Від стартапу до масштабування: як обрати СУБД і як працювати з базами даних ефективно
- Катерина Шевченко
- 5 серп.
- Читати 10 хв
СУБД — це основа будь-якого вебзастосунка. Вона відповідає за збереження, обробку й передачу даних, визначає логіку роботи з ними та впливає на архітектуру системи. Від правильного вибору та налаштування СУБД залежить швидкість роботи продукту, його стабільність і здатність масштабуватися.
HBJ підготував добірку прикладів інтеграції та архітектури, перелік найпопулярніших систем 2025 року й поради, як підібрати СУБД під конкретний проєкт. Руслан Терехов, Full Stack Team Lead в Universe Group, поділився власним досвідом, який допоможе уникнути типових помилок і створити рішення, готове до зростання.
Що таке СУБД і яку роль відіграє у вебзастосунку
СУБД — це система, яка керує базами даних і дає змогу створювати, змінювати, зберігати та швидко отримувати інформацію. У вебзастосунках вона фактично є ядром, через яке проходять усі дані. Профілі користувачів, транзакції, контент, журнали подій — усе це зберігається саме тут. Без СУБД бекенд просто не має, де зберігати стан і як забезпечувати стабільну логіку роботи з даними.
У більшості проєктів саме база даних стає вузьким місцем. Якщо її налаштувати невдало, навіть звичайні запити будуть «тягнутися» надто довго. Наприклад, у маркетплейсі пошук товарів може виконуватися за мілісекунди або за кілька секунд — і різниця тут прямо впливає на те, чи залишиться користувач. Добре підібрана СУБД і нормально продумана архітектура знімають більшість проблем зі зростанням.
СУБД вміє створювати й зберігати дані, підтримує транзакції, стежить за цілісністю та безпекою, розподіляє права доступу. А ще оптимізує швидкодію за допомогою індексів і кешування. І, по суті, все це зводиться до одного — забезпечити нормальну роботу застосунку, будь-то невеликий сервіс чи величезний вебпроєкт.
«Якщо база даних не спроєктована стратегічно, це створює ризики проблем у майбутньому. Проте в умовах стартапу та MVP необхідно зберігати гнучкість: бізнес-модель, вимоги та структура даних можуть змінюватися, і архітектура має легко підлаштовуватися під ці зміни», — каже Руслан Терехов, Full Stack Team Lead в Universe Group.
За його словами, стек баз даних Universe Group відносно компактний, без великої кількості різних технологій, що спрощує підтримку та розвиток системи:
PostgreSQL — основна СУБД. Використовується завдяки стабільності, широкому функціоналу та відповідності вимогам продукту.
Redis — key-value сховище, використовується як кеш і для механізмів із обмеженим часом життя записів (TTL). Це зручно для тимчасових даних, наприклад, кодів верифікації, які автоматично видаляються після завершення встановленого часу.
DynamoDB (AWS) — раніше активно застосовувалася, але поступово виводиться з використання. Частину функціоналу вже перенесено в PostgreSQL, інша проходить планову міграцію.
Які моделі даних використовує СУБД та які бувають типи
Системи управління базами даних класифікують за кількома основними критеріями:
Модель зберігання даних
Реляційні
Документоорієнтовані (JSON/BSON)
Ключ-значення
Графові
Колонкові
Time-series
Мова запитів
SQL
Специфічні API або DSL для NoSQL
Архітектура
Монолітні
Розподілені
Хмарні
Консистентність
ACID
BASE
Призначення / сценарій використання
OLTP — для швидкого виконання великої кількості коротких операцій.
OLAP — для виконання складних агрегованих запитів над великими обсягами інформації.
Ця класифікація формує типи СУБД, які використовуються залежно від вимог проєкту.
Як працює взаємодія між бекендом і СУБД
Усе починається із запиту. Користувач робить дію у продукті, наприклад, додає товар у кошик. Ця дія надсилає HTTP-запит на бекенд. Далі йде обробка бізнес-логіки: бекенд перевіряє дані, чи існує товар, чи є він у наявності, чи користувач авторизований. Тут можуть бути додаткові обчислення чи перевірки. Для цього формується запит до СУБД у відповідному форматі. СУБД шукає потрібні дані, застосовує індекси, робить обчислення (JOIN, агрегати тощо) і повертає результат бекенду, а той своєю чергою — форматує його у зручний для фронтенду формат і надсилає користувачу.
У транзакційних операціях (наприклад, покупка в e-commerce) бекенд часто працює в межах транзакції:
початок транзакції;
кілька запитів (списати товар, зменшити залишок на складі, створити замовлення);
фіксація транзакції (COMMIT) або відкат у разі помилки (ROLLBACK).
Популярні СУБД для вебзастосунків у 2025 році
У 2025 році серед сучасних СУБД для вебзастосунків найчастіше обирають PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Cassandra, Firebase Firestore. Кожна з них має свої характеристики СУБД: підтримка ACID або BASE, швидкість виконання запитів, архітектура (монолітна, розподілена, хмарна), гнучкість масштабування.
PostgreSQL
Потужна реляційна СУБД з підтримкою ACID, складних SQL-запитів, транзакцій і розширень (PostGIS, JSONB).
Переваги: стабільність, гнучкість, продуктивність.
Недоліки: потребує досвіду адміністрування, може бути складною для масштабування без належної архітектури.
MySQL / MariaDB
Класичне рішення, особливо в проєктах з історією або там, де важлива сумісність. Це реляційна СУБД, простіша в налаштуванні, широко підтримується хостингами.
Переваги: легкість розгортання, велике ком’юніті.
Недоліки: менше сучасних функцій, ніж у PostgreSQL, складні запити можуть бути менш ефективними.
MongoDB
NoSQL СУБД, яка зберігає дані у форматі BSON (JSON-подібні документи) з гнучкою схемою. Її ключові відмінності — відсутність жорсткої схеми, легке горизонтальне масштабування та зручність роботи з динамічними й напівструктурованими даними.
Переваги: гнучкість, швидке розгортання, масштабування.
Недоліки: відсутність суворої схеми може створити неузгодженість структури даних, eventual consistency.
Redis
Високошвидкісна in-memory СУБД типу key-value, яка зберігає дані переважно в оперативній пам’яті та підтримує TTL, черги, Pub/Sub. Її ключові відмінності — швидкість доступу та призначення переважно для кешування, сесій і швидких обчислень, а не для довготривалого зберігання великих обсягів даних.
Переваги: швидкий доступ, мінімальна затримка.
Недоліки: зберігає дані в пам’яті, не підходить як основне сховище.
SQLite
Легка реляційна СУБД, яка зберігає всю базу у вигляді одного файлу та не потребує окремого сервера. Її ключові відмінності — простота розгортання, мінімальні вимоги до ресурсів і обмежена масштабованість, через що вона підходить для невеликих застосунків і локальних сценаріїв.
Переваги: простота, нульова конфігурація.
Недоліки: не масштабується для великих проєктів, обмежена паралельність.
Cassandra
Розподілена колонкова NoSQL СУБД, спроєктована для роботи на багатьох вузлах із горизонтальним масштабуванням і високою доступністю. Її ключові відмінності — відсутність єдиного центру відмови, здатність обробляти величезні обсяги даних у високонавантажених системах.
Переваги: витримує великі обсяги даних і запитів.
Недоліки: висока складність адміністрування, eventual consistency.
Firebase Firestore
Хмарна NoSQL СУБД від Google, яка підтримує синхронізацію даних у реальному часі. Її ключові відмінності — прямий доступ із клієнтських застосунків, автоматичне масштабування та інтеграція з екосистемою Firebase без потреби у власному сервері.
Переваги: Швидкий старт.
Недоліки: Vendor lock-in, ціна при масштабуванні.
За словами Руслана Терехова, крім часу виконання запитів, ефективність СУБД визначається також стабільністю та поведінкою під навантаженням. Деякі бази спроєктовані спеціально для високої розподіленості й масштабування. Наприклад, Cassandra розрахована на роботу в багатьох дата-центрах, щоб користувачі могли отримувати дані з найближчого вузла, подібно до принципу роботи CDN.
Для вибору СУБД та розуміння її обмежень корисною є теорема CAP, яка описує три ключові характеристики будь-якої розподіленої системи:
Consistency (узгодженість) — усі вузли системи бачать однакові дані одночасно, і будь-яке читання повертає найновішу версію даних.
Availability (доступність) — система завжди може обробити запит і повернути відповідь.
Partition tolerance (стійкість до розділення мережі) — система продовжує працювати навіть у разі розриву мережевого з’єднання між вузлами (network partition), коли частина вузлів не може спілкуватися з іншою. Це також охоплює сценарії з розподілом даних на сегменти через шардінг або географічний розподіл.
«Система не може одночасно забезпечити всі три параметри на 100%, тож вибір залежить від пріоритетів проєкту», — пояснює Руслан. Кілька прикладів:
CP системи (Consistency + Partition Tolerance): MongoDB, Redis Cluster;
AP системи (Availability + Partition Tolerance): Cassandra, DynamoDB;
CA системи теоретично можливі тільки без мережевих розділень (традиційні RDBMS в одному дата-центрі).
За його словами, можливе використання кількох СУБД у межах одного проєкту. Водночас це додає складності в архітектуру та адміністрування. «Застосовують цей підхід лише за наявності чіткої потреби. Наприклад, якщо база містить настільки великий обсяг даних, що прямі запити надто повільні, можна додати окремий інструмент для пошуку, такий як Elasticsearch. Це не класична СУБД, але дозволяє індексувати та швидко знаходити дані. Синхронізація з основною базою зазвичай відбувається через ETL-процеси, які регулярно оновлюють індекси», — каже Руслан Терехов.
Ще один поширений сценарій — поєднання основної СУБД із кешем, наприклад Redis — це key-value сховище в пам’яті, яке використовується для прискорення відповіді на складні або часті запити. При великому трафіку запити виконуються один раз, результат зберігається у кеші, і повторні звернення обробляються значно швидше без прямого навантаження на основну базу. «Такі підходи застосовують тоді, коли оптимізація запитів, шардінг, партиціювання чи архівація даних не дають бажаного результату або є недоцільними на поточному етапі розвитку проєкту», — каже Руслан.
Як відбувається підключення СУБД до бекенду
Підключення СУБД до бекенду зазвичай здійснюється через драйвер, який постачає виробник бази даних. Робота безпосередньо з драйвером дає найкращий рівень контролю і продуктивності, але потребує більше ручної інтеграції та знання внутрішньої специфіки СУБД.
Причина складності роботи напряму з драйвером — у різниці абстракцій та підходів. Наприклад, в одній СУБД результат запиту повертається у вигляді масиву об’єктів, в іншій — через курсор, який потрібно вручну обходити й обробляти кожен запис. Це вимагає додаткового мапінгу на внутрішні сутності бекенду.
Щоб спростити інтеграцію, часто використовують ORM (Object-Relational Mapping) або query-білдери. Вони працюють поверх драйвера, надаючи зручніший інтерфейс і автоматизацію типових операцій. Наприклад, ORM дозволяє описати схему даних (таблиці, поля, зв’язки) та працювати з ними у вигляді об’єктів, а запити будуються через методи на кшталт find() чи findById() замість ручного написання SQL. Query-білдери пропонують декларативний синтаксис для створення запитів, дозволяють легко змінювати цільову СУБД і значно зменшують кількість рутинного коду.
«ORM та query-білдери особливо корисні на ранніх етапах проєкту, коли швидкість розробки важливіша за низькорівневу оптимізацію. Додатковий рівень абстракції над драйвером, дозволяє уникати глибокого занурення у специфіку та зосередитись на бізнес-логіці», — ділиться Руслан.
Альтернативні способи підключення існують, але вони майже не застосовуються безпосередньо у бекенд-коді. Наприклад, кожна СУБД зазвичай має CLI або консольний інтерфейс, який дозволяє виконувати запити напряму. Цей підхід використовують адміністратори баз даних (DBA), DevOps або розробники для діагностики чи ручних операцій, але в продакшн-коді бекенду він не застосовується.
Окремо існують GUI-інструменти, такі як DataGrip, TablePlus, Postico, Medis, DBeaver, які дають змогу керувати СУБД через зручний графічний інтерфейс. Це спрощує роботу з даними, особливо при налагодженні або аналізі продуктивності. Проте на фундаментальному рівні будь-яке підключення до СУБД у бекенді все одно відбувається через драйвер, наданий розробниками бази даних. ORM, query-білдери та інші бібліотеки лише працюють поверх нього.
Коли розробник підключає СУБД до бекенду, він має врахувати не лише сам факт з’єднання, а й такі фактори:
як обробляти помилки (щоб падіння бази не зламало застосунок);
як налаштувати тайм-аути (щоб довгі запити не блокували систему);
як і де кешувати результати (щоб зменшити навантаження і прискорити роботу).
Це все — частина правильної інтеграції СУБД у продакшн-системі. Також туди входить механізм міграції схеми, моніторинг і логування запитів, безпека, резервне копіювання і відновлення.
Приклади архітектури вебзастосунків із інтеграцією СУБД
Моноліт із реляційною СУБД
Класичний сценарій для e-commerce та SaaS. Backend (Django, Laravel, Spring Boot) працює з PostgreSQL або MySQL через ORM, яка взаємодіє з драйвером СУБД. Використовуються пул з’єднань, транзакції та індекси. Архітектура підходить, коли важливі ACID-властивості та чітка схема даних.
Мікросервіси з розділенням баз
Кожен сервіс має власну СУБД, підібрану під тип даних та навантаження. Наприклад: Auth Service — PostgreSQL для реляційних транзакцій, Profile Service — MongoDB для гнучкої схеми профілів, Feed Service — MongoDB + Redis для кешування стрічки. API Gateway маршрутизує запити до потрібних сервісів. Такий підхід застосовують у масштабованих соцмережах та контентних платформах. Недолік — складніша підтримка консистентності між сервісами через відсутність єдиних транзакцій.
High-load в реальному часі
У месенджерах або стрімінгових платформах Backend (Node.js, Go) працює з Cassandra або DynamoDB для забезпечення високої доступності та горизонтального масштабування. Дані розподіляються між вузлами, а читання виконується з найближчого дата-центру (AP у CAP-теоремі). Redis використовується для кешування повідомлень та черг подій. Event-driven архітектура підтримує eventual consistency, що допустимо в сценаріях, де затримка синхронізації не критична для користувача.
Serverless архітектура
SPA або мобільний застосунок напряму працює з Firestore. Для складнішої логіки використовуються Cloud Functions. У випадках із великими обсягами аналітичних або агрегованих даних можуть підключатися додаткові сервіси (BigQuery, Cloud SQL). Підхід підходить для стартапів і MVP, де важливий швидкий запуск без розгортання власної інфраструктури.
Поради для роботи з базами даних
1. Проєктуйте схему під реальні сценарії запитів
Варто: планувати структуру бази під ті запити, які ваш застосунок виконує найчастіше. Використовуйте нормалізацію для збереження цілісності даних, а денормалізацію — лише тоді, коли це виправдано продуктивністю.
Не варто: створювати таблиці чи колекції «про запас» без чітких потреб. Ігнорування нормалізації призведе до дублювання даних, проблем із масштабуванням і зростання кількості помилок.
2. Використовуйте індекси розумно
Варто: додавати індекси на поля, які часто використовуються у фільтрах та сортуванні. Перевіряйте ефективність індексів через EXPLAIN і slow query log.
Не варто: ставити індекс на кожну колонку «щоб було». Надлишок індексів зменшує продуктивність вставок та оновлень.
3. Налаштовуйте стабільне підключення
Варто: використовувати пул з’єднань із лімітами та тайм-аути для запитів. Обробляйте помилки duplicate key, deadlock і timeout.
Не варто: відкривати нове з’єднання для кожного запиту. Ігнорування помилок з’єднання може призвести до зупинки всього застосунку.
4. Додавайте кешування для зменшення навантаження
Варто: кешувати часто запитувані дані у Redis або Memcached. Використовуйте TTL та інвалідацію кешу, щоб уникати застарілих результатів.
Не варто: зберігати критично важливі дані тільки у кеші. Redis не є заміною основній базі, а синхронізація даних із кешем повинна бути чітко налагоджена.
5. Забезпечуйте безпеку бази
Варто: будувати доступ до бази за принципом найменших привілеїв. Використовуйте TLS/SSL і шифрування даних на диску. Зберігайте облікові дані в secrets manager.
Не варто: залишати паролі до бази у відкритому коді чи репозиторії. Запускати базу з дефолтними налаштуваннями без перевірки безпеки небезпечно.
6. Впроваджуйте моніторинг і тестуйте відновлення
Варто: регулярно перевіряти повільні запити через slow query log та EXPLAIN. Налаштувати автоматичні бекапи й тестувати відновлення, щоб бути готовими до аварій.
Не варто: покладатися на один бекап без перевірки. Без тестів відновлення ви не знаєте, чи він взагалі працездатний.
Часті запитання (FAQ). Відповідає Full Stack Team Lead в Universe Group
Яка СУБД краще підходить для стартапу?
На етапі створення MVP або раннього стартапу вибір СУБД варто робити передусім, виходячи з досвіду команди. Головна мета — швидко вийти на ринок, а оптимізацію інфраструктури можна провести пізніше. Універсальним варіантом для більшості випадків є PostgreSQL. Це open source рішення з надійною продуктивністю, яке добре працює в різних сценаріях. PostgreSQL підтримує класичний реляційний підхід (таблиці, рядки) та має вбудовані можливості для зберігання документів у форматі JSON. Підтримка індексів і пошуку по JSON робить її зручною для гібридних моделей даних.
Деякі команди починають з сервісів із низьким порогом входу, наприклад Supabase, Airtable чи подібних хмарних рішень. Вони зручні для швидкого старту (створення таблиць і початок роботи можливі без складної конфігурації), але часто їхній функціонал обмежений і масштабування під високі навантаження часто проблематичне.
Тому для більшості стартапів практичним вибором залишається PostgreSQL: вона універсальна, стабільна, має потужний інструментарій і підходить як для швидкого старту, так і для подальшого розвитку продукту без необхідності міграції.
Чи можна змінити СУБД під час розвитку проєкту?
Заміна СУБД на пізніших етапах зазвичай можлива, якщо робота з базою відбувається через ORM або бібліотеку абстракції. У таких випадках зміна драйвера дозволяє перейти на іншу СУБД з мінімальними змінами коду. Проте це стосується переважно прототипів. У продакшні міграція може стати складною, особливо якщо застосовуються специфічні функції конкретної бази. Наприклад, під час переходу з MySQL на PostgreSQL можуть виникнути проблеми через різницю в синтаксисі запитів або особливостях роботи з інтервалами.
Як перевірити ефективність запитів до бази даних?
Щодо ефективності, ключова метрика — це час виконання запитів. Більшість СУБД мають вбудовані інструменти на кшталт моніторингу slow queries. Увімкнувши цю функцію, можна отримати звіти про запити, які виконуються найдовше. Якщо запит, який раніше виконувався за 100 мс, починає займати 3 секунди, це сигналізує про проблему: зрослий обсяг даних, відсутність індексації чи інші зміни в структурі запиту. Для дослідження підозрілих запитів використовують інструменти на кшталт EXPLAIN ANALYZE, які допомагають знайти, на якому етапі виникає затримка. Моніторинг часу відповіді запитів і аналіз — головний спосіб контролю продуктивності бази.
