Обзор типов баз данных. Примеры современных СУБД

Сейчас практически ни одна компания, интернет‑сервис или мобильное приложение не обходится без баз данных.  Чтобы вам было проще разобраться, рассмотрим их основные типы, а также узнаем, как ими управляют. 

Что такое базы данных 

Базы данных (БД) — это электронные хранилища, которые помогают хранить, организовывать и использовать информацию. 

В современном мире объемы информации огромны: компании хранят данные о миллионах транзакций, документах, клиентах, процессах, исследованиях и многом другом. Все это нужно держать в порядке, защищать от потерь и несанкционированного доступа. Базы данных как раз и решают эту задачу: они позволяют централизованно управлять информацией, обеспечивают ее целостность и безопасность, а также дают возможность использовать качественные данные для развития бизнеса, автоматизации процессов, создания отчетов и даже для работы искусственного интеллекта.

Разновидности баз данных

Есть множество разновидностей баз данных, каждая из которых решает свои задачи и подходит для разных типов информации и сценариев использования. Включая:

Иерархические базы данных

Иерархические БД представляют собой структуру хранения данных в виде дерева, где каждый элемент — узел — связан только с одним родителем, но может иметь несколько дочерних элементов. Подобная организация напоминает файловую систему операционной системы или, например, структуру компании: есть руководитель, а у него — подчиненные, а у подчиненных — свои сотрудники.

В центре структуры находится корневой узел — главный элемент. От него отходят ветви к дочерним элементам, у которых, в свою очередь, могут быть собственные ветви. Так формируется жесткая иерархия, где каждый уровень строго подчинен вышестоящему.

Плюсы:

• простая и логичная организация данных;
• быстрый и эффективный доступ к данным;
• высокая производительность при операциях по чтению данных в рамках дерева;
• подходит для задач с заранее известной, стабильной иерархической структурой — например, для создания организационных схем, каталогов продукции или файловых систем.

Минусы:

• ограниченная гибкость — невозможно реализовать связи «многие ко многим», так как у каждого потомка есть только один родитель;
• чтобы изменить структуру или добавить новые связи, нужно перестроить всю базу;
• следовательно, такие БД сложно адаптировать под задачи, где структура данных часто меняется или появляются новые взаимосвязи;
• они подходят для хранения данных с пересекающимися или динамическими отношениями.

Примеры: IBM IMS, Windows Registry, LDAP, Apache Directory Server.

Сетевые базы данных

Сетевые БД используют структуру, которая основана на графе, где у каждой записи может быть несколько родителей и несколько дочерних элементов. Эта архитектура позволяет моделировать более сложные взаимосвязи между данными, чем иерархическая модель, и подходит для описания сценариев, где между объектами возникает множество связей. Например, она подойдет для систем бронирований, управления логистикой или телекоммуникационных сервисов.

В сетевой модели используются специальные указатели, которые задают связи между записями. Они позволяют создавать сложные структуры и эффективно выполнять запросы к данным с многочисленными перекрестными связями.

Плюсы:

• позволяют моделировать сложные отношения между данными, включая связи типа «многие ко многим»;
• эффективны при работе с большими объемами информации, где требуется множественная связанность объектов;
• обеспечивают высокую скорость выполнения операций при большом количестве взаимосвязей;
• сохранение целостности данных — каждая дочерняя запись связана с одним или несколькими родителями через контролируемые связи.

Минусы:

• высокая сложность проектирования и поддержки базы;
• сложное масштабирование и интеграция с современными приложениями и технологиями;
• работа с сетевыми БД требует глубокого понимания внутренней структуры данных.

Примеры: IDMS, TurboIMAGE, Raima Database Manager, Univac DMS-1100.

Объектно-ориентированные базы данных

В объектно-ориентированных БД информация хранится в виде объектов — самостоятельных сущностей, которые объединяют данные и методы их обработки. 

Модель таких баз данных напрямую поддерживает основные принципы объектно-ориентированного программирования: инкапсуляцию, наследование и полиморфизм. Объекты могут содержать вложенные структуры, поддерживать сложные связи между собой и позволять повторное использование кода.

Плюсы:

• прямая интеграция с объектно-ориентированными языками программирования: Java, C++, Python, C#, Ruby и другими;
• удобство работы со сложными и вложенными структурами данных;
• поддержка наследования, инкапсуляции и полиморфизма;
• возможность хранить не только данные, но и связанные с ними методы.

Минусы:

• меньшая распространенность по сравнению с реляционными системами;
• более высокая сложность внедрения, поддержки и масштабирования;
• меньше специалистов и готовых инструментов на рынке;
• ограниченная совместимость с существующими решениями и стандартами.

Примеры: db4o, ObjectDB, GemStone/S, ZODB.

Реляционные базы данных

Реляционные БД хранят данные в виде взаимосвязанных таблиц. Каждая таблица состоит из строк (записей) и столбцов (атрибутов), а связи между ними реализуются с помощью ключей — первичных и внешних. 

Для управления данными используется стандартный язык запросов SQL, который обеспечивает мощные инструменты фильтрации, сортировки, объединения и анализа информации. 

Реляционная модель лежит в основе работы большинства корпоративных и государственных информационных систем благодаря строгой организации данных и поддержке транзакций.

Плюсы:

• высокая надежность и стандартизация;
• поддержка транзакций и строгий контроль целостности данных (ACID-свойства);
• гибкость при работе с хорошо структурированными и взаимосвязанными данными;
• большое сообщество;
• широкое распространение в корпоративных, коммерческих и государственных сферах.

Минусы:

• сложно быстро масштабировать на много серверов;
• неудобно работать с неструктурированными или постоянно меняющимися данными;
• любые изменения в структуре таблиц требуют доработки базы и кода;
• при увеличении объёма данных производительность может снижаться;
• для настройки и поддержки требуется опытный администратор.

Примеры: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM Db2, SQLite.

NoSQL-базы данных

NoSQL БД — класс современных систем хранения, которые предназначены для работы с большими объемами неструктурированных, полуструктурированных или быстро меняющихся данных. 

В отличие от традиционных реляционных баз, здесь нет жесткой схемы таблиц — данные можно хранить в виде документов, пар ключ-значение, графов или столбцов. Благодаря этому NoSQL БД используется в высоконагруженных и распределенных проектах, где важно обеспечить быстрое добавление, обработку и поиск информации независимо от ее структуры.

Такие базы данных особенно востребованы в интернет-компаниях, социальных сетях, мобильных приложениях, IoT-платформах и в аналитике Big Data. Большинство NoSQL-решений легко масштабируются по мере роста нагрузки: можно просто добавлять новые серверы, не перестраивая всю архитектуру.

Плюсы:

• не требуют строгой структуры данных: легко добавлять новые поля и типы информации;
• просто и быстро масштабируются на множество серверов;
• быстро работают с большими объемами информации;
• подходят для распределенных и облачных проектов, где данные часто хранятся на разных площадках.

Минусы:

• нет единого стандарта для запросов (как SQL) — у каждой системы свои методы и синтаксис;
• сложнее обеспечить целостность данных и выполнять сложные операции между разными частями базы;
• часто не подходят для сложных аналитических запросов или объединения данных;
• не всегда удобно интегрируются с привычными системами отчетности и бизнес-аналитики, которые изначально построены под реляционные базы данных;
• требуют настройки дополнительных механизмов безопасности, резервного копирования и мониторинга, так как не все функции доступны из коробки.

Примеры: MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase, Amazon DynamoDB.

Централизованные базы данных

Централизованные БД представляют собой систему, в которой вся информация хранится и обрабатывается на одном центральном сервере или в едином центре данных. Все пользователи и приложения, независимо от их местоположения, обращаются к этому серверу, чтобы получить, добавить или изменить данные. 

Такая архитектура чаще всего встречается в небольших компаниях, учебных заведениях и локальных корпоративных сетях.

Плюсы:

• упрощенное администрирование и централизованный контроль доступа;
• легкая организация резервного копирования и обновлений;
• высокая согласованность и целостность данных, так как все изменения проходят через одну точку;
• минимальные расходы на поддержку инфраструктуры в небольших коллективах.

Минусы:

• ограничение по производительности при большом количестве пользователей или операций;
• сложности с доступом при удаленной работе пользователей;
• зависимость работы всей системы от одного сервера: если центральный сервер выходит из строя, все пользователи теряют доступ к данным;
• проблемы при интеграции БД с другими системами или сервисами;
• сложности с масштабированием при росте бизнеса или переходом к распределенной архитектуре.

Примеры: Oracle Database, IBM Db2, Microsoft SQL Server, PostgreSQL.

Распределенные базы данных

Распределенные БД — это современные системы хранения информации, в которых данные не находятся в одном центре, а разбиты на части (фрагменты) и размещены на нескольких серверах. Они часто расположены в разных городах, странах или даже на разных континентах. 

Каждый сервер отвечает только за свою часть данных, а вместе они образуют единую логическую базу. Пользователь работает с такой системой как с одной базой данных, но на самом деле запросы могут обрабатываться одновременно на нескольких серверах.

Распределенные базы используются в международных интернет-сервисах, крупных корпоративных системах, финансовых платформах, облачных решениях и интернет-магазинах с пользователями по всему миру.

Плюсы:

• можно легко увеличивать объем базы данных и число пользователей, просто добавляя новые серверы;
• система продолжает работать даже если один из серверов перестал отвечать;
• есть возможность размещать данные ближе к пользователям в разных странах, чтобы ускорить отклик и повысить комфорт работы;
• высокая производительность при большом количестве запросов и операций.

Минусы:

• сложно следить, чтобы данные на всех серверах всегда были одинаковыми;
• настройка и обслуживание такой базы требуют больше времени и знаний;
• для поддержки, поиска и устранения ошибок, обновлений и контроля безопасности нужны специальные инструменты и опытные специалисты;
• возможны задержки при синхронизации данных между удаленными серверами.

Примеры: Apache Cassandra, Google Spanner, CockroachDB.

Облачные базы данных

Облачные БД полностью размещаются и управляются на сторонних облачных платформах — например, Amazon, Google, Microsoft или IBM. Пользователь работает с базой данных через интернет и не тратит время на покупку, настройку и обслуживание серверов. Все вопросы администрирования, обновлений и резервного копирования решает облачный провайдер, а платить нужно только за те ресурсы, которые реально используются.

Облачные базы удобны для быстрорастущих проектов, стартапов, онлайн-магазинов и международных сервисов, где количество данных и пользователей может резко меняться. 

Плюсы:

• можно быстро увеличить или уменьшить объем ресурсов без остановки системы;
• не нужно покупать и обслуживать собственные серверы;
• база работает круглосуточно, с любого устройства и из любой точки мира;
• провайдер занимается обновлениями, резервным копированием и устранением неполадок.

Минусы:

• работа базы полностью зависит от стабильного интернет-соединения;
• безопасность и защита данных во многом зависят от провайдера;
• приходится регулярно платить за услуги (ежемесячно, ежедневно или почасово), к тому же, расходы могут расти с увеличением нагрузки;
• может быть сложно быстро перенести данные в другую облачную систему или обратно на свои серверы.

Примеры: Amazon RDS, Google Cloud SQL, Microsoft Azure SQL Database, IBM Db2 on Cloud, MongoDB Atlas.

Операционные базы данных

Операционные БД — это основа для систем, которые постоянно работают с обновляющейся и актуальной информацией. Они легко поддерживают повседневные бизнес-процессы и быстро обрабатывают огромное количество однотипных операций. 

Такие базы хранят заказы, оплаты, товары на складе, регистрации, бронирования и другую информацию, которую нужно быстро обновлять и учитывать. Их главная задача — обеспечить быстрый отклик системы на каждое изменение и синхронную работу множества пользователей в реальном времени.

Как правило, операционные базы данных лежат в основе интернет-магазинов, банков, мобильных приложений, служб доставки, государственных и корпоративных порталов, где происходят тысячи или даже миллионы операций ежедневно.

Плюсы:

• данные обрабатываются практически мгновенно, даже при большом потоке операций;
• все изменения сразу же отражаются в базе, что позволяет видеть актуальную картину в любой момент;
• поддержка большого количества одновременных пользователей;
• надежные механизмы защиты целостности данных.

Минусы:

• плохо подходят для хранения и анализа больших объемов старых данных — они больше нужны для текущих операций;
• нужно регулярное обслуживание, настройка резервного копирования и постоянный контроль за состоянием системы;
• сложная и ресурсоемкая аналитика или формирование подробных отчетов может замедлять работу базы.

Примеры: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, PostgreSQL, IBM Db2.

Как управлять базами данных

Чаще всего люди работают с базой данных через специальное программное обеспечение — систему управления базами данных (СУБД), которая помогает добавлять, изменять, удалять и находить нужную информацию.

С помощью СУБД вы можете легко управлять большими массивами информации, структурировать их и быстро находить нужные данные. Она берет на себя рутинные задачи. Например, с ее помощью можно:

• вносить новые записи, редактировать существующие или удалять устаревшую информацию;
• быстро находить нужные данные с помощью поисковых запросов;
• управлять правами доступа: кто что может просматривать или менять;
• создавать резервные копии и восстанавливать данные после сбоев;
• контролировать безопасность, чтобы защитить данные от потерь и несанкционированного доступа;
• подключать внешние программы и автоматизировать регулярные задачи.

Большинство СУБД позволяют работать с базой через графический интерфейс, а также через команды или скрипты. Для поиска, обновления и анализа информации обычно используются специальные языки запросов, самый известный из которых — SQL. С его помощью можно быстро найти нужные данные, сформировать отчет или поменять что-то сразу в большом количестве записей.

С СУБД администраторы управляют правами доступа, следят за безопасностью, делают резервные копии и оптимизируют работу базы. А обычным пользователям — например, сотрудникам компании — не нужно разбираться в технических нюансах: они просто открывают удобную программу, быстро находят нужную информацию или вносят изменения, как в обычной таблице или форме. Все остальное СУБД берет на себя.

10 популярных СУБД

На рынке есть множество систем управления базами данных, которые широко применяются в самых разных сферах:

1. PostgreSQL — бесплатная реляционная СУБД с открытым исходным кодом. Отличается высокой надежностью и гибкостью. Поддерживает не только классический SQL, но и расширения на других языках программирования. В ней нет строгих ограничений на объем базы или количество записей, поэтому PostgreSQL хорошо работает с большими проектами.
2. MySQL — очень популярная СУБД, которую используют для сайтов, интернет-магазинов, блогов и новостных порталов. Она легко устанавливается, проста в настройке и поддерживается почти всеми хостингами. Бесплатная, но у нее есть и платные версии с дополнительными возможностями. Подходит для небольших и средних проектов, где важна простота и стабильная работа.
3. Microsoft SQL Server — коммерческая реляционная СУБД от Microsoft, которую часто используют крупные компании и бизнес. Она подходит для работы с большими объемами данных, а также имеет много функций для автоматизации и защиты информации. Есть бесплатная версия для небольших проектов и платные решения для бизнеса с расширенными возможностями. Хорошо интегрируется с экосистемой Microsoft.
4. MongoDB — это NoSQL-СУБД, в которой данные хранятся в виде документов. Не требует строгой структуры, поэтому подходит для проектов с самой разной, в том числе с часто меняющейся информацией. Легко масштабируется и хорошо справляется с большими объемами данных. Ее часто используют стартапы, интернет-магазины и крупные IT-компании.
5. SQLite — компактная и быстрая встраиваемая СУБД. Все данные хранятся в одном файле на устройстве — не нужен отдельный сервер. Используется в мобильных приложениях, браузерах, устройствах «умного» дома и электронных книгах. Отличается минимальными требованиями к ресурсам, не требует отдельного администрирования и подходит для небольших локальных проектов.
6. Oracle Database — одна из самых мощных и функциональных коммерческих СУБД для корпоративного сегмента. Используется крупными банками, авиакомпаниями и государственными структурами. Поддерживает сложные транзакции, масштабирование, шифрование и резервное копирование на промышленном уровне. Предлагает отдельные решения для облака и работы с большими данными. 
7. Redis — это очень быстрая и легкая СУБД, которая хранит данные прямо в оперативной памяти. Используется для кеширования, временного хранения информации и работы с очередями. Хорошо справляется с большим количеством коротких запросов в режиме реального времени. Часто применяется в онлайн-сервисах, чатах и других задачах, где важна мгновенная реакция системы.
8. MariaDB — альтернатива MySQL с открытым исходным кодом. Совместима с MySQL по большинству функций, но развивается быстрее и предлагает дополнительные возможности, которых нет в классической версии. Часто используется в современных веб-проектах. 
9. ClickHouse — колоночная СУБД, которая создана для хранения и быстрого анализа огромных объемов данных. Популярна в аналитике, больших интернет-проектах и системах сбора статистики. Отличается очень высокой скоростью обработки запросов и возможностью масштабирования.
10. Cassandra — NoSQL-СУБД, которая была специально создана для хранения огромных объемов информации на множестве серверов одновременно. Хорошо подходит для крупных интернет‑проектов и работы с Big Data, где особенно важны масштабируемость, отказоустойчивость и быстрая запись данных.

Заключение

Современные базы данных бывают разными — каждая подходит для своих задач и условий. Изучив их основные типы и примеры популярных СУБД, вы сможете быстрее разобраться, как хранить и обрабатывать информацию именно в вашем проекте. 

При выборе важно учитывать объем данных, нужную скорость работы и уровень защиты, а также то, как система будет расти вместе с вашими потребностями. Хорошо подобранная база данных поможет упростить рабочие процессы и сделать ваш сервис надежнее.