Выбор СУБД: практическая шпаргалка для бизнеса и инженеров

Представьте, что база данных — это “операционная система” вашей информации. Если выбрать её наугад, вы получите красивый интерфейс поверх узкого горлышка. Я много раз видел, как компании годами “лечат” чужой компромисс: медленные отчёты, блокировки транзакций, космические счета за облачные запросы. Хорошая новость — правильный выбор реально можно сделать за час, если идти по шагам.Зачем правильно выбирать СУБД

Цена ошибки

Ошибочная СУБД — это не просто “медленно”. Это: недоступность при пиках, дорогие переписывания схемы, ночные миграции, перегретые сервера и бюджеты, которые тают быстрее, чем данные в кэше. Перенос потом дороже в разы.Когда “подойдёт что угодно” — миф

Нет универсального двигателя. OLTP любит короткие транзакции и индексы. OLAP — сканы по столбцам и компрессию. JSON — свободу схемы. Кэш — миллисекунды. Смешивать всё “в одном котле” — как грузовик, который пытаются пустить в Формулу-1.

Алгоритм быстрого выбора

7 шагов от требований к shortlist

1. Зафиксируйте главный сценарий: OLTP, OLAP, JSON/гибкие структуры, кэш, тайм-серии, HTAP.
2. Опишите SLA: RPO/RTO, аптайм, целевые задержки (p95/p99).
3. Оцените нагрузку: TPS/QPS сегодня и через год, пик vs среднее.
4. Прикиньте объёмы: старт/год/3 года, скорость прироста.
5. Выберите модель консистентности: строгая ACID vs eventual.
6. Проверьте компетенции команды и доступность поддержки.
7. Сверьте стоимость владения (TCO): лицензии, инфраструктура, люди.

Решающее правило OLTP/OLAP/JSON/Кэш

• OLTP → PostgreSQL / MySQL / Oracle / MS SQL / Arenadata Postgres.
• OLAP → ClickHouse / Greenplum / BigQuery.
• Документы/JSON → MongoDB или PostgreSQL (JSONB).
• Кэш → Redis.
• Тайм-серии → TimescaleDB / ClickHouse.
• Импортозамещение → Arenadata Postgres, Ред База Данных, SoQoL.

Типы СУБД и где они сильны
Реляционные (SQL)

Нормализованные схемы, строгие ограничения, транзакции — идеальны для критичных бизнес-операций. PostgreSQL vs MySQL vs Enterprise (Oracle/MSSQL)

• PostgreSQL — универсальный “швейцарский нож”: CTE, JSONB, расширения, репликация, зрелая экосистема.
• MySQL (InnoDB) — простота, скорость чтения, веб-нагрузки; в сложных отчётах и JSON-логике часто уступает PG.
• Oracle/MSSQL — корпоративные фишки, инструменты и производительность, но и серьёзная стоимость лицензий.
• Arenadata Postgres — PG-совместимость плюс отечественная поддержка и кластерные сценарии.

Документные (NoSQL)

Гибкость схемы и быстрая разработка.MongoDB и альтернатива JSONB в PostgreSQL

• MongoDB — родные документы, шардинг “из коробки”.
• PostgreSQL JSONB — когда нужен гибрид: SQL-строгость + документы в тех же транзакциях.

Колоночные (OLAP)

Оптимизированы для сканов по столбцам, агрегаций, компрессии.ClickHouse и облачные аналоги

• ClickHouse — сверхбыстрые аналитические запросы, распределённые кластеры.
• BigQuery/и др. облачные — “заплатил-и-посчитал”, но следите за стоимостью частых запросов.

Ключ-значение

Минимум накладных расходов, максимум скорости.Redis для кэша и временных данных

Сессии, счётчики, очереди, rate-limit — там, где миллисекунды решают.Ключевые критерии выбора
Транзакционность и согласованность

Если деньги и заказы — берите ACID и строгие индексы. Для потоков событий и логов можно ослабить требования до eventual, но осознанно.

Масштабирование и производительность

Вертикальный рост заканчивается быстрее бюджета. Планируйте партиционирование, репликацию и шардинг заранее — даже если “пока не нужно”.

Объёмы, стоимость и команда

TCO = лицензии + железо/облако + люди. Иногда “бесплатный” open-source обходится дороже, если под него нет компетенций.

Импортозамещение и требования регуляторов

Проверьте, какие продукты доступны и поддерживаются локально. Сверьте с требованиями отрасли и внутренней безопасности.

Готовые рецепты по сценариям
Финансы/ERP/CRM (строгие ACID)

PostgreSQL или Arenadata Postgres для транзакций, реплика для чтения, бэкапы + point-in-time recovery. Для тяжёлых отчётов — вынос в ClickHouse и витрины.BI/аналитика/телеметрия (массовые агрегации)

ClickHouse с партиционированием по дате/ключу, колоночные кодеки, материализованные представления для real-time витрин.

Продукты с гибкой схемой (JSON)

Если прототипируете быстро и структура “живая” — MongoDB. Если нужна строгая отчётность и транзакции на всём — PostgreSQL JSONB.Кэш и очереди

Redis: TTL, eviction-политики, кластера. Не путайте с постоянным хранилищем.

Тайм-серии и метрики

TimescaleDB для SQL-команды или ClickHouse для массивных потоков. Включайте ретеншн и downsampling с первого дня.Анти-паттерны и частые ошибки
“Документы вместо нормализации”

Хранить всё “как пришло” удобно до первой сложной выборки. Потом — боль. Нормализуйте там, где есть связи и инварианты.“OLAP на OLTP” и наоборот

Считать суточные отчёты по транзакционной БД — как возить бетон легковушкой. Делайте витрины/реплики или выносите в колоночное хранилище.“Давайте шардинг потом”

Шардинг “вчера” — это неделя. Шардинг “завтра” — это квартал миграций. Проложите путь заранее: ключи, партиции, стратегия ребалансировки.

Итоговый чек-лист

1. Какой главный сценарий (OLTP/OLAP/JSON/кэш/тайм-серии/HTAP)?
2. Каковы SLA (аптайм, RPO/RTO, p95 задержки)?
3. Текущие и прогнозные TPS/QPS, пиковая нагрузка?
4. Объёмы на старт/год/3 года и скорость прироста?
5. Требуемая согласованность (ACID vs eventual)?
6. Шардинг/партиционирование — когда и как?
7. Резервное копирование и восстановление (PITR)?
8. Безопасность: шифрование, аудит, доступы?
9. Импортозамещение/регуляторы: есть ли требования?
10. Экосистема: драйверы, ORM, BI-коннекторы?
11. Команда: кто будет поддерживать в 24×7?
12. TCO: лицензии, инфраструктура, люди, миграции.

Заключение

Выбор СУБД — это не про моду и не про “любимую” технологию. Это про здравый смысл и инженерную дисциплину. Определите главный сценарий, согласуйте SLA, посчитайте стоимость пути через 12–24 месяца — и тогда база станет ускорителем, а не тормозом. Как любит говорить любой прагматичный инженер: “Выбирай то, что упростит жизнь бизнесу завтра, а не впечатлит сегодня”.FAQ

1) Нужно ли сразу делать два контура — OLTP и OLAP?

Не всегда. Но если отчёты тяжёлые и регулярные — да, отделите аналитику (реплика/витрина/ClickHouse), чтобы не мешать транзакциям.

2) Что выбрать для JSON: MongoDB или PostgreSQL JSONB?

MongoDB — быстрее старт и гибче схема. PostgreSQL JSONB — когда важны SQL, транзакции и единая платформа для всего.

3) Можно ли делать кэш на PostgreSQL вместо Redis?

Можно, но не нужно: Redis на порядки быстрее и дешевле в эксплуатации для сессий/счётчиков.

4) Когда стоит думать о шардинге?

Когда расчётная пиковая нагрузка/объёмы через 12–18 месяцев начнут упираться в одну машину. Проектируйте ключи и партиции заранее.

5) Если у нас требования по импортозамещению?

Смотрите Arenadata Postgres, Ред База Данных, SoQoL — проверяйте совместимость по функциям и поддержке, план миграции и наличие локальных партнёров.