Базы данных: основные типы и их особенности

Базы данных стали основой современного цифрового мира. Они функционируют незаметно, но именно благодаря им люди совершают покупки в интернете, используют банкоматы и общаются в соцсетях.

Бизнес накапливает петабайты информации. От масштабных торговых площадок до научных организаций — везде нужны инструменты, способные не только сохранять и упорядочивать данные, но и эффективно их анализировать.

В статье расскажем, что такое базы данных, как их используют в разных сферах и почему реляционные и нереляционные модели дополняют друг друга. Уделим внимание облачным системам, которые, по прогнозам Gartner, станут основным направлением развития отрасли в ближайшие годы.

Базы данных и системы управления имиБазы данных и системы управления ими

Что такое база данныхЧто такое база данных

База данных — это организованная совокупность связанных между собой данных, хранящихся в электронном виде. В отличие от обычного набора файлов, она построена по чётким правилам и имеет продуманную структуру. По определению IEEE, это «организованная коллекция данных, которая позволяет легко получать к ней доступ, управлять ею и обновлять содержимое по мере необходимости».

В основе каждой базы лежит модель данных — она определяет устройство хранилища и способы связи его элементов. Современные базы опираются на строгие схемы, что не даёт информации превратиться в хаос. Благодаря этому все сведения сохраняют порядок и точно отражают реальные объекты с их взаимосвязями.

Компании собирают в базах данных всю важную информацию: о клиентах, продажах, ресурсах и т. д. Это позволяет не принимать решения на основе догадок, а опираться на проверенные факты. По данным Harvard Business Review, компании, использующие data‑driven‑подход, показывают лучшие результаты в бизнесе.

Система управления базами данныхСистема управления базами данных

Традиционно базу данных и систему управления базами данных (СУБД) разделяли: первая хранила информацию, вторая — управляла ею. Сегодня эта граница часто стирается и термины используют как синонимы. Если провести аналогию, база данных — библиотека с книгами, а СУБД — библиотекарь, который помогает найти нужную книгу и поддерживает порядок на полках.

СУБД — это программный комплекс, выступающий посредником между пользователями и данными. Он создаёт структуру хранилища, добавляет, ищет и изменяет информацию, защищает её целостность. Благодаря СУБД разработчикам не нужно думать о технических деталях вроде расположения файлов на диске или организации параллельной работы — система берёт эти задачи на себя.

Принципы работы СУБДПринципы работы СУБД

СУБД обеспечивает выполнение четырёх основных операций с данными: создание, чтение, обновление и удаление. Для этого она использует два основных языка:

1. Язык описания данных (DDL) — отвечает за создание структуры базы данных.

2. Язык манипулирования данными (DML) — управляет информацией внутри существующей структуры.

В реляционных СУБД главным инструментом работы выступает язык SQL, который объединяет в себе функции обоих этих языков.

Многие реляционные СУБД поддерживают механизм транзакций, который обеспечивает целостность данных при одновременной работе пользователей. В таких системах транзакции часто следуют принципам ACID:

• атомарность — операция выполняется полностью или не выполняется вовсе;

• согласованность — данные переходят из одного целостного состояния в другое;

• изоляция — параллельные транзакции не влияют друг на друга;

• надёжность — результаты успешных транзакций сохраняются.

Современные СУБД предлагают различные инструменты для оптимизации: в некоторых есть функции автоматического индексирования, в других требуется ручная настройка индексов. Многие системы умеют кешировать часто запрашиваемые данные в памяти и координировать параллельный доступ. Набор возможностей зависит от конкретной СУБД — от реляционных с полной поддержкой ACID до NoSQL‑решений, где часть этих свойств может быть ослаблена ради производительности и масштабируемости.

Взаимосвязь базы данных и СУБДВзаимосвязь базы данных и СУБД

При реализации базы данных внутри СУБД создаётся логическая модель данных — реляционная, объектная или другие, а также физическая модель организации хранения. Логическая модель определяет, как данные представлены и связаны между собой. Физическая модель определяет, как данные фактически размещаются на носителях информации.

База данных следует правилам модели при хранении информации, а СУБД обеспечивает соблюдение этих правил и даёт инструменты для управления данными.

Типы баз данныхТипы баз данных

Каждая база данных строится на основе определённой модели данных. Эта модель определяет, как система представляет информацию, устанавливает связи между отдельными элементами и организует всю структуру хранения. От выбора модели зависит, как будет выполняться доступ к данным, какие операции будут эффективны, а какие — затруднены. Поскольку разные задачи требуют различных подходов, сформировалось несколько основных типов баз данных.

Основные типы баз данных по модели данныхОсновные типы баз данных по модели данных

Иерархические базы данныхИерархические базы данных

Эти базы имеют древовидную структуру с чёткими отношениями «родитель‑потомок». Это иерархическая структура, где каждый элемент, кроме корневого, имеет только одного родителя, но может иметь несколько потомков. Такая модель хорошо подходит для представления организационных структур или файловых систем.

Сетевые базы данныхСетевые базы данных

Это развитие иерархической модели, где допускаются связи «многие ко многим». В сетевой модели каждый элемент может быть связан с любым другим, подобно паутине. Для описания таких сложных отношений был разработан стандарт DBTG (Data Base Task Group — комитет, который в 1971 году формализовал спецификацию сетевой модели данных). Например, в университетской базе данных один студент может учиться на нескольких курсах, а один преподаватель — вести занятия в разных группах. Сетевые базы стали предшественницами современных графовых систем.

Реляционные базы данныхРеляционные базы данных

Самый распространённый тип баз данных, где информация организована в виде таблиц (отношений). Каждая строка — это запись, а столбцы определяют атрибуты этой записи. Таблицы связываются между собой через ключевые поля. Реляционные базы используют структурированный язык запросов SQL, обеспечивают высокую надёжность данных и поддерживают ACID‑транзакции. Это сделало их стандартом для бизнес‑приложений.

Этот тип баз данных появился в 1970‑х годах и до сих пор остаётся основным стандартом для бизнес‑приложений и корпоративных систем, но всё чаще дополняется специализированными решениями для конкретных задач. Например, банковские системы полагаются на реляционные БД для хранения счетов клиентов, проведения транзакций и ведения финансовой отчётности — здесь гарантии целостности данных критически важны для каждой операции.

Объектно‑ориентированные базы данныхОбъектно‑ориентированные базы данных

Эти системы хранят информацию в виде объектов — так же, как в объектно‑ориентированных языках программирования. Объекты имеют атрибуты и методы и могут наследовать свойства других объектов. Такой подход упрощает работу программистов, избавляя от необходимости транслировать объекты в таблицы и обратно. Хотя чистые объектно‑ориентированные СУБД — ObjectStore и Versant — не получили массового распространения, их концепции нашли применение в современных документных базах и ORM‑технологиях.

Нереляционные базы данных (NoSQL)Нереляционные базы данных (NoSQL)

Не все данные удобно хранить в таблицах. Для работы с неструктурированной информацией созданы особые базы, которые могут хранить данные в разных форматах — как документы JSON и BSON, пары «ключ‑значение» или сложные графы. MongoDB — яркий представитель документных систем.

Нереляционные базы зачастую позволяют быстрее разрабатывать приложения благодаря гибкой схеме данных, где структуру можно изменять без сложных миграций. Их часто применяют в высоконагруженных веб‑приложениях, системах аналитики больших данных и контентных платформах.

В распределённых нереляционных системах применяется иной подход к согласованности данных, чем в реляционных СУБД. В зависимости от приоритетов выбирают тот или иной компромисс — например, NoSQL‑решения часто жертвуют строгой согласованностью ради высокой доступности и масштабируемости.

Нереляционные базы подразделяются на несколько типов, включая:

Графовые базы данных

Этот тип представляет информацию в виде точек и связей между ними — узлов и рёбер графа — похоже на схему метро или карту дружеских связей. Такая структура идеально подходит для социальных сетей, где нужно находить связи между пользователями, или для рекомендательных систем интернет‑магазинов. В них легко найти, например, друзей друзей или товары, которые часто покупают вместе.

В отличие от традиционных баз, где для связывания данных нужны сложные JOIN‑запросы, графовые базы позволяют напрямую искать пути и сообщества в графе. Для работы с такими базами используются специальные языки запросов к графам, например, Cypher.

Колоночные базы данных

В этих системах данные хранятся по столбцам, а не по строкам, как в обычных таблицах. Такой подход значительно ускоряет аналитические запросы с большими объёмами данных, но негативно влияет на операции со строками (например, изменение записи целиком). Когда нужно подсчитать, например, среднюю выручку за год, система быстро считывает только нужный столбец с цифрами, не загружая остальные данные. Настоящие колоночные СУБД — Vertica, Apache Druid, ClickHouse^®, а также облачные решения Amazon Redshift и Snowflake — отлично справляются с аналитикой больших массивов данных и обычно используются для построения хранилищ данных, а не для транзакционных систем.

Distributed SQLDistributed SQL

Новое поколение систем, сочетающих реляционную модель и язык SQL с возможностями горизонтального масштабирования. Distributed SQL стремятся объединить надёжность традиционных баз данных с гибкостью и производительностью нереляционных подходов. Примеры: Google Cloud Spanner, CockroachDB, YDB.

Другие классификации баз данныхДругие классификации баз данных

Помимо разделения по основной модели данных, базы данных классифицируют по различным признакам: способу размещения, архитектуре и специализации. Такие классификации дополняют основную типологию и часто пересекаются с ней — например, временная база данных может быть одновременно реляционной или нереляционной.

Базы данных временных рядовБазы данных временных рядов

База данных временных рядов — это программная система, оптимизированная для хранения и обработки временных рядов, представленных парами «время‑значение». Такие базы особенно востребованы в сферах, где требуется анализировать последовательные измерения: показания датчиков, биржевые котировки, логи серверов. С расширением сферы применения интернета вещей (IoT) эти системы стали незаменимыми — они эффективно хранят и обрабатывают миллиарды точек данных с хронологической привязкой.

Временные базы данных могут быть построены как на реляционной основе — TimescaleDB, расширение PostgreSQL, так и на нереляционной — InfluxDB. Их главная особенность — специальные структуры данных и алгоритмы, оптимизированные для быстрой записи и анализа информации, упорядоченной по времени. Они предлагают специальные функции для работы с временными интервалами, агрегации по периодам и выявления трендов.

Распределённые базы данныхРаспределённые базы данных

Эти системы работают сразу на нескольких серверах или в разных дата‑центрах. Данные распределяются между узлами и копируются для надёжности. Даже если один сервер выйдет из строя, система продолжит работать. Яндекс разработал собственные решения в этой области: YDB — распределённую Distributed SQL СУБД и SQPR — инструмент для масштабирования PostgreSQL. Особый случай — технология блокчейн, где база данных распределена между всеми участниками сети, обеспечивая неизменность данных.

Типы СУБД по способу хранения данныхТипы СУБД по способу хранения данных

СУБД можно классифицировать по множеству признаков: поддерживаемые модели данных, архитектура, масштабируемость, способ доступа к данным.

Среди многочисленных классификаций СУБД особого внимания заслуживает разделение по физическому способу организации хранения. Эта характеристика напрямую влияет на скорость обработки запросов, надёжность системы и её пригодность для решения тех или иных задач. Хотя существуют и другие типы хранения — флэш‑память или гибридные решения с FPGA‑ускорителями, наиболее распространёнными являются следующие две категории:

Дисковые СУБДДисковые СУБД

Традиционный подход, при котором данные хранятся на постоянных накопителях (HDD, SSD, NVMe). Такие системы обеспечивают сохранность информации при отключении питания и могут работать с большими объёмами данных, но имеют ограничения по скорости доступа из‑за задержек при чтении и записи на физические носители.

In‑memory СУБДIn‑memory СУБД

Эти системы полностью или преимущественно держат данные в оперативной памяти, что обеспечивает впечатляющий прирост в скорости чтения — до тысяч раз по сравнению с дисковыми системами. При этом надёжные in‑memory СУБД фиксируют изменения на диске через механизмы журналирования, обеспечивая сохранность данных при сбоях. Redis, Tarantool и SAP HANA применяются в сценариях, где критична скорость обработки запросов: в аналитических вычислениях, телекоммуникациях, для кеширования данных веб‑сайтов. Благодаря постоянному удешевлению оперативной памяти такие системы становятся всё доступнее для широкого круга задач.

Выбор подходящего типа базы данныхВыбор подходящего типа базы данных

При выборе типа базы данных важно учитывать специфику задачи:

• для транзакционных (OLTP) бизнес‑приложений с чёткой структурой данных и требованиями к надёжности оптимальны реляционные базы;

• для аналитических (OLAP) систем подойдут колоночные хранилища, оптимизированные для сложных запросов к большим массивам данных;

• для работы с неструктурированной информацией эффективны документные и другие нереляционные решения;

• для анализа временных рядов лучше использовать специализированные временные базы данных;

• для задач с высокими требованиями к скорости отклика подойдут системы с хранением в оперативной памяти.

Современный подход часто предполагает использование нескольких типов баз данных в рамках одного проекта — каждый для решения своих специфических задач. Этот принцип получил название polyglot persistence — многоязычное сохранение.

Примеры использования баз данныхПримеры использования баз данных

Современный бизнес строится на базах данных. В интернет‑магазинах, например, базы отслеживают каждый товар: его наличие на складе, цену, характеристики. Когда покупатель оформляет заказ, система автоматически проверяет остатки, резервирует товар и фиксирует платёж. Вся история покупок сохраняется для будущих рекомендаций.

Банковские системы используют реляционные СУБД корпоративного уровня с полной поддержкой ACID‑транзакций. Когда клиент снимает деньги в банкомате, система проверяет баланс, уменьшает сумму на счёте, фиксирует время и место операции. Если происходит сбой, механизм транзакций гарантирует, что деньги не спишутся дважды и не исчезнут со счёта.

В медицинских учреждениях базы данных хранят электронные медкарты, результаты анализов и назначения врачей. Строгие требования безопасности защищают врачебную тайну: каждый доктор видит карты только своих пациентов, а исследователи получают доступ только к обезличенным данным.

Социальные сети — пример современного подхода к работе с данными. Они используют сразу несколько типов баз: реляционные хранят профили пользователей, графовые отвечают за связи между друзьями и подписчиками, а распределённые хранилища работают с фотографиями и видео. При этом система должна обрабатывать миллиарды запросов в день с минимальными задержками.

В логистике базы данных управляют складскими запасами и доставкой. Каждое перемещение товара фиксируется в базе: приём на склад, размещение на полке, отгрузка клиенту. Когда курьер сканирует штрих‑код посылки, система сразу обновляет статус доставки. В авиации GDS предотвращает двойное бронирование одного места разными пассажирами.

В библиотеках и учебных организациях базы данных лежат в основе электронных каталогов, регистров и планировщиков расписания. Принцип тот же: хранить сведения так, чтобы любой фрагмент было легко найти, обновить и защитить от некорректных действий.

Даже в повседневной жизни мы постоянно пользуемся базами данных. Простой пример — телефонная книга в смартфоне, где информацию легко найти и обновить.

Будущее баз данных: от картотеки до искусственного интеллектаБудущее баз данных: от картотеки до искусственного интеллекта

За полвека базы данных прошли впечатляющий путь развития — от простых иерархических систем на первых компьютерах до сложных распределённых платформ, обрабатывающих миллиарды операций ежедневно. По данным Gartner, мировой рынок систем управления базами данных уже превысил $100 млрд и продолжает расти, преимущественно за счёт облачных сервисов.

Сегодня каждой задаче соответствует свой инструмент. Реляционные базы данных остаются основой бизнес‑приложений благодаря надёжности и проверенным технологиям. Для работы с неструктурированной информацией или сложными связями появились новые решения: документные хранилища, графовые базы, колоночные системы для аналитики.

Будущее баз данных формируется под влиянием нескольких ключевых тенденций. По прогнозам экспертов, облачные СУБД скоро станут доминирующим направлением развития отрасли. Компании массово переносят базы данных в облако, чтобы сократить расходы на оборудование и упростить обслуживание. Уже появились полностью автоматические системы, где ресурсы подстраиваются под нагрузку, а клиенты платят только за реальное использование.

Искусственный интеллект меняет работу баз данных двумя путями. Внутри СУБД алгоритмы машинного обучения помогают системе самонастраиваться: выбирать оптимальные индексы, предугадывать нагрузку, находить аномалии в запросах. Снаружи возникают новые задачи — хранение данных для нейросетей. Векторные базы данных, такие как Pinecone и Weaviate, хранят числовые представления текстов и изображений, позволяя искать похожие объекты по смыслу, а не только по точному совпадению.

Границы между разными типами баз данных постепенно стираются. Современные системы — YDB от Яндекса, Google Cloud Spanner — сочетают надёжность классических баз с гибкостью новых подходов. Они поддерживают и строгие транзакции, и работу с неструктурированными данными. Технология HTAP позволяет одновременно обрабатывать текущие операции и сложные аналитические запросы.

Безопасность данных приобретает всё большее значение. Законы о защите информации требуют особого подхода к хранению персональных данных. В ответ базы данных развивают средства защиты: сквозное шифрование, гибкое управление доступом на основе политик, подробный аудит действий пользователей. Появляются системы с гомоморфным шифрованием, которые обрабатывают данные, не расшифровывая их, а некоторые СУБД работают только в памяти компьютера, не оставляя следов на жёстком диске.

Появляются системы с гомоморфным шифрованием, которые обрабатывают данные, не расшифровывая их полностью. Для обеспечения повышенной защиты в некоторых сценариях используются базы данных, работающие преимущественно в оперативной памяти с минимизацией записи конфиденциальной информации на физические носители.

За простыми запросами к базе данных сегодня стоят годы исследований и десятки технологий. Однако пользователи не должны задумываться об этой сложности — они просто получают нужную информацию за доли секунды. В этом и заключается главное достижение баз данных: превращать огромные массивы информации в понятный и удобный инструмент для повседневных задач.