Разбираем, как паттерны чтения/записи, задержки, консистентность и аналитика помогают выбрать СУБД осознанно — без гонки за модой.
Выбор СУБД «потому что так делают все» звучит безопасно: меньше объяснений, проще найм, больше статей и кейсов. Но трендовая база данных не знает, какие именно запросы будут доминировать у вас: что читается чаще всего, как обновляются данные, какие отчёты нужны бизнесу, насколько важны задержки и какие пики нагрузки случаются по расписанию.
Мода обычно отражает чужие контексты: другие объёмы данных, команды, SLA и компромиссы. В результате продукт может получить:
Паттерны доступа — это привычки вашей системы «читать и писать» данные. Какие запросы выполняются каждую секунду? Это поиск по одному ключу, выборка ленты, обновление статусов, агрегации за день, полнотекст? Какие операции должны быть мгновенными, а какие можно выполнять асинхронно? Как часто данные меняются и как долго хранятся?
Вы начинаете не с бренда СУБД, а с поведения продукта. Это помогает заранее подобрать модель данных, индексацию, стратегию масштабирования и оценить стоимость владения — без героических переделок на продакшене.
Дальше — практичные критерии и чек-лист: как описать нагрузку (OLTP/OLAP/смешанная), определить требования к консистентности и транзакциям, понять роль запросов и индексов, а затем подтвердить выбор через POC и нагрузочные тесты.
Прежде чем спорить «PostgreSQL или MongoDB», зафиксируйте, как именно продукт читает и пишет данные. Паттерны доступа — это описание реальных операций и их частоты. Оно быстро отсекает популярные, но неподходящие варианты.
Ответьте в процентах или порядках величин: что происходит чаще — чтение, создание записей, обновления, удаления. Отдельно отметьте «дорогие» операции: массовые апдейты, дедупликацию, пересчёты, импорты.
Опишите 10–20 ключевых запросов «как в жизни»:
Даже грубая формулировка помогает понять, нужен ли вам сильный оптимизатор запросов и гибкая индексация, колоночное хранение, или достаточно почти key-value доступа.
Запросы повторяемые и заранее известные (API, экраны продукта) или пользователь может «свободно искать» по множеству полей, сортировать, комбинировать фильтры? Во втором случае резко растут требования к индексам, полнотекстовому поиску и стоимости поддержки.
Зафиксируйте пики (день/ночь, распродажи), сезонность, фоновые задачи (ETL, пересчёты). Часто «одна база» не справляется именно из‑за конкуренции интерактивных запросов с пакетными.
Разделите операции на интерактивные (например, p95 < 200–500 мс) и пакетные (минуты допустимы). Это влияет на выбор движка, кэширования и стратегию индексации.
Чтобы выбрать СУБД по реальным паттернам доступа, начните не со сравнения «брендов», а с разговора с продуктом, аналитиками и разработкой. Цель — зафиксировать ожидания от данных так, чтобы их можно было проверить цифрами и простыми примерами.
Сформулируйте текущую долю чтений и записей (например, 80/20) и прогноз на 6–12 месяцев. Важно уточнить «рост чего»: пользователей, событий, размера сущностей, числа запросов в секунду. Если есть пики (утро понедельника, распродажи) — обозначьте их отдельно.
Список ключевых сущностей и связей часто быстрее проясняет выбор, чем абстрактные требования:
Попросите команду назвать 10 самых важных запросов (или экранов/отчетов) и SLA по времени ответа: что должно быть <100 мс, что допустимо за 1–3 секунды, а что можно считать пакетно. Это сразу подсветит необходимость индексов, агрегаций, денормализации или отдельного хранилища.
Уточните, можно ли «временно» ошибиться в данных (и как это исправлять): допускаются ли дубликаты, запоздалые обновления, расхождения между сервисами. Отдельно зафиксируйте требования к аудиту и истории изменений: нужно ли хранить все версии, кто и когда изменил запись, как долго держать логи, можно ли удалять персональные данные по запросу.
Если ответы расплывчатые — сделайте короткий совместный воркшоп и оформите результаты как одностраничный документ, к которому вы будете возвращаться в POC и нагрузочных тестах (см. /blog/kak-prinimat-reshenie-matrica-poc-i-nagruzochnye-testy).
Перед выбором СУБД полезно честно назвать тип нагрузки. Не «у нас веб‑сервис», а что именно происходит с данными каждую секунду: сколько записей, какие чтения, какие задержки допустимы, и кто с кем конкурирует за одни и те же строки.
OLTP — это поток небольших операций: создать заказ, списать остаток, обновить статус, записать платеж. Характерные признаки — частые записи, много параллельных пользователей и необходимость предсказуемой задержки на запрос.
Здесь критичны транзакции, блокировки/версионность, индексы под точечные выборки и обновления. Если хранилище не рассчитано на конкурирующие записи, вы быстро увидите очереди, конфликты и «скачущие» времена ответа.
OLAP — это аналитика: группировки, джоины по большим таблицам, сканы за периоды, витрины, отчёты для BI. Нагрузка часто пакетная, но запросы «тяжёлые» и могут читать миллионы строк за раз.
Здесь выигрывают колоночные форматы, партиционирование по времени, предагрегации и движки, оптимизированные под последовательное чтение.
Самая частая ситуация: транзакции идут постоянно, а бизнес хочет «отчёт прямо сейчас». Если пускать аналитические сканы в ту же базу, где живёт OLTP, они начинают конкурировать за CPU, память, диски и кэши.
Практичный подход — разделять контуры: транзакционная база для операций и отдельный контур для аналитики (реплика, поток событий, витрина), чтобы отчёты не влияли на SLA пользовательских действий.
Импорт/экспорт, пересчёты, рассылки, обработка событий — это отдельный профиль нагрузки. Батчи создают пики записи и чтения, а очереди требуют гарантированной доставки и идемпотентности обработчиков.
Если выбрать OLAP‑хранилище под OLTP, страдают конкурентные обновления, транзакционность и латентность. Если тащить OLAP‑запросы в OLTP‑базу без изоляции, получаете деградацию времени ответа, рост блокировок/конфликтов и непредсказуемые пики нагрузки.
Выбирая СУБД, полезнее начинать не с «какая база модная», а с вопроса: какие операции будут происходить чаще всего — чтение, запись, обновления, поиск, агрегации, обход связей. Модель данных — это не абстракция из учебника, а способ сделать типовые запросы дешевле и проще.
Таблицы и связи хороши там, где вы часто делаете выборки по нескольким сущностям сразу: «заказ + позиции + клиент», «платёж + статус + история». Джойны помогают не дублировать данные, а индексы — держать быстрые фильтры и сортировки. Цена — более строгая схема и необходимость заранее думать о структуре.
Если основной паттерн — получить объект целиком (профиль пользователя, карточка товара со всеми атрибутами), то вложенность и денормализация уменьшают число запросов. Но частые точечные обновления вложенных полей и сложные «сквозные» отчёты могут усложниться.
Сессии, токены, кэш результатов, счётчики, feature-flags — классические случаи. Операции простые: положить/взять по ключу. Как только вам нужны гибкие фильтры и сложные выборки, придётся дополнять другим хранилищем.
Для аналитики важнее быстро читать много строк, но мало колонок и считать суммы/средние/группировки. Такие базы оптимизированы под сканирование и сжатие данных, а не под частые точечные обновления.
Поиск по тексту, автодополнение, ранжирование, «похожие товары» — это отдельный класс задач. Они плохо ложатся на классические индексы СУБД, зато естественны для поисковых движков с анализаторами и скорингом.
Рекомендации, антифрод, социальные связи — там, где запрос звучит как «найди через 2–3 шага» или «какие пути связывают». Если ваш продукт живёт на таких обходах, граф часто даст кратно проще запросы и предсказуемее время ответа.
Слова «ACID» и «eventual consistency» часто звучат как выбор религии, но на практике это набор конкретных требований к тому, что пользователь увидит после записи и что произойдёт при сбое. Чем точнее вы сформулируете ожидания, тем меньше переплатите за «максимальную строгость везде».
Начните с простого вопроса: бывают ли операции, которые должны обновить сразу несколько таблиц/сущностей как единое целое.
Например, «создать заказ + уменьшить остаток + записать оплату». Если допускается промежуточное состояние (заказ создан, остаток ещё не списан), то можно жить с более мягкой консистентностью и компенсирующими действиями. Если нет — вам нужны транзакции на несколько сущностей и понятная модель изоляции.
Сформулируйте, где «видеть сразу» критично (балансы, лимиты, права доступа), а где допустима задержка в секунды/минуты (рекомендации, аналитические витрины, счётчики просмотров). Часто получается гибрид: строгая консистентность на ядре и «с задержкой» на производных данных.
Сбои и таймауты неизбежны, поэтому повторные запросы (ретраи) должны быть безопасными. Для этого продумайте идемпотентность: ключ идемпотентности для платежа, уникальные ограничения, upsert вместо insert, дедупликацию событий.
При конкурентных обновлениях решите, что важнее: блокировки (проще, но могут снижать параллелизм) или версионирование/оптимистичные проверки (эффективнее при редких конфликтах, но требует обработки конфликтов на уровне приложения).
Переведите «надёжно» в числа: сколько данных можно потерять (RPO) и как быстро система должна восстановиться (RTO). Эти требования напрямую влияют на репликацию, журналирование, кворумы и то, какую цену вы заплатите за доступность и строгую консистентность.
Когда база «тормозит», причина чаще всего не в «не той» СУБД, а в том, какие запросы вы реально выполняете и какие индексы под них есть. Поэтому выбирать хранилище стоит, начиная с будущих запросов: они диктуют схему, индексы и иногда даже тип базы.
Соберите 10–30 самых важных запросов: те, что будут выполняться часто и/или определяют время ответа продукта.
Обратите внимание:
status, created_at, user_id). Частая сортировка без подходящего индекса быстро превращается в дорогие операции.Транзакционные ограничения (уникальность, внешние ключи) повышают качество данных, но добавляют работу на запись. То же касается индексов:
Составьте набор «эталонных» запросов до выбора СУБД:
SLA — это не абстрактные «99,9%», а конкретные ожидания: сколько минут простоя допустимо, какой RPO/RTO нужен, какие пики нагрузки должны переживать чтение и запись. От этих цифр зависит, нужна ли вам простая репликация, шардинг или мульти‑регион.
Чтение чаще всего масштабируется проще: добавили реплики, развели трафик по read-only узлам. Но реплики не бесплатны — вы платите задержками и усложнением маршрутизации запросов.
Запись масштабировать сложнее: если один мастер упирается в CPU/IO, появляются варианты вроде шардинга, распределённых транзакций или смены архитектуры (например, очереди + асинхронные обработчики). Спросите себя: что именно «упирается» — количество транзакций, размер индексов, блокировки, IOPS?
Репликация почти всегда означает лаг между узлами. Проверьте, где вам критично «читать своё» сразу после записи, а где допустима eventual consistency. Иначе получите странные баги: пользователь сохранил данные и тут же «не видит» их в интерфейсе.
Шардинг оправдан, когда запись/объём больше не помещаются в один узел или окно обслуживания стало неприемлемым. Цена — сложнее запросы (особенно агрегаты и джойны), тяжелее миграции ключей, больше операционных ошибок.
Один регион проще и дешевле, но мульти‑регион нужен, если SLA включает катастрофоустойчивость. Протестируйте отказы: обрыв сети, деградация диска, перегрузка CPU, «шумный сосед».
Без метрик (latency p95/p99, лаг репликации, очередь блокировок), логов медленных запросов и алертов вы не докажете выполнение SLA и не поймёте, что ломается первым.
Одна СУБД редко одинаково хорошо закрывает быстрые онлайн-записи, сложную аналитику, полнотекстовый поиск и «горячие» чтения. Комбинация хранилищ оправдана, когда вы можете чётко описать разные паттерны доступа и изолировать их, не раздувая операционные риски.
Частый сценарий — «ядро» транзакций (OLTP) отдельно, а аналитические запросы и отчёты — в витрине/хранилище для OLAP. Так вы не блокируете кассовые операции тяжёлыми джойнами и агрегациями.
Похожий принцип работает и внутри онлайна: запись идёт в основной контур, а чтение — через реплики, кэш или подготовленные представления. Важно заранее договориться о допустимой задержке данных на чтении.
Кэш имеет смысл для «часто читаемого и редко меняемого»: карточки товаров, настройки, справочники, результаты тяжёлых вычислений.
Самая сложная часть — инвалидировать: по TTL, по событию (обновили сущность — сбросили ключи), либо через версионирование. Если вы не можете надёжно определить момент протухания, кэш начнёт вредить качеству данных.
Полнотекстовый поиск, подсказки, ранжирование и фильтры по множеству полей часто лучше вынести в отдельный поисковый движок. Оправдано, когда поиск — критическая фича, а не «пара LIKE-запросов».
Очереди и стримы помогают разводить запись и обработку: вы фиксируете событие в ядре, а индексы поиска, кэш, витрины и уведомления обновляются асинхронно. Это повышает устойчивость, но требует дисциплины: идемпотентность обработчиков и мониторинг отставания.
Если одни и те же агрегаты считаются снова и снова, выгоднее хранить их готовыми: материализованные представления, денормализованные таблицы или отдельные витрины. Ключевой вопрос — как часто их обновлять и насколько допустима «вчерашняя правда» для продукта.
Выбор СУБД стоит превращать из «спора вкусов» в управляемое решение. Для этого достаточно трёх артефактов: матрицы требований, короткого POC и честных нагрузочных тестов. В итоге вы защищаете выбор цифрами и снижаете риск дорогой миграции.
Соберите таблицу (хотя бы в Google Sheets), где по строкам — кандидаты (например, PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, MongoDB), а по колонкам — критерии.
Обязательные блоки: доступность (SLA, RPO/RTO), консистентность и транзакции, производительность ключевых запросов, стоимость владения (инфраструктура + поддержка), операционные риски (сложность эксплуатации, дефицит компетенций), зрелость экосистемы (репликация, бэкапы, мониторинг).
Поставьте веса и заранее зафиксируйте «красные линии» (например, «нужны транзакции на несколько таблиц», «потеря данных недопустима»). Это быстро отсекает неподходящие варианты.
POC не должен моделировать весь продукт. Возьмите 10 самых важных операций: 5 чтений и 5 записей (или как у вас устроено), создайте приближённую схему, индексы и загрузите реалистичный объём данных.
Важно: измеряйте не «красивые» запросы, а те, что будут в продакшене — с сортировками, фильтрами, пагинацией, агрегациями.
Если вам нужно быстро собрать такой прототип (API + простые экраны) и «пощупать» запросы на приближённых данных, удобно делать это в TakProsto.AI: платформа поддерживает вайб-кодинг через чат, умеет поднимать веб на React и бэкенд на Go с PostgreSQL, а ещё позволяет делать снапшоты и откат — полезно для итераций схемы и индексов во время POC.
Сгенерируйте нагрузку, близкую к реальной: распределение по запросам, конкурентность, рост данных.
Отдельно проверьте сценарии деградации: пики трафика, холодные кэши, отвал реплики, деградация диска/сети. Хорошая СУБД — не та, что fastest в идеале, а та, что предсказуемо ведёт себя при сбоях.
Зафиксируйте пороги: p95/p99 латентности, throughput, время восстановления, а также операционные затраты (часы команды на сопровождение, сложность бэкапов и обновлений).
Итоги оформите как короткий документ: «что тестировали», «какие цифры получили», «почему выбрали», «когда пересматривать». Это поможет через год, когда паттерны доступа изменятся.
Выбор СУБД — не брак на всю жизнь. У продукта меняются паттерны чтения/записи, требования к задержкам и объёмы данных. Поэтому полезно заранее ответить на вопрос: как мы будем уходить (или расширяться) без остановки бизнеса.
Не всегда «надо менять базу». Часто проблему решают дешевле и быстрее:
ORDER BY, диапазонам и фильтрам);Миграция оправдана, когда паттерны доступа стабильно «упираются» в фундаментальные ограничения выбранной модели данных/консистентности/масштабирования, а не в настройки.
Две рабочие тактики:
Параллельная запись (dual write): приложение пишет в старую и новую СУБД, пока новая не догонит по данным и стабильности.
Двойное чтение (dual read): часть запросов читает из новой СУБД, результаты сравниваются с эталоном (старой), затем трафик постепенно переключается.
Обе стратегии требуют дисциплины в обработке ошибок и чётких метрик качества.
На практике всплывают: расхождения из‑за ретраев, разный порядок событий, повторная доставка сообщений. Нужны:
Проверьте заранее, поддерживаются ли привычные вещи: бэкапы/восстановление, репликация, мониторинг, алерты, аудит. Заложите точки контроля качества (сверка выборок, балансов, агрегатов) и план отката: как быстро вернуться на старую СУБД, не потеряв данные и не сломав клиентов.
Мода на технологии полезна как источник идей, но вредна как критерий выбора. Ниже — ошибки, которые чаще всего приводят к дорогим переделкам и «вечно медленной базе».
Если за выбором нет списка сценариев чтения/записи, объёмов, требований к задержкам и отказоустойчивости — вы покупаете неизвестность.
Как избежать: зафиксируйте 10–20 ключевых запросов и операций записи, их частоту и SLO (например, p95 < 200 мс), а уже потом сравнивайте варианты.
Аналитика любит тяжёлые сканы и агрегации, OLTP — быстрые точечные операции. Смешивание часто заканчивается блокировками, ростом задержек и «борьбой за ресурсы».
Как избежать: разделяйте контуры (операционное хранилище + витрина/реплика/ETL/стриминг), даже если сначала всё живёт в одном месте.
Чужой тест редко повторяет ваши индексы, фильтры, распределение данных, долю чтения/записи и пики.
Как избежать: сделайте маленький POC на своих запросах и данных (пусть даже на 1–5% объёма), измеряйте p95/p99 и стоимость ресурса.
Дешёвый старт может обернуться дорогим хранением, бэкапами, сетевыми расходами, поддержкой и дефицитом компетенций.
Как избежать: считайте TCO: ресурсы, хранение, операции (резервное копирование, обновления), время команды и риски.
Формула: «Мы выбираем Х, потому что у нас такие операции (A, B, C), им нужны такие характеристики (задержка, консистентность, масштабирование), и по POC это даёт такие цифры и такую стоимость. Альтернативы Y/Z проигрывают по конкретным сценариям».
Выбирать СУБД стоит не по популярности и «как у всех», а от ваших паттернов чтения/записи, требований к консистентности и реальных SLA по задержкам, доступности и восстановлению. Тренды помогают узнать инструменты, но не подменяют постановку задачи.
Зафиксируйте SLA: p95/p99 задержки, RPO/RTO, окна простоя, рост нагрузки на 6–12 месяцев.
Опишите паттерны доступа: что читают/пишут, размер сущностей, частоту, «горячие» ключи, пиковые периоды.
Определите минимально нужную консистентность и границы транзакций: где обязателен ACID, а где допустима задержка согласования.
Составьте top‑10 запросов и top‑5 операций записи (включая массовые): с фильтрами, сортировками, пагинацией, агрегациями.
Подберите кандидатов и проверьте модель данных под паттерны: как будут выглядеть ключи, индексы, партиционирование.
Сделайте POC и нагрузочные тесты на данных, близких к боевым: измерьте задержки, конфликтность, стоимость ресурсов и операционную сложность.
Пересматривайте паттерны раз в квартал: новые отчёты (OLAP), увеличение доли чтения, появление очередей/событий, требования к аналитике и хранению истории.
Описать паттерны доступа, собрать top‑10 запросов, запланировать POC и нагрузочные тесты с критериями «прошло/не прошло» по SLA.
Паттерны доступа — это описание того, как ваша система реально читает и пишет данные:
Это «профиль поведения» продукта, по которому проще подобрать модель данных, индексы и стратегию масштабирования.
Соберите список из 10–20 запросов/операций, которые определяют пользовательский опыт и нагрузку. Удобный формат для каждого пункта:
Смотрите на характер запросов и конкуренцию за ресурсы:
Если сценарий смешанный, заранее планируйте разделение контуров (реплика/витрина/стриминг), чтобы аналитика не «съедала» онлайн-латентность.
Разделите операции по классам и задайте измеримые пороги:
Так SLA превращается в требования к репликации, резервному копированию, изоляции нагрузки и бюджету на инфраструктуру.
Сформулируйте требования не общими словами, а по операциям:
Практичные механики:
Индексы — это плата за скорость чтения:
Практика:
POC должен проверять ваши сценарии, а не абстрактные бенчмарки:
На выходе нужен короткий вывод: какие запросы проходят SLA, какая цена ресурсов, какие операционные риски.
Тестируйте не только «идеальный день», но и деградации:
Смотрите метрики:
Комбинация оправдана, когда паттерны доступа принципиально разные и мешают друг другу:
Ключевой момент — заранее договориться о допустимой задержке данных в производных контурах и мониторить отставание.
Две практичные стратегии без простоя:
Чтобы контролировать расхождения, нужны:
Даже грубая карта запросов быстро показывает, нужны ли сложные индексы, оптимизатор и какие операции будут «самыми дорогими».
Это помогает не переплачивать за «максимальную строгость везде» и не получить сюрпризы на проде.
Часто проблема «медленной базы» — это неподходящий запрос или индекс, а не неправильная СУБД.
Выигрывает решение, которое ведёт себя предсказуемо при сбоях, а не только показывает максимум в лаборатории.
Перед миграцией часто дешевле устранить узкие места: индексы, переписать запросы, вынести аналитику, добавить кэш.