У меня есть опыт работы как с традиционными реляционными базами данных, так и с NoSQL.

RDBMS

Я работал с PostgresSQL, MySQL и SQLite. PostgreSQL — универсальный вариант, в котором можно и триггеры наворачивать, и даже JSON хранить. Тем не менее, все нулевые основным выбором для базы данных была MySQL, так что мне довелось поработать и с ней (в т. ч. с MariaDB). Я такжеt использовал SQLite для сбора и хранения информации, собираемой в ходе работы испытатеьного оборудования, которое я разрабатывал.

Несмотря на потенциал SQL как DSL, в моей практике пока не возникало необходимости в оптимизации запросов к БД, в отличие от обилия в реляционных схемах отношений типа many-to-many. В связи с этим, мой опыт в первую очередь базируется на взаимодействии с ORM.

NoSQL

Среди документо-ориентированных баз у меня больше всего опыта с MongoDB , в меньшей степени с CouchDB и ArangoDB . Идея хранить документы целиком неплоха до того момента, пока не возникает необходимости делать batch-запросы по отдельным полям документов в разных коллекциях. Даже специализированный DSL (ArangoDB) или перевод запросов на REST API (CouchDB) не дотягивают до быстродействия и удобства SQL, так что сейчас я лишний раз задумываюсь о необходимости использования документо-ориентированных баз.

Из key-value storage я использовал Redis для хранения идентификаторов процессов в планировщике задач и в качестве примитивного очереди сообщений. Отработал неплохо, но в определённый момент всё-таки потребовался RabbitMQ в качестве MQ.

Из колоночных БД у меня есть небольшой опыт работы с HBase которую я планировал использовать для задачи по аналитике, но потом стало понятно, колоночная база не подходила для той конкретной задачи, и больше я к ней не возвращался.

Иллюстрация

• Композиция в целом: оммаж Дали .

• Заглавная надпись: логотип PostgreSQL .

• Таблицы моноширинным шрифтом в «облаках»: начинаешь воспринимать сами базы данных в таком виде после того как некоторое время поработаешь с ними из терминала. Впрочем, никто не отменял \x в PostgreSQL или \G в MySQL…

• Слон: Apache Hadoop . К сожалению, я не сталкивался с задачами, требующими таких масштабов.

• Обелиск над слоном: Redis .

• Маленький синий осьминог у ног слона: маскот ScyllaDB . Интересный проект, учитывая полную совместимость к экосистемой Cassandra. Но, как и в случае с последней, в production использовать её не довелось.

• «Домик» на заднем плане: логотип Memcached . Поскольку Redis перекрывает функционал Memcached, с последним я знаком очень бегло.