Что такое реляционные базы данных: как они устроены, зачем нужны и почему до сих пор не вымерли в эпоху ИИ
В современном мире данные — это не просто информация. Это топливо для бизнеса, основа искусственного интеллекта, пульс интернета. Каждый клик, заказ, сообщение, лайк — всё это оседает где-то в недрах цифровых хранилищ. Но где и как? И почему, несмотря на появление «крупных» технологий вроде нейросетей и big data, мы до сих пор активно используем технологии, придуманные ещё в 1970-х? Ответ — в реляционных базах данных.
Эта статья — не сухое техническое руководство. Это попытка объяснить, что такое реляционные базы данных, как они работают «под капотом», зачем они нужны обычному человеку и почему, даже если вы не программист, вы уже сто раз сталкивались с ними в повседневной жизни. И да, мы поговорим о SQL, таблицах, ключах и нормализации — но без заумных терминов и с живыми примерами.
От карточек к цифровым таблицам: как всё начиналось
Представьте библиотеку 1950-х годов. У каждого читателя — карточка. На ней имя, адрес, список взятых книг. Каждая книга тоже имеет свою карточку: название, автор, год издания, тираж. Когда читатель берёт книгу, библиотекарь заводит ещё одну карточку — «выдача». Там указано: кто, что, когда взял и когда должен вернуть.
Это и есть прототип реляционной базы данных. Только вместо бумажных карточек — строки в таблицах, вместо штемпеля — дата в поле, а вместо библиотекаря — специальная программа, которая всё это хранит и обрабатывает.
Идея реляционной модели была предложена в 1970 году математиком Эдгаром Коддом, работавшим в IBM. Он предложил хранить данные в виде таблиц, где каждая строка — это отдельный объект (например, клиент), а каждый столбец — его характеристика (имя, email, возраст). Главное новшество — связи между таблицами. Например, таблица «Клиенты» может быть связана с таблицей «Заказы» через уникальный идентификатор — ключ.
Именно эта идея связей и дала название модели: реляционная (от англ. relation — «отношение», «связь»).
Как устроена реляционная база данных?
Представим интернет-магазин. У него есть:
- Покупатели
- Товары
- Заказы
- Платежи
Каждый из этих разделов — отдельная таблица.
Почему это удобно? Пять главных преимуществ
1. Структурированность
Данные хранятся в строгом формате. Каждое поле имеет тип: текст, число, дата. Это исключает хаос. Вы не можете записать «яблоко» в поле «цена», если оно объявлено как число.
2. Целостность данных
Реляционные базы поддерживают ограничения. Например:
- Нельзя удалить покупателя, у которого есть заказы (если не разрешено каскадное удаление).
- Нельзя ввести заказ с товар_id = 999, если такого товара нет.
Это как в жизни: вы не можете выдать книгу читателю, которого нет в системе.
3. Гибкость запросов
С помощью языка SQL (Structured Query Language) можно задавать сложные вопросы. Например:
Этот запрос выведет всех москвичей, их заказы и даты покупок. И система сделает это за доли секунды, даже если в базе миллион записей.
4. Надёжность (ACID)
Реляционные базы данных следуют принципам ACID — это гарантия, что данные не потеряются и не испортятся даже при сбоях.
- A — Atomicity (Атомарность): транзакция либо выполняется полностью, либо не выполняется вовсе. Например, при переводе денег со счёта А на счёт Б: если деньги списаны с А, но не зачислены на Б — транзакция откатится автоматически.
- C — Consistency (Согласованность): данные всегда остаются в корректном состоянии.
- I — Isolation (Изолированность): параллельные транзакции не мешают друг другу. Например, два менеджера одновременно пытаются списать последний товар со склада — система разрешит только одну операцию, чтобы избежать перепродажи.
- D — Durability (Долговечность): после подтверждения транзакции данные сохраняются навсегда (или до следующего изменения).
5. Поддержка сложной логики
С помощью триггеров, хранимых процедур и представлений можно встроить бизнес-логику прямо в базу. Например:
- Триггер: при добавлении заказа — отправить уведомление.
- Процедура: рассчитать скидку для постоянного клиента.
- Представление: виртуальная таблица «Топ-10 товаров» — как готовый отчёт.
Где они используются? Примеры из жизни
Вы думаете, что реляционные базы — это только для банков и госструктур? Ошибаетесь. Они повсюду.
Банки
Каждый счёт, перевод, карта — в реляционной базе. Без надёжности и целостности здесь не обойтись.
Интернет-магазины
Каталог, пользователи, заказы, отзывы — всё это связано. Вы ищете «кроссовки Nike размер 42»? SQL-запрос ищет по таблицам «Товары», «Бренды», «Размеры».
Медицинские системы
Карта пациента, история болезни, анализы, назначения — всё в одной структуре. Врач видит полную картину.
Образование
Расписания, оценки, зачётки, преподаватели — всё связано. Студент не может сдать экзамен, если не посещал лекции (ограничение в базе).
Соцсети
Да-да, даже в Instagram и «ВКонтакте» реляционные базы лежат в основе критически важных функций — например, хранения профилей, дружбы, лайков и платежей. Однако для ленты новостей, миллионов постов и временных событий чаще используют NoSQL-системы, чтобы обеспечить высокую производительность и масштабируемость.
А что с NoSQL? Разве оно не лучше?
Конечно, появились и другие технологии — NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis). Они работают быстрее при работе с огромными объёмами неструктурированных данных. Например:
- Хранение логов
- Кэширование
- Хранение JSON-документов
- Работа с геоданными
Но у них есть слабые стороны:
- Нет жёсткой схемы — легко допустить ошибку.
- Нет поддержки JOIN — сложные связи приходится обрабатывать в коде.
- Большинство изначально жертвовали ACID ради скорости и масштабируемости.
Однако современные версии, например MongoDB, с 2018 года частично поддерживают многодокументные транзакции, сближаясь с реляционными СУБД.
Поэтому гибридный подход — лучшее решение. Например:
- PostgreSQL — для хранения пользователей, заказов, платежей.
- Redis — для кэширования часто запрашиваемых данных.
- Elasticsearch — для поиска по тексту.
SQL: язык, который знает каждый аналитик
SQL — это не просто язык программирования. Это универсальный инструмент для работы с данными. Даже если вы не кодите, вы можете научиться писать простые запросы. Это как научиться пользоваться калькулятором — но для баз данных.
Примеры простых запросов:
Сегодня SQL — обязательный навык для:
- Data Analyst
- Product Manager
- Маркетолога
- Даже HR-менеджера, который хочет анализировать воронку найма
Нормализация: как не хранить одно и то же в десяти местах
Одна из ключевых концепций — нормализация. Это процесс приведения структуры базы к оптимальному виду. Цель — устранить дублирование и аномалии.
Представим таблицу:
Покупатель Телефон Товар Количество Цена
Анна 8916… Наушники 1 3500
Анна 8916… Книга 2 800
Проблема: телефон Анны повторяется. Если она сменит номер — придётся обновлять все строки.
Решение: разнести данные по таблицам:
- Покупатели (id, имя, телефон)
- Заказы (id, покупатель_id, товар_id, количество)
- Товары (id, название, цена)
Теперь телефон хранится один раз. Это и есть нормализация.
На практике чаще всего стремятся к третьей нормальной форме (3NF), которой достаточно для большинства задач. Более высокие формы (например, BCNF или 4NF) используются в сложных системах, но редко.
А что будет дальше? Будут ли реляционные базы устаревать?
Нет. Они не умрут. Почему?
- Они надёжны — там, где важна точность, они вне конкуренции.
- Они зрелые — десятилетия развития, миллионы приложений, огромное сообщество.
- Они эволюционируют — современные СУБД вроде PostgreSQL поддерживают JSON, полнотекстовый поиск, геоданные и даже векторные embeddings через расширения вроде pgvector.
- Они совместимы — работают с любыми языками: Python, Java, JavaScript, PHP.
PostgreSQL, например, уже давно не просто «реляционная» база — она гибридная. Может хранить документы в формате JSONB, поддерживает векторные поиски для ИИ, а с помощью расширения Apache AGE — даже графовые структуры. Но при этом сохраняет все преимущества реляционной модели: ACID, SQL, JOIN.
Как начать работать с реляционными базами?
- Выберите СУБД:
SQLite — для обучения и небольших проектов (файл-база, не требует сервера), но не подходит для высоконагруженных веб-приложений с множеством одновременных записей.
PostgreSQL — мощная, открытая, подходит для сложных задач.
MySQL — популярна в вебе, особенно с PHP. - Установите инструмент:
DBeaver — бесплатный универсальный клиент.
pgAdmin — для PostgreSQL.
DB Browser for SQLite — для SQLite. - Попрактикуйтесь:
Создайте таблицу «Фильмы»: название, год, жанр, рейтинг.
Добавьте 5 записей.
Напишите запрос: «Все фильмы после 2010 года с рейтингом выше 7». - Изучите основы SQL:
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
JOIN, GROUP BY, ORDER BY
WHERE, HAVING, LIMIT
Заключение: реляционные базы — это как электричество
Вы не замечаете электричество, пока свет не погаснет. Так и с реляционными базами данных — они работают тихо, надёжно, незаметно. Но без них не было бы ни интернета, ни банков, ни соцсетей, ни онлайн-образования.
Они не такие «модные», как блокчейн или нейросети. Но они — фундамент. И пока человечество будет хранить структурированную информацию, реляционные базы данных будут с нами.
Так что в следующий раз, когда вы оформляете заказ в интернете — вспомните: где-то в дата-центре строка в таблице «Заказы» только что получила статус «Оплачен».