Лучшие практики проектирования баз данных: как избежать ошибок

База данных хранит и обрабатывает важные сведения, на которых строится функционирование приложений и сервисов. Ошибки на этапе проектирования могут привести к серьезным проблемам: от снижения производительности до потери ценной информации и затрат на ее восстановление. Поэтому в понимании ключевых принципов и методов проектирования баз данных заключается залог стабильной и эффективной работы системы.

Цель этой статьи — провести вас через лучшие практики проектирования БД, чтобы вы могли избежать распространенных ошибок и создать надежную и эффективную систему хранения информации. Мы рассмотрим основы проектирования баз данных, узнаем, что такое нормализация и как оптимизировать производительность. Особое внимание уделим тому, как выбрать правильные типы данных и индексы, а также обеспечить безопасность и целостность информации.

Вы узнаете, какие ошибки чаще всего допускают, когда проектируют БД, и как их избежать. Получите практические советы и рекомендации. Рассмотрим и инструменты, которые могут облегчить процесс проектирования и управления БД. Мы постараемся дать максимум информации, чтобы вы могли разработать базу данных, которая будет не только эффективной, но и устойчивой к изменениям и нагрузкам. 

Понимание требований и целей проекта

Работа с требованиями — это один из самых важных этапов создания проекта. И именно на нем чаще всего отсутствует взаимопонимание между заказчиками и исполнителями. Оно может обернуться серьезными проблемами в будущем, вплоть до необходимости полной переделки системы.

Очень часто заказчики не обладают нужной квалификацией, чтобы сформулировать концепцию инженерам компаний. И проблема определения того, что на самом деле нужно сделать, падает на саму команду разработки и программирования. К счастью, достаточно задавать верные вопросы на языке бизнеса. Например, вопрос о типах и объемах данных в базе — неудачный. Вряд ли заказчик сможет что-то из этого объяснить. Но то же самое можно спросить иначе, например: 

• Какова цель проекта? 
• Кто наши пользователи? 
• Какие ключевые сценарии каждый из них должен проходить в нашей системе? 
• Как мы поймем, что пользователь и система в целом успешно решают свои задачи? 

Ответы на эти вопросы помогут выявить реальные приоритеты бизнеса и разложить кейсы на пользовательские сценарии. Это позволит не только определить примерную структуру и наборы данных, но еще и выяснить требования к производительности и даже метрики технического здоровья продукта. 

Выбор подходящей модели данных

Сегодня существует множество моделей данных с уникальными особенностями: реляционные, NoSQL, графовые, столбцовые и другие. Давайте разберемся в них подробнее.

Реляционные 

Реляционные базы данных остаются самым распространенным выбором благодаря своей структуре, основанной на таблицах и строго определенных отношениях между ними. Такие базы данных идеально подходят для приложений, которые требуют сложных запросов и транзакционной целостности, например системы управления запасами, финансовые или производственные приложения. Реляционные БД обеспечивают высокую степень нормализации данных (подробнее об этом расскажем ниже), что позволяет избежать дублирования и поддерживать согласованность информации.

NoSQL 

NoSQL предлагают гибкость и масштабируемость, которые нужны для работы с большими объемами неструктурированных или полуструктурированных данных. К таким базам относятся документы, ключ-значение, широкие колонки и графовые БД. NoSQL идеально подходят для приложений, которые требуют быстрой обработки данных в режиме, близком к реальному времени. Это социальные сети, аналитические системы или сервисы рекомендаций. Они позволяют хранить данные в их естественной форме и легко масштабируются по мере роста объемов информации.

Графовые

Графовые БД, в свою очередь, оптимизированы для работы с данными, у которых есть сложные взаимосвязи. Они позволяют моделировать и запрашивать сведения, связанные множественными отношениями. Это делает их идеальными для приложений, которые работают с социальными графами, системами рекомендаций или управлениями сетевыми структурами. 

Векторные

Векторные базы данных ориентированы на хранение и быстрый поиск высокоразмерных векторных представлений (эмбеддингов), которые часто используют в задачах семантического поиска, рекомендаций и анализа изображений. Вместо привычных строк и столбцов здесь работают со специальными индексами, которые позволяют эффективно находить ближайшие векторы по метрике сходства. 

Например, метод HNSW (Hierarchical Navigable Small World) строит граф, где каждая вершина — это вектор, а ребра связывают «близкие» векторы. За счет иерархических уровней и структуры «small world» поиск ближайших соседей происходит очень оперативно, поскольку алгоритм быстро перемещается между узлами графа, постепенно уточняя результаты. 

Другой подход VF-Faiss (Inverted File Index в Faiss) использует принцип «кластеров», где векторы группируются вокруг специальных «центроидов». К каждому кластеру привязан список векторов (инвертированный список). При поиске алгоритм сначала находит нужные кластеры, а затем ищет ближайшие векторы уже внутри этих списков, что существенно ускоряет поиск на больших наборах данных. Подобные системы применяют для интеллектуального поиска по текстам, рекомендаций товаров или контента, а также для кластеризации и сравнения медиаданных. К популярным решениям относятся Milvus, Weaviate, Qdrant и Pinecone, которые умеют масштабироваться и обеспечивать высокую скорость обработки запросов на больших объемах данных.

Опираясь на свойства каждого из типов, вы можете выбрать базу, которая подойдет именно вам. 

Нормализация данных

Под нормализацией понимают процесс организации структуры БД таким образом, чтобы минимизировать дублирование данных и обеспечить их целостность. Этот метод включает несколько уровней, или нормальных форм (normal form, NF). У каждой из них есть свои правила и требования.

Первая нормальная форма (1NF) требует, чтобы все данные в таблице были атомарными, то есть неделимыми на более мелкие части. Например, представьте таблицу «Заказы» с колонками «Номер заказа», «Клиент» и «Товары». В колонке «Товары» могут храниться данные в виде строки: «яблоко, банан, апельсин». Это нарушает первую нормальную форму, поскольку данные не атомарны. Для приведения к первой нормальной форме колонку «Товары» следует разделить на отдельные строки, где каждому товару соответствует отдельная запись:

Теперь каждый элемент данных неделим и занимает отдельную запись, что соответствует требованиям первой нормальной формы.

Вторая нормальная форма (2NF) добавляет требование, чтобы все атрибуты в таблице зависели от полного первичного ключа, а не от какой-то его части. Рассмотрим пример, чтобы понять на практике.

Предположим, у нас есть таблица «Заказы», которая находится в первой нормальной форме:

Здесь «Номер заказа» и «Код товара» вместе образуют составной первичный ключ. Однако «Имя клиента» и «Название товара» зависят только от части этого ключа, что нарушает вторую нормальную форму.

Чтобы привести таблицу ко второй нормальной форме, нужно разделить ее на несколько фрагментов, устранить частичные зависимости:

• Таблица «Заказы» будет содержать информацию о заказах и клиентах

• Таблица «Клиенты» будет хранить информацию о клиентах:

• Таблица «Товары в заказах» будет содержать информацию о товарах в заказах:

• Таблица «Товары» будет хранить информацию о товарах:

Теперь каждая таблица содержит атрибуты, которые зависят только от полного первичного ключа, что соответствует требованиям второй нормальной формы. Таблица «Заказы» связывает заказы с клиентами, «Клиенты» — хранит данные о клиентах, «Товары в заказах» — связывает заказы с товарами, а «Товары» — хранит информацию о самих товарах. Таким образом, мы устранили частичные зависимости и привели данные к второй нормальной форме, обеспечив их целостность и минимизировав дублирование.

Третья нормальная форма (3NF) устраняет транзитивные зависимости, когда один неключевой атрибут зависит от другого. Предположим, у нас есть таблица «Поставщики», которая находится во второй нормальной форме:

Здесь поставщик зависит от товара, а номер телефона зависит от поставщика. Поэтому у нас возникла транзитивная зависимость номера телефона от поставщика. Соответственно, для приведения данных к 3NF нам нужно декомпозировать исходную таблицу на две. Первая — «Поставщики товаров», которая хранит пары «товар — поставщик», и вторая — «Номера поставщиков» с парами «поставщик — телефон». 

Таким образом, каждую последующую нормальную форму строят на основе предыдущей, устраняют избыточные и потенциально противоречивые данные.

Нормализация позволяет устранить дублирование сведений, что снижает объем хранимой информации и повышает эффективность использования памяти. Нормализованные данные также легче обновлять и поддерживать, так как изменения в одном месте автоматически распространяются на все связанные записи. Это значительно упрощает управление информацией и уменьшает риск возникновения ошибок при внесении изменений.

В то же время нормализация данных ведет к усложнению их структуры и, соответственно, запросов к ним. В некоторых случаях, особенно при работе с большими объемами информации, более действенным решением может быть денормализация — обратный процесс, когда сведения преднамеренно дублируют для ускорения чтения.

Схема базы данных: проектирование

Один из эффективных инструментов для проектирования схемы базы данных — ER-диаграммы (Entity-Relationship диаграммы). Они позволяют визуализировать сущности, их атрибуты и связи между ними. С помощью ER-диаграмм можно наглядно представить структуру базы данных, что облегчает проектирование БД и последующее ее построение. 

В ER-диаграммах используют основные элементы: сущности (entities), атрибуты (attributes) и связи (relationships). Сущности представляют объекты реального мира, такие как клиенты, заказы или товары. Атрибуты описывают их свойства: имя клиента, дату заказа или цену товара. Связи между сущностями показывают, как сущности взаимодействуют друг с другом, например, какой клиент сделал какой заказ. 

Проектирование схемы базы данных начинается с идентификации всех сущностей, их атрибутов и связей между ними. Важно учитывать все предположительные сценарии использования данных, чтобы предусмотреть все необходимые связи и атрибуты. После этого можно перейти к созданию ER-диаграммы. Она поможет визуализировать структуру информации и выявить возможные проблемы на этапе проектирования.

Первичный ключ должен однозначно идентифицировать каждую запись в таблице. Также нужно определять внешние ключи, которые устанавливают связи между таблицами и обеспечивают целостность данных.

Если вы качественно выполнили подготовительный этап выявления бизнес-требований, то у вас должны быть ожидания по производительности и объемам информации. Это значит, что уже на этапе создания схемы вы можете заложить индексы для ускорения запросов или даже пойти на денормализацию данных в случае необходимости.

Индексирование и оптимизация запросов

Индексы, по сути, представляют собой специальные структуры данных, которые облегчают и ускоряют процесс поиска записей. Подобно алфавитному указателю в книге, индекс позволяет быстро находить нужные строки без необходимости просматривать каждую запись в таблице. Однако правильное использование индексов требует понимания их видов и применения, а также осознания того, как они влияют на производительность запросов.

Существует несколько видов индексов, у каждого свои особенности и оптимальные области применения. 

1. B-дерево (B-tree) — один из самых распространенных индексов, который обеспечивает эффективное выполнение диапазонных и точных запросов. B-дерево поддерживает упорядоченные данные, что позволяет быстро находить записи, отсортированные по одному или нескольким столбцам. Это особенно полезно для операций сортировки, поиска по диапазону и других подобных задач.
2. Хеш-индексы. Они оптимальны для точного поиска по равенству. Например, если нужно оперативно найти запись по конкретному значению ключа, хеш-индекс обеспечивает быстрый доступ к данным. Однако хеш-индексы плохо работают с диапазонными запросами, что ограничивает их применение в некоторых сценариях.
3. R-tree — тип индексов, который часто используют в географических информационных системах и других специализированных приложениях. Они эффективны для работы с многомерными данными, такими как географические координаты, и позволяют быстро выполнять пространственные запросы, например найти все объекты в заданном радиусе.

Индексирование позволяет существенно ускорить обработку запросов. Но, во-первых, индексы занимают дополнительное место в памяти и на диске. Это особенно важно учитывать при работе с большими объемами информации, так как чрезмерное количество индексов может негативно повлиять на общий объем данных системы. Во-вторых, могут замедлиться операции вставки, обновления и удаления сведений, так как после каждого такого действия нужно обновлять индексы. Поэтому важно находить баланс между скоростью чтения и записи данных.

Управление транзакциями и целостностью данных

Классические SQL-базы ориентированы, в первую очередь, на целостность информации и надежность ее обработки независимо от количества пользователей и их действий. Для этого базы организованы вокруг так называемых транзакций и принципов ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). 

• Атомарность (Atomicity). Транзакция — это логическая единица работы, состоящая из одного или нескольких SQL-запросов, которые выполняются как единое целое. Если транзакция успешна, все ее изменения фиксируются в базе данных. Если возникает ошибка, их откатывают и возвращают БД в исходное состояние. 
• Согласованность (Consistency). Гарантирует, что после завершения транзакции БД останется в непротиворечивом состоянии. Это означает, что все правила целостности, такие как уникальность значений в столбце или наличие связи сведений в строке с внешними данными, будут соблюдены. Если транзакция нарушает любое из этих правил, она будет отклонена, и все изменения откатятся.
• Изоляция (Isolation). Обеспечивает независимость транзакций друг от друга. В многопользовательской среде это означает, что промежуточные результаты одной транзакции не будут видны другим транзакциям до ее завершения. Уровни изоляции могут варьироваться от самого низкого, когда транзакции могут видеть изменения друг друга до их завершения, до самого высокого, когда они полностью изолированы друг от друга.
• Устойчивость (Durability). Гарантирует, что после успешного завершения транзакции ее результаты сохранятся даже в случае сбоя системы. Это достигается путем записи изменений в постоянное хранилище до подтверждения транзакции.

Обеспечение целостности данных в многопользовательской среде требует использования транзакций и управления конкурентным доступом к информации. Например, блокировки (locks) позволяют контролировать допуск к строкам или таблицам во время выполнения транзакций, предотвращают проблемы, такие как потеря обновлений или «грязное» чтение (доступ к еще не записанным в другой транзакции данным).

Также для транзакций назначают так называемые «уровни изоляции». Они определяют, насколько транзакции защищены от влияния других транзакций, которые проводятся в то же время. 

1. Read Uncommitted — самый низкий уровень изоляции, при котором транзакции могут видеть незавершенные изменения других транзакций. На этом уровне допускается «грязное» чтение, когда одна транзакция читает данные, которые позже могут быть отменены другой транзакцией.
2. Read Committed — более высокий уровень изоляции, при котором транзакция видит только те изменения, которые были зафиксированы другими транзакциями. Это предотвращает «грязное» чтение, но не защищает от неповторяемого чтения, когда данные могут изменяться между двумя чтениями одних и тех же сведений в рамках одной транзакции.
3. Repeatable Read — уровень изоляции, при котором транзакция видит те же данные при каждом чтении в рамках одной транзакции. Это предотвращает неповторяемое чтение, но не защищает от фантомного, когда новые строки, добавленные параллельно исполняемыми транзакциями, могут повлиять на результаты запросов.
4. Serializable — самый высокий уровень изоляции. Он организует параллельное исполнение транзакций, чтобы конечный эффект был таким, как если бы их выполняли в строгой последовательности. Это предотвращает все виды аномалий, включая фантомное чтение, обеспечивает максимальную целостность информации, но может снижать производительность из-за увеличения количества блокировок.

По умолчанию транзакции получают уровень Read Committed, который в большинстве случаев дает баланс между скоростью и надежностью. Вы в зависимости от ваших бизнес-задач можете назначать другой уровень. 

Репликация и резервное копирование

Репликация и резервное копирование — обязательный инструмент для обеспечения непрерывности бизнеса и повышения общей производительности системы. Так что продумывать его стоит на этапе проектирования базы данных. 

Репликация

Это процесс создания копий БД и их синхронизации между несколькими серверами. Основная цель — обеспечить высокую доступность данных и отказоустойчивость системы. В случае сбоя основного сервера реплики могут взять на себя его функции, минимизировать время простоя и потенциальные потери информации. Кроме того, репликация может значительно улучшить производительность системы: распределить нагрузку на чтение между несколькими серверами.

Один из наиболее распространенных методов репликации — primary-replica (или leader-follower), где основной сервер (primary) отвечает за запись данных, а вторичные (replicas) получают и применяют эти изменения. Это позволяет распределить нагрузку на чтение среди реплик, тем самым разгрузить основной сервер. 

Еще один метод — репликация multi-primary (или multi-leader, также известная как active-active), где несколько серверов одновременно выполняют операции записи и синхронизируют изменения между собой. Этот метод обеспечивает более высокую доступность и производительность, но требует более сложной настройки и управления для предотвращения конфликтов данных.

Резервное копирование

Это процесс создания копий сведений, которые можно использовать для восстановления БД в случае сбоя, ошибки пользователя или другого инцидента. Надежное резервное копирование — основа любой стратегии обеспечения безопасности. Важно не только регулярно их создавать, но и проверять целостность и работоспособность, чтобы в случае аварии не оказалось, что они не могут вернуть работоспособность системе.

Одна из лучших практик — использование метода полного резервного копирования в сочетании с дифференциальными и инкрементальными копиями. Она включает копирование всех данных БД в определенный момент. Дифференциальное копирование фиксирует изменения, которые произошли с момента последнего полного резервного копирования. А инкрементальное копирование сохраняет изменения с момента последнего любого резервного копирования (полного, дифференциального или инкрементального). Такой подход позволяет значительно сократить время и ресурсы для создания резервных копий и ускорить процесс восстановления данных.

Вручную качественно делать резервное копирование практически невозможно. Поэтому надо подумать об автоматизации этого процесса и мониторинге его выполнения. 

Для обеспечения максимальной защиты данных рекомендуется хранить резервные копии в нескольких географически распределенных местах. Это защищает информацию от локальных проблем, таких как пожары или наводнения. Отличным вариантом может быть использование облачных сервисов, которые за разумную плату решат эту проблему.

Восстановление информации из резервных копий должно стать частью тест-плана для ваших данных. Моделировать стоит как частичную, так и полную их потерю или порчу. Проведение таких тестов также позволит вам понять реальную скорость восстановления сервиса в случае тех или иных сбоев. Проводить такие упражнения-учения стоит регулярно. 

Обеспечение безопасности БД

Резервное копирование подводит нас к теме безопасности. Под ней подразумевается не только охрана от внешних угроз, но и предотвращение несанкционированного доступа изнутри. 

Защите подлежит весь информационный контур системы: и хранимые данные (например, резервные копии), и передаваемые. Атака на БД может быть на уровне: 

• приложения — SQL-инъекция или ошибки в проектировании прикладных интерфейсов;
• уязвимостей протоколов общения компонентов системы и операционных сред, в которых они работают; 
• административном — ошибки распределения ролей и прав доступа или отсутствие обеспечения процессов безопасности и аудита. 

Один из наиболее эффективных способов защиты — шифрование. Это гарантирует, что даже если данные будут перехвачены, они останутся недоступными для злоумышленников. Шифрование надо применять как к данным, которые хранят в базе, так и к передаваемым по сети.

Систему управления доступом нужно строить на принципе наименьших привилегий, предоставлять пользователям минимально необходимый допуск для выполнения их задач. Это снижает риск несанкционированного доступа и ограничивает потенциальный ущерб в случае компрометации учетных данных. Использование многофакторной аутентификации (MFA) значительно повышает уровень безопасности. Такой способ требует от пользователя подтверждения личности несколькими способами, например паролем и кодом из SMS-сообщения или реакцией на push-нотификацию в приложении.

Мониторинг и аудит позволяют отслеживать действия пользователей и обнаруживать подозрительные активности в реальном времени. Система фиксирует все операции, что позволяет проводить расследования инцидентов и выявлять нарушения. Эти меры не только помогают предотвращать атаки, но и служат веским доказательством в случае инцидентов безопасности.

Конечно же, важно регулярно отслеживать уязвимости вашей инфраструктуры и обновлять программное обеспечение, чтобы вовремя их закрывать. 

Если проект базы данных подразумевает открытие внешнего API, то в системе нужно предусмотреть механизмы разграничения прав доступа пользователей к информации. 

В целом забота о безопасности БД не должна быть разовым этапом на стадии проектирования. Это система, которая должна функционировать на всем проектном жизненном цикле. При этом важно периодически проводить учения с моделированием реального вторжения злоумышленника в сеть — как снаружи, так и изнутри — и наблюдать, как на это реагируют сотрудники. 

Мониторинг и управление производительностью

Регулярное наблюдение за состоянием БД помогает предотвратить сбои, контролировать производительность и обеспечить бесперебойную работу приложений.

Инструменты для мониторинга позволяют администраторам баз данных (DBA) отслеживать большое количество метрик, включая использование ресурсов, время отклика запросов, число подключений и показатели ввода-вывода. Эти инструменты варьируются от встроенных в СУБД средств, таких как SQL Server Management Studio, до специализированных решений, таких как Nagios, Zabbix и New Relic. Использование этих инструментов дает возможность: 

• получать данные в реальном времени; 
• анализировать исторические данные; 
• выявлять тенденции и паттерны, которые могут указывать на будущие проблемы.

Мониторинг производительности помогает выявлять узкие места и определять, какие именно фрагменты системы требуют оптимизации. Например, повышенное время отклика запросов может указывать на необходимость оптимизации SQL-запросов или настройки индексов. Анализ журнала выполнения запросов позволяет выявить долгие и часто выполняемые запросы, которые можно оптимизировать для улучшения общей производительности базы данных. 

Анализ работы индексов по частоте их использования, index hit rate (доля выборок по индексу), статистике index scan vs sequential scan (выборка по индексу или полным перебором) позволяет разумно управлять оптимизацией запросов. 

Кэширование помогает уменьшить нагрузку на базу данных: сохраняет часто запрашиваемые сведения в памяти, что ускоряет доступ к ним. Однако кэширование требует аккуратной настройки и мониторинга, чтобы избежать проблем с согласованностью информации.

Управление параллелизмом и конкурентным доступом — еще один аспект оптимизации. В многопользовательских системах важно правильно обеспечить эффективное управление блокировками и транзакциями, чтобы минимизировать конфликты и блокировки. Использование различных уровней изоляции транзакций позволяет балансировать между производительностью и целостностью данных.

Профилирование и анализ производительности приложений, которые работают с базой данных, также позволяет выявить проблемы, связанные с неэффективным использованием БД на уровне приложения.

Заключение

Проектирование баз данных — это не столько строгие правила, сколько поиск баланса между производительностью и простотой разработки, удобством использования базы в приложении и безопасностью ее работы, объемами данных и скоростью их обработки. Но самое важное — это точное понимание того, как именно организация данных позволяет бизнесу достигать своих целей. Универсальной, идеальной структуры, которая решала бы задачи на любом этапе развития проекта, не существует. База данных, как живой организм, должна развиваться и изменяться. Надеемся, что информация из статьи вооружит вас знаниями о том, как лучше подготовиться к изменениям в вашем проекте.