Сравнение основных типов баз данных — реляционные, колоночные, документные, графовые, векторные, key-value и другие — с примерами использования, компромиссами и советами по выбору.
«Тип базы данных» — это не просто ярлык: это сокращение для описания того, как система хранит данные, как вы к ним обращаетесь и для чего она оптимизирована. Этот выбор напрямую влияет на скорость (что быстро, а что медленно), стоимость (серверы или облачные расходы) и возможности (транзакции, аналитика, поиск, репликация и т. д.).
Разные типы баз данных делают разные компромиссы:
Эти дизайнерские решения влияют на:
В статье рассматриваются основные типы баз данных и объясняется для каждого:
Многие современные продукты размывают границы. Некоторые реляционные базы добавляют поддержку JSON, что пересекается с документной БД. Некоторые платформы поиска и аналитики предлагают индексирование векторов, как в векторной БД. Другие объединяют стриминг и хранение с фичами для временных рядов.
Поэтому «тип» не всегда строгая категория — но он полезен для понимания базовых сильных сторон и рабочих нагрузок, для которых БД подходит лучше всего.
Начните с вашей основной нагрузки:
Затем используйте раздел «Как выбрать правильный тип базы данных», чтобы сузить выбор по масштабированию, требованиям к согласованности и типам запросов, которые вы будете выполнять чаще всего.
Реляционные базы — это то, что многие представляют под словом «база данных». Данные организованы в таблицы, состоящие из строк (записей) и столбцов (полей). Схема определяет структуру таблицы — какие столбцы есть, какие у них типы и как таблицы связаны друг с другом.
Реляционные системы обычно запрашивают с помощью SQL (Structured Query Language). SQL популярен, потому что он читабелен и выразителен:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).Большинство инструментов для отчётности, аналитики и бизнес-приложений понимают SQL, поэтому это надёжный выбор для совместимости.
Реляционные БД известны ACID-транзакциями, которые помогают сохранять корректность данных:
Это важно, когда ошибки дорого обходятся — например, двойное списание денег или потеря обновления запасов.
Реляционная БД обычно подходит для структурированных, хорошо определённых данных и рабочих процессов, таких как:
Та же структура, которая делает реляционные БД надёжными, может создавать трения:
Когда модель данных постоянно меняется или требуется экстремальный горизонтальный масштаб с простыми шаблонами доступа — другие типы БД могут подойти лучше.
Колоночные БД хранят данные «по столбцам», а не «по строкам». Это одно изменение существенно влияет на скорость и стоимость для аналитических нагрузок.
В row-store (обычная реляционная БД) все значения одной записи находятся рядом. Это удобно, когда часто извлекают или обновляют одну запись целиком.
В column-store все значения одного поля хранятся вместе — все price, все country, все timestamp. Это эффективно, когда для отчёта нужны лишь несколько столбцов, и не нужно загружать полностью все строки с диска.
Аналитические запросы часто:
SUM, AVG, COUNT, группировки)Колоночное хранение быстрее, потому что читается меньше данных и сжатие работает лучше (похожие значения хранятся рядом). Многие колонковые движки используют векторное выполнение и умные индексы/партиционирование для ускорения больших сканов.
Колоночные системы хороши для дашбордов и отчётов: «доход по неделям», «топ‑20 товаров по региону», «конверсия по каналу» или «ошибки по сервису за последние 30 дней».
Если нагрузка — в основном «получить запись по ID» или «обновлять одну строку десятки раз в секунду», колонковая БД может быть медленнее или дороже. Записи часто оптимизированы для пачечной вставки (append-heavy), а не для частых мелких обновлений.
Колоночные БД подходят для:
Если приоритет — быстрые агрегаты по большому объёму данных, начните с колоночной базы.
Документные БД хранят записи как «документы», похожие на JSON. Вместо разбиения данных по множеству таблиц вы обычно храните связанные поля вместе в одном объекте (включая вложенные массивы и под-объекты). Это удобно для данных приложения.
Документ может представлять пользователя, продукт или статью — со свойствами, которые отличаются от документа к документу. Один продукт может иметь size и color, другой — dimensions и materials, без необходимости единой жёсткой схемы для всех записей.
Такая гибкость полезна, когда требования часто меняются или разные объекты имеют разные наборы полей.
Чтобы не сканировать все документы, документные БД используют индексы — структуры, помогающие быстро находить подходящие документы. Вы можете индексировать распространённые поля (email, sku, status), и многие системы умеют индексировать вложенные поля (address.city). Индексы ускоряют чтения, но добавляют накладные расходы на запись, потому что индекс нужно обновлять при изменении документа.
Документные БД хороши при эволюции схемы, вложенных данных и API-дружественных полезных нагрузках. Компромиссы чаще проявляются при:
Подходят для систем управления контентом, каталогов продуктов, профилей пользователей и backend API — везде, где данные естественно укладываются в «один объект на страницу/экран/запрос».
Key-value — самая простая модель: хранится значение (строка, JSON-объект и т. п.), и оно извлекается по уникальному ключу. Основная операция — «дай значение по этому ключу», поэтому такие системы могут быть сверхбыстрыми.
Поскольку чтения и записи сосредоточены на одном первичном ключе, key-value хранилища оптимизируются для низкой задержки и высокой пропускной способности. Многие держат «горячие» данные в памяти, минимизируют сложный план запросов и легко масштабируются горизонтально.
Это формирует подход к моделированию: вместо того чтобы просить БД «найти всех пользователей в Берлине, которые зарегистрировались на прошлой неделе», вы обычно проектируете ключи так, чтобы они вели прямо к нужной записи (например, user:1234:profile).
Key-value часто применяют как кеш перед медленной основной БД (например, реляционной). Если приложение часто запрашивает одни и те же данные — детали продукта, разрешения пользователя, правила ценообразования — кеш экономит повторные вычисления и запросы.
Они также удобны для хранения сессий (session:<id> -> session data), поскольку сессии часто читаются и обновляются и имеют естественный срок жизни.
Большинство key-value систем поддерживают TTL (time to live), чтобы данные истекали без ручной очистки — удобно для сессий, одноразовых токенов и счётчиков для лимитов. Когда памяти мало, применяют политики eviction (например, LRU). Некоторые продукты ориентированы на память, другие могут сохранять данные на диск для устойчивости. Выбор между памятью и диском зависит от того, что важнее: скорость (память) или сохранность/восстановление (диск).
Key-value отлично работают, когда ключ заранее известен. Они хуже подходят для открытых ad‑hoc запросов. Поддержка вторичных индексов (запрос по полям внутри значения) варьируется: где‑то есть, где‑то частично, где‑то нет — и часто рекомендуют поддерживать собственные lookup‑ключи.
Подходят для:
Если шаблон доступа — «получить/обновить по ID» и важна задержка, key-value обычно самый простой путь к стабильной скорости.
Wide-column (ширококолоночные) БД организуют данные в семейства столбцов. Вместо фиксированной таблицы с одинаковыми столбцами для каждой строки, вы группируете связанные столбцы и можете хранить разные наборы столбцов для разных строк внутри семейства.
Несмотря на похожие названия, wide-column не то же самое, что колонковая БД для аналитики.
Колонковая база хранит каждый столбец отдельно для эффективных сканов по большим объёмам (аналитика). Wide-column создаётся для оперативных нагрузок на очень больших объёмах, где важно быстро писать и читать записи по многим машинам.
Wide-column системы ориентированы на:
Чаще всего:
Это делает их хорошими для данных во временном порядке и append-heavy рабочих нагрузок.
С wide-column БД моделирование данных подчинено запросам: таблицы проектируют вокруг конкретных запросов. Это может означать дублирование данных в разных формах ради разных шаблонов доступа.
Они обычно ограничены по джойнам и ad‑hoc запросам по сравнению с реляционными базами. Если приложение требует сложных связей и гибкого поиска, это может стать ограничением.
Wide-column применяют для IoT-событий, сообщений и активити-стримов, а также других оперативных больших данных, где быстрые записи и предсказуемые чтения по ключу важнее сложных реляционных запросов.
Графовые БД хранят данные так, как часто устроены реальные системы: как объекты, связанные с другими объектами. Вместо того чтобы помещать связи в таблицы и соединять их джойнами, связи — это часть модели.
Граф обычно содержит:
Это удобно для представления сетей, иерархий и многих‑ко‑многим связей без излишних ухищрений в схеме.
Запросы, насыщенные отношениями, в реляционной БД часто требуют множества джойнов. Каждый дополнительный джойн увеличивает сложность и стоимость с ростом данных.
Графовые БД оптимизированы под traversals — обходы от одного узла к связанным, затем к их связям и т.д. Если вы часто спрашиваете «найти связанные вещи на расстоянии 2–6 шагов», обходы остаются быстрыми и понятными даже при увеличении сети.
Графы подходят для:
Переход на графы может быть непривычен: моделирование отличается, языки запросов (Cypher, Gremlin, SPARQL) новые для команды. Нужны строгость в типах отношений и их направлении для поддержки читаемости и устойчивости модели.
Если связи просты, запросы — в основном фильтрация/агрегации, и пара джойнов покрывает «связанные» части, реляционная БД может оставаться самым простым вариантом — особенно если транзакции и отчётность уже хорошо работают.
Векторные БД созданы для одного типа задачи: «какие элементы наиболее похожи на этот?» Вместо точных совпадений (ID или ключевого слова) они сравнивают эмбеддинги — числовые представления текста, изображений, аудио или продуктов, получаемые моделями ИИ. Похожие по смыслу элементы оказываются близко друг к другу в многомерном пространстве.
Обычный поиск может пропустить результаты при разных формулировках ("laptop sleeve" vs "notebook case"). С эмбеддингами похожие по смыслу элементы оказываются рядом, поэтому система находит релевантные результаты даже при расхождении в словах.
Главная операция — поиск ближайших соседей: по вектору-запросу получить ближайшие векторы.
В реальных приложениях обычно комбинируют схожесть с фильтрами, например:
Этот шаблон «фильтр + сходство» делает векторный поиск практичным.
Частые применения:
Поиск по векторам опирается на специализированные индексы. Построение и обновление таких индексов может быть затратным и требовать памяти. Часто придётся выбирать между более высокой полнотой (находить больше релевантных совпадений) и меньшей задержкой (быстрее отвечать).
Векторные БД редко заменяют основную БД. Распространённая архитектура: источник истины (заказы, пользователи, документы) в реляционной или документной БД; эмбеддинги и векторные индексы — в векторной БД; затем связывать найденные идентификаторы с основными записями для получения полного содержимого и прав доступа.
TSDB (time-series databases) предназначены для данных, которые приходят непрерывно и всегда привязаны к отметке времени. Подумайте о загрузке CPU каждые 10 секунд, задержке API для каждого запроса, показаниях сенсоров каждую минуту или биржевых котировках несколько раз в секунду.
Обычно запись временного ряда сочетает:
Такую структуру удобно спрашивать: «покажи скорость ошибок по сервису» или «сравни задержки по регионам».
Поскольку объёмы данных растут быстро, TSDB часто фокусируются на:
Эти функции удерживают затраты на хранение и запросы в прогнозируемых пределах без постоянной ручной очистки.
TSDB хороши для временных вычислений, таких как:
TSDB широко применяют для мониторинга, наблюдаемости, IoT/сенсоров и финансовых тиков.
Ограничение: TSDB не лучшая опция для сложных ad‑hoc связей между множеством сущностей (например, «пользователи → команды → разрешения → проекты»). Для этого лучше реляционная или графовая БД.
Data warehouse — это больше про рабочую нагрузку и архитектуру: много команд выполняют запросы по историческим данным ради бизнес-решений (тренды доходов, отток, риски запасов). Это может быть управляемый продукт, но то, что делает его хранилищем — совместное аналитическое использование и централизованность.
Всё обычно попадает в хранилище двумя способами:
Хранилища оптимизированы для аналитики с помощью:
Когда несколько отделов опираются на одни и те же показатели, нужны контроль доступа, аудит и lineage (откуда метрика и как она была трансформирована). Часто это не менее важно, чем скорость запросов.
Lakehouse сочетает аналитику хранилища с гибкостью data lake — удобно, когда хочется одно место для и подготовленных таблиц, и для сырых файлов (логи, изображения, полуструктурированные события) без дублирования. Хорошо, когда объёмы велики, форматы разные, но нужен SQL‑доступ.
Выбор между типами баз данных — не про «лучшее», а про соответствие задачам: что вы будете спрашивать, как быстро и что происходит при отказах.
Короткое правило:
Реляционные БД часто подходят для OLTP; колонковые системы, хранилища и lakehouse — для OLAP.
Когда сеть даёт сбой и система распадается на части, обычно нельзя иметь всё одновременно:
Многие распределённые БД выбирают доступность и потом согласование (eventual consistency). Другие отдают приоритет строгой корректности и могут отклонять часть запросов, пока всё не восстановится.
Если много пользователей обновляют одни и те же данные, нужны понятные правила. Транзакции объединяют шаги в «всё или ничего». Блокировки и уровни изоляции предотвращают конфликты, но могут снизить пропускную способность; более слабая изоляция даёт скорость, но допускает аномалии.
Планируйте резервные копии, репликацию и восстановление после катастроф с самого начала. Рассмотрите, насколько легко тестировать восстановление, мониторить отставание реплик и выполнять обновления — эти «дневные» операции часто важнее, чем скорость запроса.
Выбор между основными типами баз данных — это не про тренды, а про то, что вы собираетесь делать с данными. Практический подход — двигаться от ваших запросов и рабочих нагрузок.
Запишите 5–10 ключевых задач вашего приложения/команды:
Это быстрее сузит выбор, чем долгие сравнения фич.
Быстрая таблица формы данных:
Целевые показатели определяют архитектуру. Задайте грубые числа (p95 задержка, RPS на чтения/записи, удержание данных). Стоимость обычно складывается из:
| Основной кейс | Часто лучший выбор | Почему |
|---|---|---|
| Транзакции, счета, аккаунты | Реляционная (SQL) | Жёсткие ограничения, джойны, согласованность |
| Данные приложения с меняющимися полями | Документная | Гибкая схема, естественный JSON |
| Кеш/состояние сессии в реальном времени | Key-value | Быстрые запросы по ключу |
| Clickstream/метрики во времени | Time-series | Высокая инжестия + временные запросы |
| BI и крупные агрегаты | Колонковая | Быстрые сканы и сжатие |
| Социальные/знаниевые связи | Графовая | Эффективный обход связей |
| Семантический поиск, RAG | Векторная | Поиск по сходству эмбеддингов |
| Масштабируемые оперативные данные | Wide-column | Горизонтальное масштабирование, предсказуемые запросы |
Многие команды используют две БД: одну для операций (например, реляционную) и одну для аналитики (колонковую/хранилище). Правильный выбор — тот, который делает ваши ключевые запросы проще, быстрее и дешевле в надёжном режиме.
Если вы прототипируете или быстро выпускаете фичи, решение по БД часто связано с потоком разработки. Платформы вроде Koder.ai (vibe‑coding платформа, генерирующая веб, бэкенд и мобильные приложения из чата) дают конкретный старт: например, в их стеке по умолчанию используется Go + PostgreSQL, что является хорошей отправной точкой, когда нужна транзакционная корректность и широкая экосистема SQL.
По мере роста продукта вы всё ещё можете добавить специализированные хранилища (векторную БД для семантики или колонковое хранилище для аналитики), оставив PostgreSQL в качестве источника истины. Главное — начать с рабочих нагрузок, которые вам нужны сегодня, и сохранить возможность «добавить второй магазин», когда шаблоны запросов того потребуют.
“Тип базы данных” — это сокращённо про три вещи:
Выбор типа — по сути выбор дефолтных предположений о производительности, стоимости и операционной сложности.
Начните с ваших топ-5–10 запросов и шаблонов записи, затем сопоставьте их с сильными сторонами каждого типа:
Реляционные базы данных — хороший выбор по умолчанию, когда вам нужны:
Они становятся проблемными при частых изменениях схемы или при необходимости экстремального горизонтального масштабирования с множеством джойнов по шардам.
ACID — это гарантия корректности для многошаговых изменений:
Колонковые базы быстрее для аналитики, потому что запросы часто:
SUM, COUNT, AVG, )Документная БД подходит, когда:
Учтите компромиссы: сложные джойны неудобнее, данные могут дублироваться ради быстрых чтений, а многодокументные транзакции при больших объёмах могут быть дороже по производительности.
Key-value store подходит, когда шаблон доступа —
Ограничения: ад-хок запросы обычно слабы, поддержка вторичных индексов варьируется — часто приходится проектировать вспомогательные ключи вручную.
Несмотря на похожее название, это разные вещи:
Wide-column системы требуют моделирования, ориентированного на запросы: таблицы проектируют вокруг конкретных шаблонов доступа, и они не заменяют гибкость SQL с джойнами.
Графовую БД стоит выбирать, когда ваши основные вопросы про отношения, например:
Графы эффективны для обходов (traversals), где реляционная схема потребует множества джойнов. Цена — освоение новой модели данных и языков запросов (Cypher, Gremlin, SPARQL) и дисциплина в обозначении типов/направлений связей.
Векторная база данных решает задачу поиска по сходству над встраиваниями (embeddings) — числовыми векторами смысла, полученными из моделей ИИ. Обычно её используют для:
Обычно векторная БД не заменяет основную БД: источник истины (заказы, пользователи, документы) хранится в реляционной или документной БД, а векторные индексы и эмбеддинги — в векторной БД; затем результаты связываются с основными записями для прав доступа и полного контента.
Если вам нужны и OLTP, и аналитика, планируйте две системы заранее (оперативная БД + аналитическая БД).
Это важно, когда ошибки дорого обходятся (платежи, бронирования, обновления запасов).
GROUP BYКолонковые системы читают меньше данных и лучше сжимаются, поэтому они выигрывают на таких шаблонах. Для OLTP-операций с частыми мелкими обновлениями или выборками по ID рядовые хранилища обычно удобнее.