RavenDB: как одна база данных избавила разработчиков от 3 главных проблем

Почему традиционные базы данных тормозят бизнес

В мире технологий существует негласное правило: если база данных предлагает производительность, гибкость и безопасность одновременно, это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Большинство специалистов привыкли выбирать максимум два параметра из трех, да еще и мириться с компромиссами. Системы, заточенные под скорость, требуют постоянной ручной настройки. Гибкие платформы превращаются в кандалы, когда ранние архитектурные решения становятся препятствием. А безопасность часто оказывается чем-то вроде заплатки, где администраторы молятся, чтобы внутренние команды случайно не сломали что-нибудь критичное.

RavenDB появилась именно потому, что ее создатель насмотрелся на эти болезненные компромиссы. Орен Эйни, основатель и технический директор компании, почти двадцать лет назад работал фрилансером, помогая компаниям разгребать проблемы с производительностью баз данных. В эксклюзивном интервью он рассказал, как наблюдал за способными командами, которые «копали себе яму» по мере роста сложности их систем. Проблемы возникали не из-за недостатка навыков у разработчиков, а из-за самой архитектуры. Базы данных как будто специально подталкивают создателей к хрупким решениям, а потом наказывают за следование этим путем.

Представьте, что вы заливаете фундамент здания, не решив, где будут двери и несущие колонны. Технически это возможно, но когда через несколько лет бизнес меняет направление, цена ранних решений становится пугающей. Эйни приводит пример европейского клиента, который не мог выйти на рынок США из-за того, что в базе данных НДС хранился в одном поле. Казалось бы, мелочь - европейский налог на добавленную стоимость довольно стандартен. Но эта «мелочь» превратилась в техническую катастрофу при столкновении со сложной системой федеральных и штатных налогов США.

Как RavenDB убирает трение из повседневной работы

RavenDB строилась на идее, что база данных должна адаптироваться к тому, что важно организации сейчас, а не к тому, что кто-то предполагал при первом запуске. «Когда я разговариваю с бизнесменами, - говорит Эйни, - я объясняю, что беру на себя сложность управления данными». Вместо того чтобы заставлять разработчиков или администраторов предугадывать каждый возможный паттерн запросов, RavenDB наблюдает за запросами в процессе их выполнения. Если система понимает, что запросу нужен индекс, она создает его в фоновом режиме с минимальным влиянием на текущие процессы.

Это радикально отличается от большинства реляционных баз, где схема и стратегия индексации устанавливаются на старте. Изменить их потом сложно, независимо от того, как изменилась организация. Привлекательность RavenDB проявляется в практических деталях и небольших улучшениях, которые делают базу данных быстрее и удобнее. Возьмем пагинацию - в большинстве систем для этого нужно два обращения к базе: одно для получения страницы результатов, второе для подсчета общего количества записей. RavenDB возвращает оба значения за один запрос.

По отдельности такие оптимизации кажутся незначительными, но в масштабе они накапливаются. «Если убрать трение везде, где только можно, - отмечает Эйни, - получается действительно хорошая система, где не приходится постоянно бороться с препятствиями». Связанные данные встраиваются или включаются без штрафов, характерных для объединения таблиц в реляционных базах, поэтому сложные запросы выполняются за один раунд. Разработчикам не нужно быть специалистами по базам данных - они просто формулируют SQL-подобные запросы к API RavenDB.

По сравнению с другими NoSQL-базами, RavenDB по умолчанию обеспечивает полные ACID-транзакции и снижает операционную сложность. Многие встроенные функции - ETL-конвейеры, подписки, полнотекстовый поиск, счетчики, временные ряды - уменьшают потребность во внешних системах. Это означает, что и администраторы, и разработчики тратят меньше времени на возню с деталями. Хорошая новость для тех, кто держит кошелек компании.

Масштабирование без боли и AI как помощник профессионалов

RavenDB создана для масштабирования настолько же безболезненно, насколько она обрабатывает сложные запросы. Платформа может создавать многоузловые кластеры для поддержки огромного числа одновременных пользователей. Такие кластеры разворачиваются автоматически, без трудоемкой ручной настройки. «С RavenDB это нормальная часть бизнеса», - говорит Эйни.

В феврале этого года RavenDB Cloud анонсировала версию 7.2, и раз уж на дворе 2026 год, нельзя не упомянуть искусственный интеллект. AI-ассистент RavenDB - это «фактически виртуальный администратор баз данных, встроенный прямо в вашу систему», объясняет основатель. Ключевое слово здесь - «встроенный». Инструмент создан для разработчиков и администраторов, а не для конечных пользователей, отвечая на их вопросы об индексировании, использовании хранилища или поведении системы.

Эйни скептически относится к идее давать AI неограниченный доступ к хранилищам данных. Позволить искусственному интеллекту быть универсальным привратником для чувствительной информации создает неизбежные риски безопасности, потому что такие системы сложно надежно ограничить. Для администраторов и разработчиков это совсем другая история - AI становится полезным инструментом, который помогает настраивать систему и работать с данными. AI-ассистент RavenDB наследует права пользователя, который его вызывает, не имея собственных привилегированных доступов. «Все, что он знает о вашем экземпляре RavenDB, приходит из-за того, что за кулисами он обращается к вашей системе с вашими правами», - поясняет Эйни.

Стратегия компании в области AI - предоставить разработчикам и администраторам функции с четким назначением: генерация запросов, объяснение индексов, помощь в исследовании схем и ответы на операционные вопросы. При этом все действия ограничены проверкой оператора и его привилегиями. Команды, разрабатывающие приложения с RavenDB, получают поддержку векторного поиска, встроенные эмбеддинги, серверную индексацию и агностическую интеграцию с внешними большими языковыми моделями. Это позволяет организациям быстро внедрять полезные AI-функции в свои приложения без рисков для безопасности и соответствия нормативным требованиям. Хотите узнать больше о практическом применении таких решений? Загляните на AI Projects за реальными кейсами и рекомендациями.

Безопасность без компромиссов

Безопасность и управление рисками - область, где RavenDB проводит четкую границу между собой и конкурентами. Недавняя уязвимость MongoBleed раскрыла данные из неаутентифицированных экземпляров MongoDB из-за взаимодействия между кодом сжатия и аутентификации. Эйни описывает проблему как архитектурный провал, вызванный смешиванием путей общего назначения и критичного для безопасности кода. «Причина, по которой это уязвимость, - конкретно в том, что вы пытаетесь смешать разные задачи», - отмечает он.

RavenDB использует проверенную криптографическую инфраструктуру для обработки аутентификации до того, как вызывается любая логика базы данных. Даже если бы откуда-то появилась брешь, поверхность атаки была бы значительно меньше, потому что неаутентифицированные пользователи никогда не достигают общих путей кода. Такое архитектурное разделение ограничивает радиус поражения.

Хотя внутренности RavenDB высокотехничны и специализированы, бизнес-руководители легко понимают, что задержки из-за изменений схемы, настройки производительности или инфраструктурных изменений имеют существенное экономическое влияние. Но гибкость и скорость RavenDB также устраняют то, что Эйни называет разговорами в стиле «нет, так делать нельзя». Организации, работающие с RavenDB, снижают зависимость от узкоспециализированной экспертизы и получают способность гораздо быстрее реагировать на меняющиеся бизнес-потребности. «Роль базы данных - приносить реальную бизнес-ценность», - утверждает Эйни, аргументируя, что инфраструктура должна растворяться на фоне в операционных контекстах. Сейчас же она часто определяет границы стратегических обсуждений.

Миграция и быстрый старт

RavenDB использует знакомый SQL-подобный язык запросов, и большинству команд потребуется максимум день, чтобы освоиться. Там, где трение все же появляется, предполагает Эйни, оно часто связано с предположениями, перенесенными с других платформ, касающимися безопасности и высокой доступности. Для RavenDB эти аспекты встроены в дизайн, поэтому не создают дополнительной нагрузки, которую нужно учитывать.

Возникнув как результат операционной боли, пережитой самим основателем компании, отличие RavenDB проистекает из накопленных проектных решений: фоновая индексация, оптимизация с учетом запросов, разделение вопросов безопасности и аутентификации и, в последнее время, необходимость ограничений для AI-инструментов. В повседневном использовании разработчики сталкиваются с меньшим количеством острых углов, а в долгосрочной перспективе бизнес-лидеры видят снижение затрат, особенно во времена перемен. Эта комбинация достаточно убедительна, чтобы вытеснить укоренившиеся платформы во многих контекстах.

Где узнать больше и попробовать на практике

Чтобы узнать подробности, можно пообщаться с представителями RavenDB на выставке TechEx Global, которая пройдет в Олимпии, Лондон, 4 и 5 февраля. Если прочитанное здесь пробудило интерес, отправляйтесь на официальный сайт компании. А для тех, кто хочет глубже погрузиться в тему AI и больших данных, стоит заглянуть на AI & Big Data Expo, проходящую в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне.

В конечном счете, RavenDB доказывает простую истину: базы данных не должны быть препятствием на пути стратегии. Они должны быть невидимым фундаментом, который позволяет бизнесу двигаться быстрее, не оглядываясь на технические ограничения. Если вы ищете способы ускорить цифровую трансформацию вашей компании, эксперты AI Projects помогут выбрать правильные инструменты и внедрить их без боли.