Модель данных
- Реляционные СУБД: строго табличная модель с фиксированной схемой (таблицы, строки, столбцы), нормализация данных, явные связи через внешние ключи, оптимизированы для отношений типа $1:N$, $N:M$ и сложных соединений (JOIN).
- Документоориентированные СУБД: документы (JSON/BSON/Map) как основная единица, гибкая/схемалесс модель — разные документы в коллекции могут иметь разные поля; естественно хранится иерархическая или вложенная структура без необходимости нормализации.
Возможности транзакций и согласованность
- Реляционные: классические ACID-транзакции (атомарность, согласованность, изолированность, долговечность), разные уровни изоляции, сильная согласованность по умолчанию.
- Документные: раньше преобладал подход BASE/возможная «eventual consistency». Современные документные СУБД (напр. MongoDB с версии $4.0$) поддерживают многодокументные транзакции, но обычно транзакции и изоляция менее зрелы/дороже по производительности, чем в реляционных СУБД. Есть также системы с настраиваемой согласованностью (Cassandra, DynamoDB — не документные по строгой классификации, но в семействе NoSQL).
Масштабирование
- Реляционные: традиционно вертикальное масштабирование (scale-up) — увеличение ресурсов одной ноды; есть шардинг и распределённые SQL-решения, но они сложнее в настройке и эксплуатации.
- Документные: проектировались для горизонтального масштабирования (scale-out), встроенный шардинг/репликация, проще распределять нагрузку по множеству узлов; лучше подходят для больших распределённых кластеров и высокий пропускных сценариев записи/чтения.
Индексация и запросы
- Реляционные: мощный SQL-язык, сложные агрегации, оконные функции, оптимизатор запросов; богатые механизмы индексации, внешние ключи, ограничения целостности.
- Документные: гибкие запросы по полям документа, поддержка индексов по вложенным полям, агрегационные пайплайны (у разных СУБД разный функционал). JOINы либо отсутствуют, либо ограничены/дороги — часто данные денормализуют для ускорения чтения.
Когда NoSQL/документная СУБД предпочтительнее
- Часто меняющаяся или нестрогая схема (каталоги с разными атрибутами товаров, профили пользователей).
- Необходимость хранить и читать вложенные/иерархические структуры как единый объект.
- Очень большие объёмы данных и требование простого горизонтального масштабирования.
- Высокая скорость записи (логирование, телеметрия, события).
- Быстрая итерация разработки — отсутствие необходимости миграций схемы.
- Кэширование и сессии, отдельные микослужбы с локальным хранением данных.
- Примеры: CMS, каталоги товаров с переменными атрибутами, мобильные бэкенды, IoT-события, логи и аналитика потока.
Когда лучше выбрать реляционную СУБД
- Требуется строгая согласованность и сложные транзакции (банковские операции, бухгалтерия).
- Много сложных запросов с JOIN/агрегациями и аналитикой (BI, отчётность).
- Необходимы ограничения целостности, внешние ключи, транзакционная гарантия на уровне БД.
- Юридические/соответствующие требования к данным, сложные схемы контроля доступа и аудита.
- Примеры: финансовые приложения, ERP/CRM с транзакциями, складской учёт с отношениями между сущностями.
Практические замечания и рекомендации
- Проектируйте модель под тип нагрузки: если нужны частые JOIN и строгие транзакции — выбирайте реляционную СУБД; если нужно гибкое хранение документов и линейное масштабирование — документную.
- Часто применяется polyglot persistence: реляционная СУБД для критичных транзакций + документная для кэшей, логов или профильных данных.
- Оцените поддержку транзакций в выбранной документной СУБД, сложность шардинга, инструменты бэкапа/репликации и экосистему (мониторинг, миграции, драйверы).
Примеры СУБД
- Реляционные: PostgreSQL, MySQL, Oracle, MS SQL Server.
- Документные/NoSQL: MongoDB, Couchbase, CouchDB, DynamoDB (ключ-значение/документные возможности), Elasticsearch (документы для поиска).
Вывод: выбор зависит от требований к согласованности, структуре данных, типам запросов и масштабированию — реляционные СУБД для строгих транзакций и сложных связей; документные — для гибкой схемы, вложенных данных и масштабируемости.