Выбираем базу данных правильно! Чек-лист на все случаи жизни

Выбор базы данных — это как выбор инструмента: молотком не закручивают шурупы, а гаечным ключом не забивают гвозди. Чтобы не ошибиться, давайте разберёмся, какие бывают базы данных, чем они отличаются и когда их стоит использовать.

Данный чек-лист я вывел пару, тройку лет назад и по сей день он меня не подводит. Важно держать его перед глазами, когда вы решаете очередную задачу. Он поможет вам определиться с выбором БД, используя простые правила, а также он станет хорошим помощником на собеседовании по System Design. Поехали!

Какие бывают базы данных и зачем они нужны

Реляционная база данных (SQL) — это таблицы с строгими связями между ними. Данные хранятся в строках и колонках, а для работы с ними используется язык SQL. Примеры: PostgreSQL, MySQL, SQLite. Подходит, когда важна целостность данных, сложные запросы и транзакции. Идеально для финансовых систем, интернет-магазинов и любых задач, где данные должны быть строго структурированы.

Ключ-значение (Key-Value) — простейший тип хранилища, где данные — это пара «ключ» и «значение». Быстро, масштабируемо, но без сложных запросов. Примеры: Redis, DynamoDB. Используется для кеширования, сессий пользователей, временных данных. Если вам нужно быстро сохранить и достать значение по ключу.

Колоночная база данных — хранит данные не по строкам, а по колонкам, что ускоряет аналитические запросы. Примеры: ClickHouse, Cassandra. Подходит для аналитики, big data и систем, где нужно быстро агрегировать большие объёмы данных.

Документная база данных (Document Store) — хранит данные в виде документов (например, JSON). Гибкая схема позволяет легко менять структуру. Примеры: MongoDB, CouchDB. Хороша для каталогов, CMS и любых задач, где данные не имеют жёсткой структуры.

Файловое хранилище (S3-подобное) — это не база данных в классическом смысле, а система хранения файлов. Примеры: Amazon S3, MinIO. Используется для медиа, бэкапов, логов — всего, что можно хранить как файл.

SQL vs NoSQL: в чём разница?

SQL-базы данных — это классический подход, где:

• Данные хранятся в строгих таблицах с колонками и строками;

• Используется язык запросов SQL;

• Обязательно соблюдение ACID-принципов (атомарность, согласованность, изоляция, надежность);

• Чёткая схема данных;

• Поддержка сложных связей между таблицами.

Из наших пяти вариантов к SQL относится только Реляционная БД.

NoSQL-базы — более гибкий подход, где:

• Нет жёсткой схемы данных;

• Может отсутствовать язык SQL;

• Акцент на горизонтальной масштабируемости;

• Разные модели данных для разных задач;

• Чаще используется BASE-подход (Basically Available, Soft state, Eventually consistent).

К NoSQL относятся все остальные типы из нашего списка: Ключ-значение, Колоночные БД, Документные БД, Файловые хранилища (S3).

Когда какую базу данных выбирать

Выбираем SQL, когда:

• Данные имеют чёткую структуру;

• Критична целостность данных (финансы, учёт);

• Нужны сложные запросы с соединениями таблиц;

• Важны транзакции.

Выбираем NoSQL, когда:

• Данные неструктурированы или полуструктурированы;

• Нужна горизонтальная масштабируемость;

• Требуется высокая скорость записи/чтения;

• Схема данных часто меняется;

• Работаете с большими данными (Big Data).

Кратко: Если ваши данные чётко структурированы и вам важны транзакции (например, банковские операции) — берите реляционную БД. Если нужно кешировать данные или работать с сессиями — ключ-значение. Для аналитики и больших данных — колоночную. Если данные меняются часто и нет чёткой схемы — документную. А если нужно просто хранить файлы — S3 или аналоги.

Основные критерии выбора БД

1. Тип нагрузки

•   Много чтений = аналитическая БД (Колоночная БД);

•   Много записей и обновлений = если важны транзакции, то Реляционная БД или БД Ключ-значение.

2. Структура данных

•  Фиксированная структура = Реляционная БД;

•  Гибкая (меняющаяся) структура = Документная БД;

•  Простые пары ключ-значение = БД Ключ-значение;

•   Большой объём однотипных данных для агрегаций = Колоночная БД;

3. Связи между данными

•  Сложные связи и JOIN = Реляционная БД (SQL);

•  Независимые записи = NoSQL (БД Ключ-значение, Документная БД).

4. Масштабируемость

•  Нужна горизонтальная масштабируемость = NoSQL;

•  Подходит вертикальное масштабирование = Реляционные БД (SQL).

5. Требования к транзакциям (ACID)

•  Важна строгая согласованность = Реляционная БД (SQL);

•  Достаточно конечной согласованности = NoSQL.

6. Тип запроса:

•  Сложные аналитические запросы = Колоночная БД;

•  CRUD (Create, Read, Update и Delete) = Реляционная БД, Документная БД или БД Ключ-значение.

Упрощенная схема для выбора

Итог с примерами

1. Реляционные БД выбираем когда

• Данные структурированы (таблицы, связи);

• Сложные запросы к данным (JOIN, агрегации);

• Важны транзакции (ACID) (банки, платежи).

Интернет-магазин (заказы, пользователи);
Финансовые системы.

2. Ключ-значение выбираем когда

• Нужен быстрый доступ по ключу (кэш, сессии);

• Данные простые (ключ = значение);

• Требуется высокая производительность (миллионы операций в секунду). 

Кэширование;
Корзины покупок.

3. Документные БД выбираем когда

• Данные полуструктурированы (JSON, XML);

• Нужна гибкость схемы (часто меняются поля);

• Много вложенных данных.

Каталоги товаров;
Контент-менеджмент (CMS).

4. Колоночные БД выбираем когда

• Аналитика (большие объёмы данных);

• Частые агрегации (SUM, AVG);

• Запись > чтение (логгирование, метрики).

Системы аналитики;
Данные с датчиков для умного дома.

Спасибо за внимание!

PS

Если вы хотите не только верно выбирать БД под вашу задачу, но и узнать больше про каждый тип БД, принимать взвешенные архитектурные решения, которые выдержат миллионы пользователей и не сломаются при первой же проблеме. С гордостью представляю вам свой новый курс по System Design: C нуля до проектирования систем уровня senior-инженера.. Специально для Habr действует промокод 20% HABR20 до конца июля . Этот курс — не просто сборник советов для собеседований. Это ваш путь от базовых концепций до проектирования сложных, высоконагруженных систем, которые работают в условиях реального мира. Здесь нет «волшебных таблеток» — только глубокое понимание принципов, разбор реальных кейсов и практика, практика, практика.