Как идеи Эдгара Ф. Кодда о реляционной модели превратили данные в таблицы и правила, и почему SQL стал стандартом для бизнес‑приложений.
Эдгар Ф. Кодд — британский математик и исследователь, работавший в IBM. В 1970 году он опубликовал статью «A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks». На первый взгляд — академическая работа, но на практике она изменила то, как компании хранят и используют данные.
Кодд описал реляционную модель: данные представляются как отношения (проще говоря — таблицы), а работа с ними строится на математически строгих правилах. Вместо «цепочек записей» и запутанных структур он предложил понятный способ описывать факты о бизнесе: клиенты, заказы, товары, оплаты — как набор таблиц со связями.
Важно, что он думал не о конкретной реализации в железе или файлах, а о логической модели данных — уровне, на котором бизнес может договориться о смыслах и правилах.
До реляционной модели многие системы заставляли разработчиков «ходить» по данным по заранее проложенным маршрутам: чтобы найти нужное, нужно было знать, где именно и как оно хранится. Это делало системы дорогими в поддержке: малейшее изменение структуры приводило к переделке программ, отчётов и интеграций.
Компании росли, данных становилось больше, а запросов — разнообразнее. Бизнесу требовались гибкость и предсказуемость, а не зависимость от внутренних деталей хранения.
Главный прорыв Кодда — идея логической независимости данных: приложения должны формулировать что нужно получить, а не как пройти по структурам, чтобы это собрать. Эта мысль позже стала фундаментом для целостности данных, нормализации и переносимости решений между системами.
Из реляционной алгебры вырос подход декларативных запросов: вы описываете результат, а система сама выбирает способ выполнения. Именно поэтому SQL оказался удобным для бизнеса: он позволяет быстро формулировать отчёты и аналитические выборки без ручной «навигации» по записям. Дальше — о том, как теория превратилась в практику и стандарты (см. /blog/sql-standards).
До работ Эдгара Кодда на практике доминировали иерархические и сетевые СУБД. Они хорошо соответствовали тогдашнему «железу» и типовым задачам учёта, но имели общий принцип: чтобы получить данные, приложению нужно было пошагово “пройти” по структуре хранения.
В иерархических СУБД запись обычно имела одного «родителя» и много «детей». Это удобно для строго деревообразных данных, но бизнес-реальность редко укладывается в дерево: один клиент может иметь много договоров, договор — много товаров, а товар — участвовать в разных договорах.
Сетевые СУБД пытались решить проблему, разрешая несколько связей между записями. Но вместо простоты появлялись сложные графы указателей и наборы связей, которые надо было аккуратно обходить.
Запрос выглядел не как «дай всех клиентов с просроченными счетами», а как сценарий: сначала найдём узел A, затем перейдём по связи X, потом по связи Y… Такой стиль называют навигационным. Он:
Главная боль была в том, что логика программы зависела от физической структуры хранения. Стоило бизнесу попросить новый разрез данных (например, «те же продажи, но по регионам и каналам») — и приходилось менять маршруты обхода, связи, а иногда и полностью перестраивать структуру. Даже небольшое изменение требований могло привести к цепочке переделок: от схемы хранения до прикладного кода и отчётов.
Это напряжение между «как хранить» и «как спрашивать» подготовило почву для реляционного подхода, где запросы описывают что нужно, а не как до этого добраться.
Реляционная модель предлагает простой и «читаемый» способ думать о данных: представить их в виде таблиц. Для бизнеса это означает, что данные можно обсуждать на уровне предметной области («клиенты», «заказы», «оплаты»), не вникая в то, как именно они лежат на диске.
В терминах Кодда таблица — это отношение. По сути это набор строк одного типа: каждая строка описывает один объект или событие (например, один заказ), а структура таблицы фиксирует, какие характеристики мы у этого объекта храним.
Важно: реляционная модель описывает логическую форму данных. Таблица — это не обязательно «лист в Excel» и не обещание, что данные будут храниться именно так физически. Это договор о том, какие факты мы храним и как их интерпретируем.
Комбинация значений в строке должна соответствовать одной сущности. Если в одной строке смешиваются «клиент» и «три его последних заказа», модель начинает ломаться: такие данные трудно обновлять и проверять.
Реляционная таблица требует дисциплины.
Однородность означает, что в одном столбце лежат значения одного смысла и типа. Если в поле «телефон» иногда хранится номер, иногда — комментарий «позвонить позже», то запросы и проверки становятся ненадёжными.
Атомарность означает, что значение в ячейке неделимо в рамках модели. Например, в столбце email лучше хранить один адрес, а не список через запятую. Тогда проще искать, сравнивать и связывать данные.
Суть реляционного подхода — разделить «что мы храним» и «как это хранится». Бизнес обсуждает понятные таблицы и поля, а СУБД решает, какие индексы построить, как разложить данные по страницам и как быстрее выполнить запрос.
Таблица сама по себе полезна, но настоящая сила реляционной модели проявляется, когда данные из разных таблиц можно безопасно связывать и проверять. Для этого нужны ключи и ограничения целостности.
Первичный ключ (PRIMARY KEY) — это столбец (или набор столбцов), который однозначно идентифицирует каждую строку.
Главные требования:
На практике часто используют искусственный идентификатор (например, customer_id). Это упрощает связи и уменьшает риск неожиданной «перепривязки» данных.
Внешний ключ (FOREIGN KEY) хранит ссылку на первичный ключ другой таблицы. Например, в таблице заказов orders.customer_id ссылается на customers.customer_id. Так база не позволяет создать заказ для несуществующего клиента — это и есть ссылочная целостность.
order_items (в одном заказе много товаров, и товар встречается во многих заказах).Кроме ключей, модель поддерживают правила: NOT NULL, UNIQUE, CHECK (например, сумма заказа ≥ 0), а также поведение при удалении/изменении родительских записей (ON DELETE RESTRICT/SET NULL/CASCADE). Эти ограничения фиксируют смысл данных прямо в базе, чтобы ошибки не «просачивались» в отчёты и интеграции.
Реляционная алгебра — это набор операций над данными, который позволяет описывать запросы как преобразования таблиц. Главное здесь не «формулы», а идея: вы берёте одну или несколько таблиц и получаете новую таблицу-результат, применяя понятные действия.
Такой подход резко отличался от ранних систем, где разработчику приходилось думать, как пройти по записям: откуда начать, по каким указателям переходить, в каком порядке читать. Кодд предложил мыслить иначе: описывайте, что хотите получить, а способ выполнения оставьте системе.
Выбор (selection) — это фильтр строк по условию. Например, «все заказы со статусом “Оплачен”». Таблица остаётся той же «формы», но строк становится меньше.
Проекция (projection) — это выбор нужных столбцов. Например, из таблицы клиентов оставить только «Имя» и «Город», чтобы не таскать лишние данные.
Соединение (join) — это способ «склеить» две таблицы по общему признаку. Например, заказы соединить с клиентами по идентификатору клиента, чтобы в результате увидеть и сумму заказа, и имя покупателя.
КЛИЕНТЫ(id, имя)
ЗАКАЗЫ(id, client_id, сумма)
JOIN по КЛИЕНТЫ.id = ЗАКАЗЫ.client_id
→ результат: (имя, сумма)
Когда запрос описывает результат, а не маршрут обхода данных, СУБД получает свободу: она может сама выбрать оптимальный план выполнения, использовать индексы, менять порядок соединений — без изменения смысла запроса.
Это поменяло мышление разработчиков и аналитиков: вместо «написать программу обхода» они начали формулировать требования к данным. По сути, реляционная алгебра стала интеллектуальной основой SQL.
Идея Кодда была в том, что к данным можно обращаться декларативно: описывать, что нужно получить, а не как пройти по записям. Чтобы эта теория стала массовым инструментом, понадобился язык, понятный аналитикам, разработчикам и администраторам БД. Так появился SQL — практичный язык запросов для работы с таблицами, связями и ограничениями.
SQL закрепил ключевую мысль реляционной модели: запрос — это выражение над отношениями (таблицами), а не сценарий навигации. Пользователь формулирует условия и соединения, а СУБД сама решает, как выполнить запрос эффективнее (подробнее об этом — в разделе про оптимизатор и индексы).
SQL быстро разделился на два «режима» работы:
Это удобно для бизнеса: модель данных можно обсуждать и фиксировать как контракт (какие сущности есть и что в них допустимо), а операционные запросы строить поверх неё.
SQL хорош там, где нужно получать ответы из данных «человеческими» формулировками:
GROUP BY)JOIN между таблицами)Даже без глубокого программирования такие запросы читаются как отчётная логика.
SQL стандартизирован (ANSI/ISO), но в реальности почти всегда есть диалекты: разные СУБД добавляют свои функции, типы данных и синтаксис. Это даёт полезные возможности, но усложняет переносимость. Практическое правило: критичную бизнес‑логику держать ближе к стандарту, а расширения применять осознанно — там, где выигрыш важнее миграций и совместимости.
Нормализация — это практичный принцип: хранить каждый факт в одном месте и связывать факты через ключи, а не копировать их в разные строки. Так база данных меньше «рассыпается» от человеческих ошибок и изменений в бизнесе.
Представьте таблицу Заказы, где вместе лежат и данные клиента:
Заказы, добавить его «нельзя» без фиктивного заказа.Суть нормальных форм можно объяснить как «разложить данные по местам»:
Чем больше таблиц и связей, тем чаще нужны JOIN. Обычно это нормально: оптимизатор и индексы помогают. Но в отчётности иногда специально делают «широкие» витрины (частичная денормализация), чтобы ускорить чтение — ценой более сложного обновления.
Говорите не про «третью нормальную форму», а про риски: «одна правда о клиенте», «обновили в одном месте — везде стало правильно», «не потеряем данные при удалении заказа». Нормализация — это страховка от дорогих ошибок, которую бизнес чувствует на практике.
Когда реляционные базы данных стали использоваться для реального бизнеса (заказы, оплаты, склад), выяснилось: одной «правильной» структуры таблиц мало. Нужна гарантия, что данные не испортятся, даже если пользователь ошибся, приложение упало, а два сотрудника одновременно меняют один и тот же документ. Эту роль берут на себя транзакции и принципы ACID.
Транзакция — это набор изменений, который база данных выполняет как одно целое. Простой пример: оформление заказа.
Если в процессе нужно (1) создать заказ, (2) списать остатки, (3) записать оплату, то недопустимо, чтобы выполнились только пункты (1) и (2), а (3) — нет из‑за сбоя. В транзакции либо фиксируются все изменения (commit), либо не фиксируется ничего (rollback), и база возвращается в прежнее состояние.
Конфликтные ситуации возникают, когда два процесса хотят изменить одну и ту же сущность: один менеджер правит заказ, другой — резервирует те же товары. СУБД применяет блокировки и уровни изоляции и балансирует между точностью и скоростью.
Потому что транзакции и ACID превращают базу данных в «учётную книгу» с понятными гарантиями: операции выполняются предсказуемо, ошибки можно откатить, а подтверждённые изменения не пропадут. Это и делает SQL‑СУБД надёжным фундаментом для финансовых и операционных процессов.
SQL ценят не только за удобство, но и за скорость на больших объёмах данных. Поскольку запросы в SQL декларативные, вы описываете, что хотите получить, а не как «обходить» записи. Дальше в дело вступает оптимизатор — компонент СУБД, который подбирает наиболее «дешёвый» способ выполнить запрос.
Оптимизатор оценивает варианты: читать таблицу целиком, использовать индекс, менять порядок соединений (JOIN), применять фильтры раньше или позже. Он опирается на статистику (примерное количество строк, распределение значений) и выбирает план, который должен уложиться в минимальные затраты по времени и вводу‑выводу.
Индекс ускоряет поиск и соединения по столбцам, которые часто участвуют в WHERE, JOIN, ORDER BY. Но индекс — не «бесплатный ускоритель»: он занимает место и замедляет вставки/обновления, потому что его тоже нужно поддерживать.
Индексы вредят, когда их слишком много, когда они созданы «на всякий случай», или когда индекс не подходит под реальные запросы (например, индекс по столбцу с низкой избирательностью вроде «да/нет»).
План выполнения показывает, какие шаги реально делает СУБД: какой индекс использован, где происходит сортировка, на каком этапе применяются фильтры. Даже без глубокого погружения полезно проверять план для медленных отчётов: часто видно, что вместо точечного поиска идёт полный просмотр таблицы.
Частые причины «тормозов»: функции над индексируемым столбцом в WHERE (ломает использование индекса), лишние SELECT *, соединение больших таблиц без нужных условий, сортировка по неиндексированному полю, а также LIKE '%текст%' по крупным колонкам. Исправление обычно начинается с уточнения условий, выбора правильных ключей и добавления ровно тех индексов, которые подтверждены планом и реальными запросами.
SQL‑СУБД закрепились в бизнесе не потому, что «так принято», а потому что они дают удобный способ описать компанию через данные — единообразно, проверяемо и масштабируемо. Реляционная модель превращает разрозненные файлы и «таблички у отделов» в систему, где данные можно сопоставлять, контролировать и использовать повторно.
Типичное бизнес‑приложение состоит из нескольких слоёв: хранилище данных, бизнес‑логика, отчёты и интеграции.
Реляционная база данных хорошо подходит на роль фундамента: все слои работают с одной и той же моделью. Логика опирается на целостные данные, отчёты строятся на тех же сущностях, а интеграции получают понятные справочники и идентификаторы.
Согласованная модель данных становится общим языком между подразделениями. Когда «клиент», «заказ», «оплата» и «отгрузка» определены одинаково для продаж, склада и бухгалтерии, исчезают бесконечные споры о том, «какая цифра верная». SQL‑СУБД поддерживают это через явные структуры, связи и ограничения.
Бизнесу важно не только быстро посчитать показатели, но и объяснить их происхождение. Реляционные данные проще проверять: можно отследить цепочку документов, увидеть, кто и что изменил, воспроизвести отчёт за прошлый период. Это делает SQL‑СУБД естественным выбором там, где нужен контроль и предсказуемость.
Продажи, склад, финансы и HR почти всегда описываются через повторяющиеся сущности и связи: товары и остатки, счета и проводки, сотрудники и начисления. Именно в таких доменах реляционная модель даёт максимум пользы: данные «склеиваются» без ручных сверок, а отчёты строятся из первичных источников, а не из копий.
Реляционная СУБД — не «лучше всех», а просто особенно хороша там, где важны связи между сущностями и предсказуемые правила работы с данными. Полезнее всего начинать выбор не с модных технологий, а с того, какие запросы вы будете делать и какую согласованность обязаны гарантировать.
SQL‑СУБД обычно выигрывают, когда данные тесно связаны: клиенты → заказы → оплаты → возвраты, доступы пользователей, каталоги с атрибутами и ограничениями.
Она особенно уместна, если вам нужно:
JOIN, группировки, фильтры).Альтернативы часто берут не вместо, а «рядом» — под конкретную задачу:
Практика, которая часто работает: реляционная БД — источник истины, а остальные системы — производные представления. Тогда SQL хранит «что произошло и что истинно», а кэш, поиск и витрины пересобираются из тех же данных (по расписанию или через события). Важно заранее определить, где допускается задержка обновления и как вы восстанавливаете вторичные хранилища.
Спросите себя:
Нужны ли вам строгие транзакции и ограничения целостности на уровне хранилища?
Какие запросы преобладают: связи и отчёты (SQL) или поиск по тексту/графу/потоку событий (специализированные системы)?
Если без строгой согласованности нельзя — начинайте с реляционной СУБД и добавляйте альтернативы точечно, когда появится измеримая причина.
Кодд дал миру не «ещё один способ хранить записи», а новый принцип работы с данными: описывать их как отношения (таблицы) и задавать запрос декларативно — «что получить», а не «как пройти по структурам». Благодаря этому SQL‑СУБД десятилетиями остаются основой бизнес‑приложений: модель данных стала понятнее, целостность — проверяемой, а производительность — настраиваемой через оптимизатор, индексы и ограничения.
Если вы проектируете продукт и хотите быстрее перейти от модели («клиенты → заказы → оплаты») к работающему прототипу, полезно, когда инфраструктура и типовой стек уже «под рукой». Например, в TakProsto.AI можно собрать веб‑ или серверное приложение в формате чата: описать сущности, связи и сценарии, а платформе поручить черновую реализацию (часто это React на фронтенде и Go + PostgreSQL на бэкенде). Дальше вы уточняете правила целостности, транзакционные сценарии и запросы — то есть как раз те вещи, о которых говорит реляционная модель. При необходимости можно экспортировать исходники, включить деплой/хостинг, подключить домен и откатываться на снапшоты.
Пробегитесь по пунктам на ближайшем ревью схемы и запросов:
NOT NULL, UNIQUE, CHECK; каскадные действия (ON DELETE/UPDATE) выбраны осознанно, а не по умолчанию.Если хочется продолжения, логичные отдельные темы: нормализация на примерах, индексы и планы запросов, транзакции и ACID «на пальцах».
Выберите 3–5 самых важных таблиц вашего продукта и проверьте их по чек‑листу: чаще всего именно там находятся источники дублирования, спорных связей и медленных отчётов — и самые быстрые улучшения качества данных.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.