- Краткий обзор
- SQL (реляционные СУБД): данные хранятся в таблицах со строго заданной схемой (schema-on-write). Пример: PostgreSQL, MySQL, Oracle.
- NoSQL (нереляционные СУБД): гибкие модели данных (документ, ключ–значение, граф, колоночные) и отсутствие жёсткой схемы (schema-on-read). Пример: MongoDB (документы), Redis (ключ–значение), Cassandra (колоночная), Neo4j (граф).
- Когда выбрать SQL
- Схема данных устойчива: заранее известен набор полей, их типы, связи.
- ACID-требования: критичны транзакции «всё или ничего» (финансовые сервисы, банковские операции).
- Сложные JOIN-операции: когда нужно объединить множество таблиц, строить отчёты с группировками, оконные функции.
- Пример использования:
-- В отчёте объединяем заказы с пользователями и считаем общую сумму SELECT u.id, u.name, SUM(o.total) AS total_spent FROM users u JOIN orders o ON o.user_id = u.id WHERE o.created_at >= '2025-01-01' GROUP BY u.id, u.name ORDER BY total_spent DESC;
- Практический совет: если никаких масштабных горизонтальных шардов не требуется, а данные укладываются в О(10^7) строк на узел, SQL обычно проще в разработке и поддержке.
- Когда выбрать NoSQL
- Гибкая схема / динамические данные: структура документов может меняться от записи к записи.
- Высокая нагрузка на запись и чтение: масштабирование за счёт шардирования/репликации поверхности данных.
- Низкая задержка простых запросов: хранение ключ–значение (Redis) или документов (MongoDB) даёт очень быстрый доступ без JOIN-ов.
- Пример использования (MongoDB):
// Коллекция orders, где каждый документ содержит вложенный список товаров db.orders.insertOne({ user_id: ObjectId("60af9243f1d2c509d8e2b8a1"), created_at: ISODate("2025-06-01T12:34:56Z"), items: [ { product_id: ObjectId("60af93bcf1d2c509d8e2b8b3"), qty: 2, price: 19.99 }, { product_id: ObjectId("60af93d0f1d2c509d8e2b8b4"), qty: 1, price: 49.99 } ], status: "processing" }); // Поиск всех заказов пользователя за май 2025 db.orders.find({ user_id: ObjectId("60af9243f1d2c509d8e2b8a1"), created_at: { $gte: ISODate("2025-05-01"), $lte: ISODate("2025-05-31") } });
- Практический совет: если ваши JSON-документы могут постоянно меняться (разные поля, вложенные массивы) и нет жёстких связей между ними, NoSQL («документ» или «колоночная») позволяет быстрее запускаться и проще масштабировать.
- Сравнение ключевых параметров
Параметр SQL NoSQL Схема Строгая, фиксированная Гибкая, часто динамическая Транзакции Полная поддержка ACID Ограниченная (обычно BASE-подход) Отношения между данными JOIN, внешние ключи, нормализация Денормализованные структуры, ссылки вручную Масштабирование Вертикальное (увеличение мощности) Горизонтальное (шардирование, реплики) Типичные сценарии CRM, ERP, банковские системы, BI Логи, кэш, каталоги, IoT, реальное время Пример СУБД PostgreSQL, MySQL, Oracle MongoDB, Cassandra, Redis, DynamoDB - Реальные кейсы
- Проект A (e-commerce)
- Ранее: MySQL с таблицами
users
,products
,orders
. С ростом нагрузки отчёты стали «тормозить» из-за сложных JOIN-ов. - Решение: часть аналитики вынесли в кластер ClickHouse (колоночная СУБД), а оперативные покупательские корзины перенесли в Redis для быстрого доступа.
- Итог: скорость формирования отчётов улучшилась в 10×, а API «корзины» отвечает за миллисекунды.
- Ранее: MySQL с таблицами
- Проект B (социальная сеть)
- Данные пользователей и их посты активно изменяются, возникают «старые» поля у одних пользователей и «новые» — у других.
- Решение: перевели хранение профилей и ленту новостей в MongoDB, а для событийного журнала использовали Cassandra (возможность горизонтального расширения).
- Итог: гибкость схемы позволила быстро добавлять новые поля в профили без миграций, а база Cassandra стабильно держит миллионы записей в секунду.
- Проект A (e-commerce)
- Подводные камни и рекомендации
- Избыточная денормализация (NoSQL):
- Храните дублированные данные аккуратно, чтобы избежать «устаревших» значений.
- Решение: используйте TTL-коллекции для временных данных или фоновые задачи для синхронизации (например, обновлять цены товаров в описаниях заказов раз в сутки).
- Сложные транзакции (NoSQL):
- Большинство NoSQL не поддерживает сложные многофазные транзакции, поэтому либо нужно вручную реализовывать компенсационные операции, либо ограничивать логику одной записью.
- Шардирование (SQL):
- Если бизнес растёт, рано или поздно всем захочется горизонтального шардирования. Однако шардить реляционную БД сложнее: придётся изменить приложение, добавить слой маршрутизации.
- Решение: рассмотреть Postgres-sharding через Citus или использовать фасад Outbox pattern для согласованности.
- Избыточная денормализация (NoSQL):
- Вывод и CTA
- Выбор всегда зависит от требований:
- Если нужен строгий контроль данных, комплексные транзакции и нет экстремальной нагрузки → SQL.
- Если гибкая схема, высокая пропускная способность записи/чтения и горизонтальная масштабируемость важнее → NoSQL.
- Перед миграцией или выбором:
- Опишите «узкие места» текущей архитектуры: медленные запросы, узкое место в записи, сложность миграций.
- Запустите прототип: небольшое пилотное приложение на альтернативной СУБД и замеряйте реальные метрики.
- CTA: Сохрани этот пост, чтобы при новом проекте не тратить время на «попробовать всё сразу», а сразу выбрать подходящее решение. Обсудите с командой: какой стек использовать и почему именно его.
- Выбор всегда зависит от требований: