SQL vs NoSQL базы данных

Вы когда-нибудь оказывались перед дилеммой выбора наиболее подходящего типа хранилища для своего приложения? Какая база данных лучше всего справится с бизнес-ожиданиями и обеспечит эффективную работу? Если да - эта заметка поможет разобраться, какую базу выбрать (SQL или NoSQL), и заставить ваше приложение работать как надо.

Сегодня большинство компаний всерьёз зависят от обработки и управления большими объёмами данных. Ключевое решение при выборе базы данных всегда упирается в бизнес-логику приложения, критически важные функции системы, структуру данных и требования к ним.

Главный фактор при выборе базы - это структура данных и тип операций, которые с ними выполняются. Но прежде чем углубляться в выбор конкретного решения, важно чётко понимать устройство и возможности каждого типа баз данных. В целом базы данных делятся на реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL).

SQL базы данных

SQL (Structured Query Language) - это язык программирования, специально предназначенный для реляционных баз данных, которые по своей природе строго структурированы. Такие базы в основном состоят из таблиц, а каждая таблица - из строк и столбцов.

Реляционные базы данных используют заранее определённую схему, которая задаёт связи между таблицами и типы полей. Это важный механизм для поддержания согласованности данных и снижения избыточности.

Реляционные базы соответствуют принципам ACID, что делает их отличным выбором для транзакционных систем и хранения финансовых данных. Соблюдение ACID гарантирует корректную работу даже при сбоях, что критично для валидности транзакций. К примерам SQL-баз данных относятся MySQL, Oracle, PostgreSQL и MariaDB.

NoSQL базы данных

NoSQL - это нереляционные базы данных, ориентированные на гибкость и масштабируемость. Они поддерживают динамические схемы и лучше всего подходят для хранения неструктурированных данных: контента статей, видео, постов из соцсетей и других подобных форматов. Существует несколько типов NoSQL-баз, включая key-value хранилища, документ-ориентированные базы, колоночные базы и графовые базы данных.

Хотя NoSQL-базы менее эффективны с точки зрения сложных запросов, их распределённая архитектура и гибкость делают их отличным выбором для современных фреймворков вроде Hadoop, а также для задач big data и обработки данных в реальном времени.

NoSQL-базы придерживаются модели BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency), которая обеспечивает высокую гибкость. Они хорошо подходят для хранения иерархических данных и решения задач доступности. Среди примеров NoSQL-баз - MongoDB, Redis, Neo4j, Cassandra и HBase.

Типы NoSQL-баз данных

Key-Value хранилища

Модель Key/Value - самая базовая и понятная из всех. Идея проста: используется хеш-таблица с уникальным ключом и указателем на конкретный кусок данных. Но такой подход может быть неэффективным, если нужно выбрать или обновить только часть данных.

В key-value базах данные хранятся в виде хеш-таблицы, где каждый ключ уникален, а значение может быть в формате JSON, BLOB, обычного текста и т.д. Примеры таких баз: Redis, Voldemort, Oracle BDB, Amazon SimpleDB и Riak.

Вы можете подробнее разобраться в этом в статье: Design key-value store.

Колоночные базы данных

Колоночные хранилища были созданы для хранения и анализа огромных объёмов данных, распределённых по нескольким устройствам. Столбцы группируются по семействам колонок. Поскольку данные хранятся поколоночно, такие базы показывают отличную производительность на агрегатных запросах вроде SUM, COUNT, AVG, MIN и т.п. Колоночные NoSQL-базы широко используются в хранилищах данных, корпоративной аналитике, CRM и даже в библиотечных каталогах. Примеры: Cassandra, HBase, Hypertable и другие.

Документные базы данных

Документные базы - это следующий шаг после key-value хранилищ. Они позволяют хранить вложенные структуры данных, связанные с каждым ключом, и поддерживают более эффективные запросы. Примеры: CouchDB, MongoDB, Amazon SimpleDB и т.д.

Графовые базы данных

Графовые базы предлагают гибкую модель данных, которая может масштабироваться на несколько машин. Такие базы являются мультиреляционными и в основном используются для социальных сетей, логистики и пространственных данных. Примеры: Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph, OrientDB и другие.

Когда стоит использовать SQL-базы данных?

SQL-базы данных стоит выбирать, если:

данные жёстко структурированы и обновляются не слишком часто;
целостность данных имеет критическое значение;
сервису требуется большое количество сложных запросов;
соблюдение ACID принципиально важно.

Когда стоит использовать NoSQL-базы данных?

NoSQL-базы данных лучше подходят, если:

ключевыми требованиями системы являются гибкость, масштабируемость и скорость;
объём данных очень большой, и нужна гибкая схема;
ACID-гарантии не обязательны;
сервис требует распределённой архитектуры и облачных вычислений;
система должна разрабатываться и развиваться максимально быстро.

Масштабируемость

Чтобы эффективно справляться с ростом трафика, систему нужно масштабировать. Масштабируемость повышает пропускную способность и снижает задержки. При этом SQL- и NoSQL-базы данных заметно отличаются по подходам к масштабированию.

Горизонтальное масштабирование означает добавление новых машин в систему, а вертикальное - наращивание мощности одной и той же машины для обработки большего объёма нагрузки. NoSQL-базы поддерживают горизонтальное масштабирование, тогда как SQL-базы в основном ориентированы на вертикальное.

В SQL, или реляционных, базах данные имеют строго структурированный вид, поэтому при масштабировании важно сохранять эту структуру. Чтобы поддерживать целостность сервиса, SQL-базы обычно проектируются для работы на одном сервере.

В NoSQL-базах, наоборот, нет жёсткой необходимости поддерживать структуру данных, а каждая сущность существует независимо от остальных. Поэтому такие системы легко масштабируются горизонтально - за счёт добавления новых серверов.

Объединяя лучшее из двух миров

По мере усложнения систем всё чаще имеет смысл использовать оба типа баз данных для разных задач внутри одного сервиса. Например, система YouTube хранит видеоконтент в NoSQL-базах, а пользовательские метаданные и другую информацию - в реляционных базах. Используя сильные стороны каждого подхода, можно закрыть бизнес-требования, комбинируя оба типа баз данных.

Некоторые решения пытаются совместить оба мира. Например, MySQL Document Store предлагает структурированность SQL-базы и гибкость NoSQL. Аналогично, MongoDB - формально NoSQL-база - также поддерживает ACID-транзакции.

Заключение

Выбор базы данных полностью зависит от типа приложения и набора сервисов, которые оно предоставляет. Универсального решения, подходящего под все случаи, не существует. Разные бизнес-задачи требуют либо реляционных, либо нереляционных баз данных, а иногда - их комбинации.

Есть приложения, где критичны структура данных и их целостность, а схемы заранее чётко определены. Для таких сценариев лучше всего подходят реляционные базы данных. В то же время существуют системы, для которых важнее скорость и масштабируемость - здесь NoSQL выглядит более удачным выбором.

С развитием новых технологий, real-time обработки и сильно распределённых систем NoSQL-базы набирают популярность. Но окончательное решение о выборе хранилища всегда остаётся за конкретным приложением. При проектировании архитектуры важно учитывать все граничные случаи и реальные требования системы.