Тип 4: Графовые базы данных (Graph Databases)

Модель данных: Данные представляются в виде графа: узлы (вершины) и рёбра (связи) между ними. И у узлов, и у рёбер могут быть свойства.

Структура:

• Узел (Node) — сущность (человек, компания, страница, товар).

• Ребро (Edge, Relationship) — связь между узлами (дружит, работает, купил, находится в).

• Свойства — пары ключ-значение у узлов и рёбер.

Пример (социальная сеть):

Особенности:

• Обход связей выполняется очень быстро (не нужны JOIN'ы, просто идём по рёбрам).

• Производительность не падает с ростом числа связей (в отличие от реляционных БД, где JOIN'ы на больших таблицах тормозят).

• Специализированные языки запросов (Cypher для Neo4j, Gremlin).

Популярные представители:

• Neo4j — самая популярная графовая БД, использует язык Cypher.

• Amazon Neptune — управляемый графовый сервис от Amazon.

• ArangoDB — мультимодельная (поддерживает графы, документы, ключ-значение).

• OrientDB — тоже мультимодельная.

• JanusGraph — распределённая графовая БД.

Когда использовать:

• Социальные сети (друзья, подписчики, лайки).

• Системы рекомендаций (что ещё покупают те, кто купил этот товар).

• Обнаружение мошенничества (поиск подозрительных связей).

• Управление доступом (роли, права, иерархии).

• Маршрутизация и логистика (поиск кратчайшего пути).

• Сетевые топологии (компьютерные сети, электросети).

Когда НЕ использовать:

• Для простых CRUD-приложений без сложных связей (оверхед).

• Когда данные не образуют связный граф (проще взять документную БД).

Тип 5: Базы данных временных рядов (Time Series Databases)

Хотя в вопросе они не перечислены отдельно, их часто выделяют как подтип или отдельную категорию.

Модель данных: Оптимизированы для данных, привязанных ко времени: метрики, показания датчиков, логи, финансовые тики.

Особенности:

• Очень высокая скорость записи (миллионы точек в секунду).

• Автоматическое удаление старых данных (retention policies).

• Сжатие данных (значения повторяются, хорошо сжимаются).

• Функции агрегации по времени (среднее за минуту, максимум за час).

Представители: InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB (на базе PostgreSQL), Graphite.

Когда использовать: Мониторинг серверов, IoT, финансовая аналитика, метрики приложений.

4. Сравнительная таблица типов NoSql

Тип	Модель данных	Сильные стороны	Слабые стороны	Типичные сценарии
Документные	JSON-документы	Гибкая схема, удобно для разработки	Сложные связи требуют денормализации	Каталоги, CMS, профили, блоги
Ключ-значение	Пары ключ→значение	Максимальная скорость, простота	Нет поиска по значению, только по ключу	Кэш, сессии, счётчики, очереди
Колоночные	Строки с переменным набором колонок	Отличная запись, масштабирование	Нет JOIN'ов, сложные запросы	Логи, временные ряды, big data
Графовые	Узлы и рёбра	Быстрый обход связей	Сложность для не-графовых задач	Соцсети, рекомендации, fraud detection