7 основных типов баз данных

В базах данных (БД) содержится упорядоченная информация, которой удобно пользоваться. Они делятся на разные типы — чтобы выбрать нужный, важно учесть, какие именно данные будут там храниться и по какому принципу будет удобнее всего работать с ними.

В целом нельзя сказать, что какие-то БД лучше других, — просто каждая из них подходит для решения каких-то определённых задач. Есть базы данных с открытым кодом, с возможностью масштабирования и с другими преимуществами. Лучше выбирать такие БД, которые вы сможете использовать именно так, как они задуманы.

Реляционные базы данных

Примеры — MySQL, Oracle DB, PostgreSQL. Это самый популярный тип БД, в которых информация хранится в виде таблиц. В строках находится описание каждого отдельного свойства объекта, а столбцы нужны для извлечения определённых свойств из строки. Таблицы могут быть взаимосвязаны.

Реляционная модель проста, но позволяет выполнить множество разных задач. Ею удобно пользоваться, если нужно связать элементы данных между собой и безопасно и надёжно управлять ими. Такие таблицы можно создать для хранения и обработки телефонных номеров пациентов, логинов и паролей пользователей, для отслеживания товарных запасов. При этом БД обеспечивает целостность данных в различных экземплярах базы в одно и то же время.

В реляционных БД есть поддержка SQL, а также индексация, которая позволяет быстрее находить нужные данные. Особый плюс таких баз — нормализация данных: они делятся на разные таблицы, поэтому исключены повторяющиеся или пустые ячейки. Транзакции реляционных БД соответствуют ACID — набору свойств, который гарантирует их надёжную обработку. Из минусов баз можно отметить относительно низкую скорость доступа к данным, плохую поддержку неструктурированных данных, сложность масштабирования и образование большого количества таблиц, из-за чего бывает трудно понять структуру данных.

Резидентные базы данных

Примеры — Redis, Apache Ignite, Tarantool. Сведения хранятся в оперативной памяти. Данные обрабатываются быстро, поэтому резидентные БД популярны там, где нужно обеспечить максимально короткое время отклика. Они помогают управлять телекоммуникационным оборудованием, проводить торги в онлайн-режиме или Real-Time обслуживание. Базы in-memory поддерживают и быстрое написание, и быстрое чтение. В основном они работают с записями «ключ-значение», но также могут работать со столбцами.

Чтобы при неожиданной перезагрузке не потерять данные, нужно сделать запись с предварительным журналированием на энергонезависимом устройстве. Это можно отнести к минусам базы in-memory — приходится вкладываться в дорогостоящие инфраструктурные решения, чтобы обеспечить бесперебойное питание. Также нужно постоянно копировать информацию на твёрдые носители. Ещё один недостаток БД — дорогое масштабирование.

Поисковые базы данных

Пример — Elastic. Этот тип БД нужен для получения сведений через фильтр. Искать можно по любому введённому значению, в том числе по отдельным словам. Можно пользоваться полнотекстовым поиском. Поисковые базы данных хорошо масштабируются и удобны для хранения журналов, объёмных текстовых значений.

Можно использовать поисковые БД для мониторинга оптимизации цен, обнаружения ошибок в приложении по бронированию билетов и решения множества других задач. В базе могут хранится миллиарды документов. Поиск осуществляется быстро. Минусы системы — плохая аналитическая поддержка и ограниченная возможность применения БД (можно использовать только для пакетных вставок).

Базы данных с широкими столбцами

Примеры — Cassandra, Google BigTable, HBase. БД с широкими столбцами могут запрашивать большие объёмы данных быстрее, чем обычные реляционные. Сведения хранятся в виде записей «‎ключ-значение»‎ на жёстком диске или твёрдотельном накопителе. Базы данных с широкими столбцами позволяют выполнять быструю запись построчно и быстрое чтение по ключу.

БД хорошо масштабируются и подходят для организации магазинных каталогов, механизмов обнаружения мошенничества. Их удобно использовать для управления огромными объёмами информации на множестве общих серверов в распределённой системе. Недостатками базы данных считается то, что она работает в формате «ключ-значение» и не имеет поддержки аналитики.

Столбчатые базы данных

Примеры — Clickhouse, Vertica. В БД такого типа данные хранятся в столбцах, а не в строках. Получение доступа к содержимому осуществляется без помощи ключей. При использовании столбчатых баз данных используют пакетную вставку, чтобы можно было готовить информацию для быстрого чтения по столбцам. В столбчатых БД есть поддержка аналитики и возможность удобного масштабирования.

Такие базы данных используют там, где нужно запрашивать информацию по определёным столбцам, — в системах розничных продаж и финансовых транзакций. Основный минус у БД только один: она подходит только для пакетных вставок.

Документоориентированные базы данных

Примеры — CouchDB, Couchbase, MongoDB. Если в реляционных БД для извлечения данных нужно объединять таблицы, то в этих базах отлично хранится несвязанная информация в больших объёмах. Они поддерживают JSON. Для любого ключа можно создать сложное значение и сразу включить всю структуру данных в одну запись. Выборка по запросу может содержать части множества документов без их полной загрузки в оперативную память.

В документоориентированных базах нет привязки к схеме. Они подходят для OLTP и поддерживают сложные типы. Такие БД предпочитают использовать в системах управления содержимым, для поиска документов, в издательском деле. Три недостатка базы данных — отсутствие хорошей аналитической поддержки и поддержки транзакций, а также сложности с масштабированием.

Графовые базы данных

Примеры — OrientDB, Neo4j. Данные хранятся в виде графов, то есть моделей с узлами и связями. Они достаточно гибкие, с логичной структурой. Узлы служат для хранения сущностей данных, а рёбра — для хранения взаимосвязей между сущностями, которыми можно управлять.

Графовые БД применяют для решения задач в биоинформатике, а также для моделирования социальных сетей, чтобы хранить взаимосвязанную информацию о людях. Базы данных такого типа плохо поддаются масштабированию, а второй их недостаток — необходимость использовать особый язык запросов SPARQL, который отличается от SQL.

Определяем базу данных под свои задачи

Как мы уже говорили, всё зависит от задач, которые вы будете выполнять. Нужно определить, какими особенностями должна обладать ваша БД.

Отталкиваться нужно от следующих факторов:

• наличие аналитического доступа к БД;
• количество таблиц или записей, которые вы планируете хранить;
• необходимость использования столбцов;
• наличие возможности получить доступ к таблицам, которые отфильтрованы по столбцам или по строкам;
• необходимость писать или читать в режиме онлайн.