Виды СУБД: какие бывают системы управления базами данных и чем они отличаются

Учетные и управленческие программы работают с базами данных, в которых информация сгруппирована. Доступ к ней обеспечивают различные системы управления базами данных (СУБД). Так называют программные инструменты для хранения, считывания, корректировки, удаления данных, поиска нужных по запросу пользователя.

В мире разработаны сотни СУБД. Они различаются технологией обработки и способом хранения данных, организацией доступа. О многообразии систем управления БД и пойдет речь.

Почему важна классификация современных СУБД

Причин вводить классификации много. С ее помощью разработчики и пользователи могут исходить из сути решаемой задачи, а не использовать некий обобщенный инструмент.

Основные бонусы классификации:

Осознанный выбор технологии под задачу. Классификация помогает подобрать СУБД, максимально соответствующую специфике проекта, и избежать неэффективных решений.

Прогнозирование масштабируемости. Группировка по архитектуре позволяет заранее оценить, справится ли система с ростом нагрузки и как ее масштабировать.

Оптимизация затрат. Разделение на коммерческие и open‑source решения помогает сбалансировать бюджет, не теряя в функциональности.

Обеспечение производительности. Специализация СУБД напрямую определяет скорость выполнения целевых операций.

Соблюдение требований к данным. Классификация по транзакциям позволяет выбрать уровень надежности, соответствующий бизнес‑критичности данных.

Минимизация рисков миграции. Понимание различий между типами СУБД снижает вероятность дорогостоящей смены системы на поздних этапах проекта.

Различия между понятиями «вид», «модель», «архитектура»

Различия между понятиями «вид», «модель» и «архитектура» в контексте СУБД:

• Вид — категория классификации СУБД по ключевым признакам. Например, по расположению данных выделяют локальные, централизованные и распределенные системы, а по числу пользователей — однопользовательские и многопользовательские.
• Модель — абстрактное представление структуры данных, их связей и правил обработки. Определяет, как организованы данные и какие операции с ними возможны. Примеры: реляционная, иерархическая, сетевая, объектно‑ориентированная, документо-ориентированная модели.
• Архитектура — структура и организация компонентов СУБД, включая уровни абстракции и взаимодействие между ними. Например, распространена трехуровневая архитектура, которая включает внешний, концептуальный и внутренний уровни.

Стоит уточнить, что одно и то же понятие может иметь разные значения в зависимости от контекста. Например, «архитектура» иногда используется в более широком смысле, охватывая не только уровни организации данных, но и распределение компонентов системы.

Классификация систем управления базами данных

По структуре и организации данных

По этому признаку выделяют следующие виды СУБД:

• Реляционные. Хранят данные в виде таблиц с четко определенными связями между ними, используют SQL для запросов.
• Документо‑ориентированные. Организуют данные в виде документов (например, в формате JSON/BSON), где каждый файл может иметь свою структуру.
• Графовые. Представляют данные как узлы и ребра графа, оптимизированы для работы со сложными взаимосвязями.
• Key‑value. Используют простую модель «ключ‑значение»: каждый элемент имеет уникальный ключ, по которому его можно получить.
• Колоночные. Хранят данные по столбцам, а не по строкам, что ускоряет аналитические запросы и объединение данных.

По расположению

Выделяют следующие варианты размещения БД:

• Локальное. База данных находится на одном компьютере, и работает с ней в каждый момент времени один пользователь.
• Централизованное. Для размещения баз выделяется сервер, который принимает и обрабатывает запросы пользователей.
• Распределенное. Части (модули, блоки) базы сохраняют на нескольких компьютерах/серверах. Обычно присутствует центральный процессор, распределяющий запросы между носителями с учетом того, где находятся требуемые данные.

По способу обработки запросов

Можно выделить следующие основные виды СУБД:

• Клиент—серверные. Первый блок предназначен для пользователя и формирования запросов. Серверная часть — для размещения данных, приема и обработки запросов.
• Файл-серверные. Для хранения БД используется сервер или выделенный компьютер. Обработка запросов выполняется непосредственно на рабочей станции пользователя при условии установки специализированного программного обеспечения.
• Встраиваемые. Этот вариант не предусматривает использование выделенного сервера. И БД, и СУБД встраивают в пользовательское приложение.

По языку запросов

Классификация СУБД по языку запросов:

• СУБД с поддержкой SQL. Используют стандартный язык структурированных запросов SQL для работы с данными. Характерны для реляционных СУБД (примеры: PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server).
• СУБД с NoSQL‑запросами. Характерны для нереляционных решений, применяют специализированные языки или API вместо SQL, ориентированы на гибкость схемы и масштабируемость (примеры: MongoDB — использует JSON‑подобные запросы, Cassandra — CQL).

Виды и особенности СУБД

Реляционные базы данных

Реляционные БД организуют информацию в виде взаимосвязанных таблиц со строками и столбцами, где каждая строка представляет отдельную запись, а столбцы — ее атрибуты. Для управления данными обычно используют язык SQL, который позволяет выполнять запросы, модифицировать и структурировать информацию.

Key-value

Каждому набору символов вне зависимости от типа сопоставляется уникальный ключ-идентификатор. Они могут быть как текстовыми или табличными, так и графическими. Именно тип ключ-значение выбрали разработчики для СУБД Redis, Amazon DynamoDB, Riak.

Документо-ориентированные

Единицами хранения в подобных БД являются документы формата JSON, BSON или XML. Структура — простая линейная или сложная с вложениями файлов друг в друга. Для формирования запросов разработчики используют языки, отличные от SQL.

Базы данных временных рядов

Другое название — Time Series Database или TSDB. Такие СУБД обрабатывают нестатичные данные с эффектом постоянного или периодического изменения, позволяют добавлять, сжимать информацию, высчитывать средние, максимальные минимальные значения за заданный временной интервал.

Графовые

Графовые базы данных представляют данные в виде узлов (сущностей) и ребер (связей между ними), что позволяет наглядно моделировать и эффективно обрабатывать сложные взаимозависимости. Для работы с такими структурами часто используют специализированные языки запросов (Cypher в Neo4j или Gremlin), оптимизированные для обхода графов и анализа связей. 

Поисковые (Search Engines)

В поисковых БД предусмотрен поиск, например, по объемным предложениям, географическим координатам. Такой вариант используют разработчики сайтов с картами, объемными базами знаний.

Объектно-ориентированные

В этом случае информация имеет формат объектов или экземпляров классов. Для каждого объекта характерны состояние (непосредственно данные) и поведение (методы обработки). Методы контролируют доступ к состояниям.

Поведение объекта зависит от его класса. Предусмотрено наследование с передачей параметров головного узла его «преемникам». При этом в рамках одного интерфейса можно объединять объекты, относящиеся к разным классам. Каждому объекту при создании присваивается идентификатор. 

RDF (Resource Description Framework)

Для этого типа СУБД характерно использование данных графового типа с вершинами в виде объектов и ребрами-отношениями. База — триплет «субъект — предикат — объект». RDF задействуют для представления метаданных. 

Специально для работы с графовыми БД разработан язык SPARQL для формирования запросов, выстраивания связей между объектами, выявления нужных ресурсов.

Wide Column Stores

Это расширяемые хранилища записей в виде таблиц, но информацию вносят не в строки, а в столбцы. Для построения запросов используют языки, отличные от SQL. 

При этом названия и формат столбцов не статичны. Они отличаются даже для последовательно идущих строк. Каждый столбец — это пара «ключ-значение». Можно создавать базы, с которых одному ключу сопоставляют десятки и сотни столбцов. Это позволяет с минимальными временными задержками анализировать большие объемы данных, например, в рамках OLAP-систем.

Мультимодальные СУБД

Характерная особенность мультимодальных СУБД — единая серверная часть для работы с несколькими БД вне зависимости от моделей: графовых, реляционных, документоориентированных. Для доступа используется унифицированный язык, что упрощает формирование запросов.

Native XML СУБД

Эта разновидность СУБД работает с данными в XML-формате и с применением иерархических структур. Дополнительные надстройки, как в случае с реляционными БД, здесь не требуются. 

Особенность Native XML в том, что можно работать сразу с наборами документов и их частями, выбирать нужные в рамках одного запроса.

Event СУБД (переходов состояний)

Основной компонент — событие или задача, запускаемая в соответствии со сформированным расписанием. СУБД их создает, планирует, контролирует выполнение.

Event СУБД работают в фоновом режиме, например, удаляют информацию о неактуальных событиях, обновляют статистику продаж. Отличие от планировщиков — в способах и средствах управления. 

Контентные СУБД

Контентные СУБД ориентированы на хранение и управление разнородным цифровым контентом — текстами, документами, изображениями, аудио‑ и видеофайлами. Они предоставляют расширенный функционал: полнотекстовый поиск, контроль версий, иерархическую организацию данных и механизмы разграничения доступа. Это делает их основой для систем управления контентом (CMS), корпоративных порталов и электронных архивов. 

Навигационные (Navigational)

Это ранняя модель управления данными, объединяющая иерархические и сетевые базы данных, где доступ к записям осуществляется через жестко заданные связи и указатели. В отличие от реляционных систем, здесь пользователь должен явно «навигать» по структурам данных — указывать путь к нужной информации, а не формулировать декларативный запрос.

Векторные

Векторные БД хранят информацию в виде числовых векторов — многомерных математических представлений объектов, которые фиксируют их смысловые или визуальные характеристики. Они оптимизированы для поиска по сходству, а не по точному совпадению: система находит объекты, ближайшие к запросу в многомерном пространстве.

Возможности и тенденции развития СУБД

Современные СУБД развиваются в направлении повышения гибкости, масштабируемости и усиления безопасности. Можно выделить следующие возможности и тенденции развития:

• Мультимодельные СУБД. Сочетают реляционные, графовые, документные и другие модели данных, упрощая работу с разнородной информацией из разных источников.
• Интеграция ИИ и машинного обучения. ИИ оптимизирует запросы, прогнозирует сбои и автоматизирует рутинные операции, снижая нагрузку на администраторов.
• Cloud‑native и serverless‑архитектуры. Переход в облако повышает безопасность и упрощает управление, а serverless‑технологии позволяют масштабировать СУБД без лишних затрат на инфраструктуру.
• Ветвление баз данных. Позволяет создавать ветки БД для тестирования и разработки, минимизируя риски для продуктивной среды.
• Low‑code. Платформы с визуальным интерфейсом упрощают создание структур и функций управления БД, ускоряя разработку и снижая порог входа для разработчиков.
• Безопасность. Внедряются шифрование, аудит активности и защита от SQL‑инъекций, что отвечает растущим требованиям к защите данных и соответствию нормативам. Нужно поддерживать аутентификацию. Частый запрос — ldap-аутентификация.
• Отечественные разработки. Российские СУБД на базе open‑source‑платформ активно развиваются и адаптируются под локальные стандарты, включая шифрование по ГОСТу.

«Отечественные СУБД уже достигли конкурентного уровня по ряду ключевых параметров — отказоустойчивости, масштабируемости и способности работать в условиях высокой нагрузки. Важным преимуществом стала скорость адаптации к требованиям заказчиков: российские разработчики находятся в тесном контакте с рынком и могут оперативно внедрять необходимые функции»

Алексей Викулин, руководитель по развитию бизнеса компании Postgres Professional

Разнообразие видов и возможностей СУБД сегодня дает бизнесу и разработчикам свободу выбора решений под конкретные задачи. Тенденции развития, от облачных архитектур до интеграции с ИИ, направлены на упрощение работы с данными и повышение их ценности как стратегического ресурса.