Кратко, по делу — критерии выбора, архитектура хранения, стратегия миграции и кэширования.
Критерии выбора SQL vs NoSQL (шорт-лист с пояснениями)
- Консистентность и транзакции: нужен строгий ACID → SQL (Postgres, MySQL, Aurora). Слабая консистентность допустима / можно проектировать идемпотентность → NoSQL.
- Сложность запросов/анализ: много JOIN/сложных агрегатов/аналитики → SQL. В основном простые CRUD/агрегации по одной сущности → NoSQL.
- Гибкость схемы: частые изменения схемы (часы/дни) → NoSQL (документы) или SQL+JSONB. Небольшие редкие изменения → SQL.
- Масштабируемость: ожидается горизонтальный рост чтений/записей до десятков тысяч QPS и/или данных > $1\text{TB}$ → NoSQL или NewSQL/шардируемый SQL. Для сотен–тысяч QPS чтения с репликами SQL всё ещё подходит.
- Задержка: низкая латентность на миллисекунды под высокую нагрузку → специализированные NoSQL (DynamoDB, Cassandra) + кэш.
- Операционная сложность и команда: мало опыта с шардингом/NoSQL → начать с знакомого SQL.
- Стоимость: быстрый рост объёма → NoSQL может быть дешевле при линейном масштабировании; у облачных SQL есть плавающие цены.
Практическое правило-руководство (рекомендуется)
- Если нужны ACID и сложные запросы — стартуйте с Postgres (включая JSONB) и вертикальное масштабирование + реплики.
- Если схема очень гибкая и ожидается экстремальный масштаб данных/запросов — выбирайте документную или wide-column БД (MongoDB, DynamoDB, Cassandra).
- Часто лучший путь — полиглот: SQL для транзакций + NoSQL для высоконагруженных/гибких частей.
Рекомендуемая архитектура хранения (для стартапа с быстрым ростом и гибкой моделью)
- API / микросервисы → слой доступа к данным (DAO/repository) → сервисы БД.
- Хранилища:
- Транзакционная база: Postgres (или Aurora) для критичных транзакций. Использовать JSONB для гибких полей.
- Документный/ширококолоночный стор: DynamoDB или MongoDB для гибкой предметной области и быстрых масштабируемых запросов.
- Поисковый слой: Elasticsearch / OpenSearch для полнотекстового поиска и сложных фильтров.
- Объекты: S3 для файлов/бэкапов.
- Очереди/стримы: Kafka или Kinesis для событий и асинхронной интеграции.
- Разделение данных: "database-per-service" (микросервис) + polyglot persistence, чтобы можно было менять хранилище на уровне сервиса.
- Высокая доступность: реплики, мультизональные кластеры, automated backups, point-in-time recovery.
Стратегия миграции (поэтапно, минимально рисковая)
1. Абстрагировать доступ к данным: ввести слой репозитория/DAO и feature flags для переключения источников.
2. Смоделировать маппинги: определите соответствие схем (SQL таблицы ↔ документы), обнаружьте потерю семантики и план по денормализации.
3. Инкрементальная миграция:
- Экспорт/бэкап от источника.
- Использовать CDC (Debezium, AWS DMS, or streaming ETL) для непрерывной репликации изменений в новую БД.
- Включить dual-write: при записи писать в обе БД (с логикой компенсации/идемпотентности).
- Валидировать данные (hashes, sample queries, контрактные тесты).
4. Переключение чтений: сначала тестировать чтения из нового хранилища в части трафика (canary).
5. Cutover: когда синхронизация стабильна, переключить продакшн-чтения; затем выключить dual-write.
6. Роллбек-план: сохранять запись в старой БД до полного удаления, иметь возможность переключиться обратно.
Инструменты: Debezium, Maxwell, AWS DMS, custom ETL, Sqoop (hadoop), тестовые скрипты для сверки.
Кэширование — стратегия и паттерны
- Архитектура кэша:
- CDN для статики/фронта.
- Edge cache / API gateway cache для публичных GET.
- In-memory distributed cache (Redis Cluster / Memcached) для горячих данных и сессий.
- Паттерны:
- Cache-aside (recommended): приложение читает кэш → при miss читает БД и записывает в кэш.
- Read-through / Write-through: если нужна консистентность и упрощение кода, но повышенная нагрузка на кэш.
- Write-behind: опасно для критичных данных (потеря) — применять осторожно.
- Инвалидация:
- TTL разумно устанавливать по характеру данных (например, короткие TTL для динамических, длиные для редко меняющихся).
- На запись/обновление — явная инвалидизация соответствующих ключей (event-based).
- Использовать versioning в ключах (cache-busting) для массовых изменений.
- Шардирование и устойчивость:
- Redis Cluster с репликацией и persistence (AOF/RDB) + Sentinel/Managed Redis.
- Использовать consistent hashing для распределения ключей по кеш-нодам.
- Предвес (cache warming) и предварительные агрегации:
- Для нагрузочных операций — precompute агрегаты и хранить в кэше/материализованных представлениях.
- Метрики и мониторинг:
- Hit ratio, miss ratio, latency, evictions — целевой hit ratio > $80\%$ для горячих наборов; при низком hit ratio — пересмотреть TTL/спаривание данных.
Практические рекомендации стартапу (пошагово)
1. Начните с Postgres + JSONB если нужна простота, ACID и гибкая схема. Это даёт быстрый разработческий цикл и возможность «вырастить» части в NoSQL позже.
2. При росте нагрузки выделяйте узкие места: для read-heavy — реплики + Redis; для write-heavy и огромного объёма — мигрируйте отдельные сервисы на DynamoDB/Cassandra.
3. Проектируйте данные с мыслью о денормализации и предварительных агрегатах; используйте CQRS для сложных сценариев.
4. Автоматизируйте миграции и тесты; используйте CDC для минимизации простоя.
5. Следите за cost-per-IO и оперсложностью — иногда проще держать часть в платной managed NoSQL чем тратить время на собственный шардинг.
Короткое резюме
- Если критична транзакционная целостность и сложные запросы → SQL (Postgres), но применяйте JSONB для гибкости.
- Если критична линейная горизонтальная масштабируемость и гибкая схема → NoSQL (DynamoDB/MongoDB/Cassandra).
- Для стартапа рекомендую старт Postgres+JSONB + Redis + CQRS/CDC для будущих миграций; затем выделять отдельные сервисы в NoSQL по мере роста.
Если хотите — могу нарисовать конкретную схему миграции (шаги, скрипты, команды Debezium/AWS DMS) под ваш текущий стек (какая БД сейчас, пример объёма/QPS).