Топ-5 баз даних для сучасних проєктів: У чому різниця та як обрати правильний варіант

Будь-який застосунок, яким ви користуєтесь щодня, — месенджер, інтернет-магазин, банківський додаток — зберігає дані. Питання лише в тому, як саме.

Коли користувачів стає більше ніж один, а запитів — більше ніж кілька на хвилину, з'являється потреба в інструменті серйознішому, а саме в базі даних. У цій статті розберемо, які типи БД існують, чим відрізняються найпопулярніші з них і як не помилитися з вибором на старті проєкту. 

Як влаштована база даних — базові концепції

Перш ніж порівнювати конкретні інструменти, варто зрозуміти, як БД влаштована зсередини. Достатньо кількох ключових понять.

Таблиці, документи, колекції — це способи організувати дані. 

• В реляційних БД дані живуть у таблицях (рядки й стовпці, як в Excel). 
• В документних — у JSON-подібних об'єктах. 

Форма залежить від типу БД, але суть одна: дані якось структуровані.

CRUD — чотири базові операції з будь-якими даними: Create, Read, Update, Delete. Створити, прочитати, оновити, видалити. Все, що робить застосунок з даними, — це так чи інакше CRUD.

Індекси — механізм пришвидшення пошуку. Без індексу БД переглядає всі записи підряд, а з індексом одразу знає, де шукати. Платити за це доводиться місцем на диску і трохи повільнішим записом.

Схема — опис того, як виглядають дані: які поля є, якого вони типу. В реляційних БД схема жорстка: не можна покласти рядок туди, де очікується число. В документних — схема гнучка або взагалі відсутня, що зручно на старті, але вимагає дисципліни з часом.

Транзакції та ACID. Транзакція — це набір операцій, які виконуються як одне ціле. Або всі, або жодна. Класичний приклад — банківський переказ: списання з одного рахунку і зарахування на інший має відбутись разом, інакше гроші зникнуть у нікуди.

А ще надійні БД дотримуються принципів ACID:

• Atomicity — транзакція або виконується повністю, або відкочується
• Consistency — дані завжди залишаються в коректному стані
• Isolation — паралельні транзакції не заважають одна одній
• Durability — після підтвердження дані збережені, навіть якщо сервер впав

ACID — це гарантія надійності. Саме тому реляційні БД досі домінують там, де критична точність даних.

курси на тему:

Data Scientist

Лавер Василь

Senior Data Scientist у Dell Technologies

Про курс

Engineering manager

Кугот Костянтин

Senior Software Engineering Manager в Oracle

Про курс

Великий розподіл: SQL vs NoSQL

Коли говорять про вибір бази даних, перша розвилка завжди одна: SQL чи NoSQL. 

SQL — реляційна модель

Дані зберігаються в таблицях з чіткою структурою. Таблиці пов'язані між собою через ключі — звідси й назва «реляційні». Щоб отримати дані, запит пишеться мовою SQL.

Це перевірений десятиліттями підхід. Він добре працює, коли дані мають стабільну структуру, між сутностями є складні зв'язки й важлива цілісність — щоб нічого не загубилось і не задвоїлось.

Детальніше саме про SQL ми писали в окремому матеріалі. А ще розповідали про корисні ресурси для практики.

NoSQL — інша модель під інші задачі

NoSQL — це не одна технологія, а радше ряд різних підходів: документи, ключ-значення, колонки, графи. Їх об'єднує те, що вони відмовляються від жорсткої табличної структури заради гнучкості або масштабованості.

NoSQL добре підходить, коли структура даних змінюється часто, обсяги величезні й потрібно горизонтально масштабуватись, або коли швидкість читання важливіша за строгі гарантії цілісності.

Типи баз даних

NoSQL — це парасолька, під якою живе кілька принципово різних підходів.

1. Реляційні (SQL)

Найстаріший та досі найпоширеніший тип. Дані — таблиці, зв'язки між ними — через ключі. Мова запитів — SQL. Представники: 

• PostgreSQL 
• MySQL 
• SQLite 
• Microsoft SQL Server

Використовуються майже скрізь, де є структуровані дані, — від блогів до банківських систем.

2. Документоорієнтовані

Дані зберігаються як документи — зазвичай JSON або BSON. Кожен документ може мати власну структуру. Зручно, коли об'єкти складні та різняться між собою. Представники: 

• MongoDB 
• CouchDB 
• Firestore

Здебільшого використовуються в каталогах товарів, профілях користувачів, на контентних платформах.

3. Key-value сховища

Найпростіша модель: є ключ — є значення. Нічого зайвого. Завдяки цьому, key-value сховища — надзвичайно швидкі. Представники: 

• Redis 
• Memcached 
• DynamoDB

Зустрічаються в кешуванні, сесіях користувачів, чергах, лічильниках у реальному часі.

4. Колонкові

Зовні схожі на реляційні, але зберігають дані не рядками, а колонками. Це дає величезний виграш при аналітичних запитах, коли потрібно агрегувати мільярди рядків за кількома полями. Представники: 

• Apache Cassandra 
• ClickHouse 
• Amazon Redshift

Використовуються в аналітиці, data warehouses, метриках, логах.

5. Графові

Дані — це вузли та зв'язки між ними. Ідеальні для задач, де важлива не сама сутність, а відносини між сутностями. Представники: 

• Neo4j 
• Amazon 
• Neptune

Потрібні в соціальних мережах, рекомендаційних системах, fraud detection і картах залежностей.

6. Time-series бази даних 

Оптимізовані для даних із часовою міткою, що надходять безперервним потоком. Звичайна БД погано справляється з мільйонами записів на кшталт «значення метрики о 14:00:01.342» — time-series БД для цього і створені. Представники: 

• InfluxDB 
• TimescaleDB 
• Prometheus

Потрібні для моніторингу серверів, IoT-пристроїв, трекінгу фінансових тіків.

7. Векторні бази даних

Найновіший тип, який вийшов на перший план разом із розвитком AI. Зберігають не рядки або документи, а вектори — числові представлення об'єктів (текстів, зображень, аудіо). Представники: 

• Pinecone 
• Weaviate 
• pgvector (розширення PostgreSQL)

курси на тему:

Основи програмування на Python

Данилюк Богдан

Architect в EOS Data Analytics

Про курс

Data Engineering

Хороших Ілля

Data Platform Engineer у Lyft

Про курс

Топові бази даних: детально

Є п'ять БД, які найчастіше зустрічаються в реальних проєктах. 

PostgreSQL

Якщо не знаєте, що обрати, — беріть Postgres. Це реляційна БД з відкритим кодом, яка за останнє десятиліття стала стандартом де-факто для більшості бекенд-проєктів.

☑️ З сильних сторін:

• Повна підтримка ACID
• Потужний SQL з віконними функціями та CTE
• Підтримка JSON (можна зберігати документи прямо в реляційній БД) 
• Розширення — зокрема PostGIS для геоданих і pgvector для AI-задач

⭕ Обмеження: 

• Горизонтальне масштабування складніше, ніж у NoSQL-рішеннях. При дуже великих навантаженнях потрібне додаткове налаштування або шардинг.

MySQL/MariaDB

Класика вебу. MySQL живе в основі величезної кількості legacy-проєктів, CMS (WordPress, Drupal) і LAMP-стеків. MariaDB — його форк з відкритим кодом, повністю сумісний синтаксично.

☑️ Сильні сторони: 

• Простота налаштування 
• Величезна спільнота 
• Детальна документація
• Стабільна робота в класичних вебсценаріях

⭕ Обмеження: 

• Поступається PostgreSQL за функціональністю — менше типів даних, слабша підтримка складних запитів, деякі обмеження в роботі з JSON.

Чудово підходить, якщо ви працюєте з legacy-системою або платформою, яка вже сидить на MySQL. Для нових проєктів PostgreSQL зазвичай кращий вибір.

MongoDB

Найпопулярніша документна БД. Дані зберігаються як BSON-документи (бінарний JSON), схема — гнучка, масштабується горизонтально з коробки.

☑️ Сильні сторони: 

• Швидкий старт 
• Зручно, коли структура даних нестабільна або різниться від запису до запису
• Нативна підтримка вкладених об'єктів та масивів.

⭕ Обмеження: 

• Відсутність JOIN-ів у класичному розумінні змушує або денормалізувати дані, або робити кілька запитів. Транзакції є, але складніші у використанні, ніж у SQL.

Підійде для роботи з каталогами, CMS, профілями з довільними атрибутами, прототипами.

Redis

Redis — це не зовсім база даних у звичному розумінні. Це сховище даних у пам'яті, яке працює блискавично. На читання і запис буквально йдуть мікросекунди.

☑️ Сильні сторони: 

• Екстремальна швидкість 
• Підтримка різних структур даних (рядки, хеші, списки, множини, sorted sets)
• Вбудований pub/sub, TTL для автоматичного видалення записів

⭕ Обмеження: 

• Дані живуть у RAM — обсяг обмежений пам'яттю сервера. Персистентність є, але Redis не замінює основну БД, а доповнює її.

Redis гарно підійде для кешування результатів важких запитів, сесій, черг задач, рейт-лімітингу, лідербордів.

SQLite

Найлегша БД у списку — буквально один файл на диску. Не потребує окремого сервера, встановлення або налаштування. Вбудована в Python, Android, iOS і сотні інших середовищ.

☑️ Сильні сторони: 

• Нульовий поріг входу 
• Ідеальна для локальної розробки й тестування 
• Чудово працює для застосунків з одним користувачем або невеликим навантаженням.

⭕ Обмеження: 

• Не розрахована на паралельні записи від багатьох користувачів. При конкурентному доступі виникають блокування. 
• Не підходить для продакшн-сервісів з навантаженням.

Підійде для мобільних додатків, десктопних програм, CLI-інструментів, локальних середовищ розробки, тестів.

Як обрати БД під свій проєкт?

Універсальної відповіді немає, але є правильні запитання. Якщо точніше, їх щонайменше 5:

1. Яка структура даних? Якщо дані чітко структуровані й між сутностями є зв'язки — реляційна БД. Якщо структура гнучка, різниться від запису до запису або ще не відома — документна.

2. Який обсяг і навантаження? Для більшості проєктів PostgreSQL або MySQL впораються без проблем. Якщо очікуються мільйони записів на день або мільйони користувачів одночасно — варто думати про горизонтальне масштабування та відповідні інструменти.

3. Що важливіше — консистентність чи доступність? Фінанси, медицина, e-commerce — тут помилка в даних коштує дорого, потрібен ACID. Стрічка новин, лічильники лайків, кеш — тут краще швидкість і доступність, ніж абсолютна точність у кожен момент.

4. Яка команда і який стек? Найкраща БД — та, яку команда вміє використовувати. Якщо всі знають SQL, а проєкт не має явних причин йти в NoSQL — не треба. Мода не є аргументом.

5. Який горизонт проєкту? Прототип або MVP — простіше рішення, швидкий старт. Довгостроковий продакшн — варто думати про операційні витрати, бекапи, моніторинг, міграції.