После публикации статьи “Какую СУБД выбрать и почему? (Статья 1)” ко мне поступили справедливые комментарии о том, что я не упомянул такие типы СУБД, как Time Series и Spatial. В этой статье я кратко опишу их и добавлю еще два типа —  Search engines и Object-oriented (объектные). Напомню, в предыдущей статье мы описали: Реляционные Ключ-значение Документные Графовые Колоночные В этой опишем: Time Series Spatial Search engines Object-oriented (объектные) В заключении я традиционно добавлю сводную таблицу со всеми типами СУБД — теперь их девять. Если вас интересует только компактное обобщение (тип, когда выбирать, популярные СУБД этого типа), то можете просто пролистать в самый конец. Такие СУБД оптимизированы для хранения данных временных меток или временных рядов. Данные временных рядов могут содержать измерения или события, которые отслеживаются, собираются или объединяются в течение определенного периода времени. Это могут быть данные, собранные с датчиков отслеживания движения, метрики JVM из приложений Java, рыночные торговые данные, сетевые данные, ответы API, время безотказной работы процессов и т.д. Данные хранятся с отметками времени (это ключевое), которые индексируются и записываются таким образом, чтобы можно было запрашивать данные этих временных рядов намного быстрее, чем при использовании классической реляционной базы данных. Наиболее известные СУБД такого типа: InfluxDB, Kdb+, Prometheus, TimescaleDB, QuestDB, AWS Timestream, OpenTSDB, GridDB. Основная область применения таких СУБД — это системы мониторинга, сбора телеметрии и финансовые системы. Желательно воздержаться от применения такой СУБД для задач, не связанных с временными рядами и временными метками. Как следует из названия, такие СУБД оптимизированы под хранение и работу с объектами. Как и полагается в ООП, у таких объектов в СУБД также имеются свойства и методы. Так же в них реализованы инкапсуляция и полиморфизм. Основная цель использования объектных СУБД — избавить разработчиков, применяющих объектную модель программирования, от необходимости трансформировать объекты в таблицы, строки и их связи, и обратно. Яркие представители этого типа СУБД: MongoDB Realm, InterSystems Caché, ObjectStore, Actian NoSQL DB, Objectivity/DB. Честно говоря, я видел не так много успешных реализаций с использованием объектных СУБД. Тем не менее, объектные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру, при этом разработка ведется с использованием языков объектно-ориентированного программирования. Не выбирайте объектную СУБД, если вы планируете использовать классический язык SQL, если вы не используете ООП или если вы планируете в дальнейшем мигрировать с данной СУБД на другие. Если нет хорошего понимания ООП, в большинстве случаев лучше выбрать документо-ориентированные СУБД. Такой тип СУБД используется для организации полнотекстового поиска. Причем поиск может производиться по различным данным — это например, данные из других БД, e-mail, RSS-feed, текст, JSON, XML, CSV, и даже по документам PDF и MS Office. У Search engine СУБД свои оптимизированные подходы к индексированию данных. В том числе используются так называемые инвертированные индексы, для того, чтобы предоставлять практически real-time поиск. В разных СУБД данного типа могут использоваться свои языки запросов, отличающихся друг от друга. Известные СУБД данного типа: Apache Solr, Elasticsearch, Splunk. Подходят для организации быстрого полнотекстового поиска по различным источникам данных, как по структурированным, так и по слабо структурированным. Яркий пример —  системы сбора логов и поиска по ним. Если поиск производится по ограниченному количеству полей структурированных данных. Этот тип СУБД оптимизирован и предназначен для работы с объектами определенными в геометрическом пространстве. Это могут быть простые объекты (точки, линии, многоугольники) или сложные (3D-объекты, топологические покрытия, линейные сети). В таких СУБД реализован набор специальных функций, позволяющих проводить с объектами операции создания, трансформации, измерения (расстояния, площади, объема), вычисления (пересечений \ соприкосновений) и выборки по определенным критериям. В таких СУБД существуют специальные индексы, оптимизирующие работу с объектами, и специальный стандартизированный SQL/MM язык. Известные представители этого типа СУБД: Oracle Spatial, Microsoft SQL, PostGIS, SpatialLite. Если строите GIS-решения. Если планируете не просто хранить, но и работать с геометрическими объектами на уровне СУБД. Если планируете просто хранить геометрические объекты в виде координат. Мы пополнили наш перечень типов СУБД еще четырьмя: Time series, Object-oriented, Search engines и Spatial. Это все еще не полный перечень, и в одной из следующих статей мы продолжим. Отдельно рассмотрим несколько крупных вендоров, которые предлагают сразу множество типов СУБД. № Тип СУБД Когда выбирать Популярные СУБД данного типа 1 Реляционные Нужна транзакционность; высокая нормализация; большая доля операций на вставку Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, IBM DB2, SQLite 2 Ключ-значение Задачи кэширования и брокеры сообщений Redis, Memcached, etcd 3 Документные Для хранения объектов в одной сущности, но с разной структурой; хранение структур на основе JSON Couchbase, MongoDB, Amazon DocumentDB 4 Графовые Задачи подобные социальным сетям; системы оценок и рекомендаций Neo4j, Amazon Neptune, InfiniteGraph, TigerGraph 5 Колоночные Хранилища данных; выборки со сложными аналитическими вычислениями; количество строк в таблице превышает сотни миллионов Vertica, ClickHouse, Google BigQuery, Sybase \ SAP IQ, InfoBright 6 Time series Системы мониторинга, сбора телеметрии, и финансовые системы, с привязкой к временным меткам или временным рядам InfluxDB, Kdb+, Prometheus, TimescaleDB, QuestDB, AWS Timestream, OpenTSDB, GridDB 7 Объектные Высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру, с использованием языков объектно ориентированного программирования MongoDB Realm, InterSystems Caché, ObjectStore, Actian NoSQL DB, Objectivity/DB 8 Search engine Системы полнотекстового поиска Apache Solr, Elasticsearch, Splunk 9 Spatial GIS-решения, работа с геометрическими объектами Oracle Spatial, Microsoft SQL, PostGIS, SpatialLite Большое спасибо всем за комментарии и правки, особенно @mentin, @jenki, @jobgemws, @funny_falcon, @MilashchenkoEA, @UncleJo, @Odmino, @Dansoid, @Jovanny, @Dotarev, @raven19, @stgunholy, @Dansoid, @apapacy Всегда рад конструктивной критике. Head of R&D