором для систем, где данные имеют четкую структуру, связи между ними стабильны, а целостность информации критически важна для принятия решений.

Когда лучше использовать нереляционные базы данных

Нереляционные базы данных (NoSQL) появились как ответ на ограничения реляционных систем — при масштабировании, работе с неструктурированными данными и обработке больших объёмов информации. Споры NoSQL vs SQL часто сводятся к вопросу гибкости против строгой структуры, и выбор зависит от конкретных задач проекта.

NoSQL базы данных делятся на несколько основных типов:

• Документные базы данных хранят информацию в виде документов формата JSON или BSON. Они идеальны для работы с полуструктурированными данными, когда вся информация об одном объекте должна храниться вместе. Часто используются в веб-приложениях.
• Хранилища "ключ-значение" — самая простая модель данных, где каждая запись связана с уникальным ключом. Обеспечивают быстрый доступ по ключу. Применяются для кэширования, хранения сессий пользователей и быстрой обработки данных в реальном времени.
• Колоночные базы данных хранят данные по столбцам, а не по строкам. Это делает их эффективными для аналитики больших массивов данных, когда нужно быстро работать с отдельными столбцами. Подходят для хранения логов, временных рядов и телеметрии.
• Графовые базы данных созданы для работы со сложными связями между объектами. Данные представляются в виде узлов и связей между ними. Эффективны для социальных сетей, рекомендательных систем и анализа сложных взаимосвязей.

Нереляционные базы данных имеют несколько преимуществ:

• Простое горизонтальное масштабирование через добавление новых серверов.
• Высокая скорость работы для определенных типов запросов, особенно простых операций чтения или записи по ключу, доступа к неструктурированным данным.
• Эффективная работа с большими объемами данных.
• Поддержка распределенных систем и обработки отказов.

Однако у NoSQL баз данных есть и ограничения:

• Ограниченная поддержка транзакций между несколькими документами или ключами, в отличие от полноценных транзакций в реляционных базах.
• Использование модели BASE вместо ACID, что приводит к менее строгой согласованности данных.
• Отсутствие единого стандартного языка запросов, так как каждая система использует свой собственный синтаксис.
• Сложности при выполнении сложных объединений таблиц и многотабличных запросов.

Нереляционные базы данных — это мощный инструмент для работы с большими объемами неструктурированных данных, для систем, требующих гибкости и масштабируемости. Но выбор между SQL и NoSQL должен основываться на конкретных требованиях проекта, таких как структура данных, необходимость в транзакционности, ожидаемая нагрузка, характер запросов и перспективы роста объема информации.

Как определить, какой тип базы данных нужен вашему проекту

При выборе базы данных важно учитывать несколько ключевых факторов. Существуют различные виды баз данных, и каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны в зависимости от сценария использования:

• Тип и структура данных. Если ваши данные хорошо структурированы, имеют четкие связи и редко меняют формат, подойдет реляционная база данных. Если структура часто меняется или данные полуструктурированные — лучше выбрать нереляционные СУБД.
• Объем и рост данных. Реляционные базы хорошо работают со средними объемами данныхна одном сервере, но при дальнейшем росте требуют сложных решений для масштабирования, таких как шардирование, репликация и партиционирование. Это увеличивает сложность администрирования и может влиять на производительность сложных запросов. Нереляционные СУБД изначально создавались для горизонтального масштабирования и проще справляются с большими объемами распределенных данных.
• Нагрузка на систему. Оцените количество операций чтения и записи, их соотношение и пиковую нагрузку. Реляционные базы лучше справляются с системами, где преобладают операции чтения и требуются сложные аналитические запросы. NoSQL подходит для высоких нагрузок на запись и систем с множеством одновременных пользователей.
• Требования к согласованности данных. В финансовых, медицинских и других критически важных системах, где недопустима потеря данных или их несогласованность, лучше использовать реляционные базы с их строгими ACID-транзакциями. Для социальных сетей, блогов, систем аналитики допустима временная несогласованность, которая есть в NoSQL.
• Скорость разработки и изменений. NoSQL базы данных не требуют строгого определения схемы заранее, позволяя быстрее начать работу и легче вносить изменения. Это особенно ценно для стартапов и проектов с часто меняющимися требованиями.

Ключевая разница между реляционными и нереляционными базами данных заключается в подходе к хранению и обработке информации, что влияет на все аспекты работы с ними. Вот краткая таблица сравнения для быстрой оценки:

Реляционные и нереляционные базы данных имеют свои оптимальные сферы применения.

Реляционные БД характерны для:

• Банковских и финансовых систем, где критична безопасность и надежность каждой транзакции.
• Систем управления заказами и товарными запасами, где важны точные остатки и история операций.
• CRM и ERP систем с множеством связанных сущностей и сложными бизнес-процессами.
• Приложений, которые требуют сложной аналитики и отчетности.
• Проектов с четкими и стабильными требованиями к данным.

Нереляционные базы данных подойдут для:

• Социальных сетей и платформ контента с миллионами пользователей и записей.
• Мобильных приложений, которые требуют быстрой синхронизации и работы офлайн.
• Игровых систем с высокой нагрузкой и быстро меняющимися данными.
• Систем аналитики больших данных и обработки событий в реальном времени.
• IoT-проектов с постоянным потоком данных от множества устройств.
• Стартапов на ранней стадии, когда требования к данным еще не устоялись.

Не всегда нужно делать жесткий выбор между реляционными и нереляционными базами данных. Например, допускается использование реляционных Бд для одних задач, а нереляционных в других в рамках одной архитектуры.

Как Tarantool ускоряет работу с «горячими» данными

Когда бизнес-приложениям нужно быстро работать с важными данными, на помощь приходит Tarantool DataBase — российская база данных, которая хранит информацию в оперативной памяти.

Tarantool DataBase — это NoSQL база данных, созданная для работы с информацией на высоких скоростях. Представьте: вам нужно мгновенно проверить баланс клиента, показать актуальный игровой рейтинг или подтвердить авторизацию — именно для таких задач и создан Tarantool DataBase.

Особенность Tarantool DataBase — данные хранятся в оперативной памяти, а не на жестком диске, поэтому любая операция выполняется за миллисекунды. При этом Tarantool не теряет информацию при перезагрузке — он записывает изменения в специальный журнал и делает резервные копии.

Tarantool DataBase справляется со многими задачами:

• Финансовые операции — быстрые платежи, проверка балансов, торговые платформы.
• Авторизация — быстрая проверка логинов и паролей даже при миллионах пользователей.
• Умная реклама — показ персонализированных предложений прямо сейчас, когда это актуально.
• Игровые сервисы — рейтинги игроков, сохранение игровых сессий, мультиплеер.
• Соцсети и мессенджеры — хранение профилей, быстрый обмен сообщениями.
• Работа с потоками данных — например, сбор и обработка информации с датчиков.

Tarantool DataBase внесен в реестр отечественного ПО и имеет сертификат ФСТЭК, поэтому его можно официально использовать даже в проектах с повышенными требованиями к безопасности.

Кстати, если вы уже работаете с Redis, переход на Tarantool будет простым — в поставке продукта есть механизм миграции, который позволяет заменить одну базу на другую с минимальными изменениями в коде.

Разработчикам доступны удобные инструменты для работы с базой данных на Java и Go, а администраторам — интерфейс для управления кластером через веб или командную строку.

Чтобы узнать больше о том, как Tarantool DataBase может ускорить работу ваших приложений, загляните на сайт продукта. Там вы найдете подробную документацию и примеры использования.