Кратко и по существу — критерии выбора между реляционной БД и NoSQL для CMS с тысячами одновременных пользователей и гибкой схемой:
1. Модель данных
- Если данные сильно нормализованы и нужны связки/референции — реляционная БД.
- Если контент — документы с разной структурой/частой эволюцией схемы — документная NoSQL.
2. Гибкость схемы
- Частые изменения структуры сущностей → NoSQL (JSON-документы).
- Стабильная строгая схема → RDBMS.
3. Транзакции и целостность
- Нужны многоверсионные транзакции/жёсткая согласованность → реляционная (ACID).
- Можно принять eventual/слабо согласованное поведение → NoSQL (BASE).
4. Запросы и аналитика
- Сложные JOIN’ы, агрегаты ad‑hoc → реляционная.
- Простые ключ‑значение/фильтрация по документам, заранее спроектированные агрегаты → NoSQL. Для полнотекстового поиска — Elasticsearch независимо от БД.
5. Нагрузка (конкурентность, RPS)
- Одновременных пользователей порядка $10^3$ и выше: учитывайте горизонтальную масштабируемость. Если ожидаемые RPS/записываемые операции требуют линейного шардирования — NoSQL облегчает горизонтальное масштабирование.
- Невысокая/умеренная нагрузка и транзакционная логика → RDBMS с вертикальным масштабом.
6. Соотношение чтений/записей
- Write‑heavy с быстрым ростом объёма → wide‑column NoSQL (Cassandra) или шардируемые документные.
- Read‑heavy с сложными запросами → RDBMS + кэш (Redis) или материализованные представления.
7. Латентность и SLA
- Требуется предсказуемая сильная консистентность и низкая латентность операций → RDBMS или NoSQL с синхронной репликацией (учитывайте trade‑offs).
- Допускается асинхронная репликация/меньшая консистенция ради доступности — NoSQL.
8. Масштабирование и оперативная сложность
- Горизонтальное масштабирование/шардинг проще в некоторых NoSQL решениях.
- Управление сложными транзакциями/резервным копированием/миграциями проще в зрелых RDBMS (Postgres).
9. Индексация и вторичные запросы
- Нужны многочисленные вторичные индексы и сложные планы запросов → RDBMS лучше.
- NoSQL поддерживает индексы, но некоторые типы запросов могут быть менее эффективны.
10. Стоимость и экосистема
- Учтите лицензирование, оперативные затраты на кластер, доступность управляемых сервисов и навыки команды.
11. Соответствие требованиям безопасности/комплаенс
- Если требуется строгий аудит/транзакционная доказуемость — предпочтение RDBMS.
12. Polyglot (гибридный) подход
- Часто оптимально: хранить транзакционные/референционные данные в RDBMS, контент (JSON) — в документной БД, поиск — в Elasticsearch, горячие данные — в Redis.
Короткий чек‑лист принятия решения
- Нужны сложные транзакции/JOIN → RDBMS.
- Схема часто меняется, данные документно‑ориентированы, нужен лёгкий шардинг → NoSQL (документы).
- Очень write‑heavy и огромный объём данных → wide‑column NoSQL.
- Требуется полнотекстовый поиск → Elasticsearch в любом случае.
- Хотите сочетание требований → polyglot persistence.
Резюме: для CMS с гибкой схемой и высокой конкуренцией обычно выбирают документную NoSQL (MongoDB, Couchbase) для контента + RDBMS для критичных транзакций или полностью документный подход с внешним поиском и кэшем. Окончательный выбор зависит от требований по транзакциям, сложности запросов, ожидаемой нагрузке и операционной экспертизы команды.