SQL

SQL, или Structured Query Language, — это язык для работы с реляционными базами данных. С его помощью приложения и специалисты получают, добавляют, изменяют и удаляют данные, создают таблицы, настраивают связи и выполняют аналитические запросы.

SQL используется в Backend-разработке, аналитике, корпоративных системах, интернет-магазинах, CRM, ERP, банковских приложениях и других информационных системах, где данные необходимо хранить в структурированном виде.

Например, интернет-магазин может хранить пользователей, товары и заказы в базе данных. SQL-запрос позволяет получить все оплаченные заказы конкретного клиента за выбранный период.

Что такое SQL простыми словами

SQL можно представить как язык, с помощью которого программа или человек задает базе данных вопрос или команду.

Например: показать всех клиентов из Москвы, изменить статус заказа, добавить новый товар или удалить временную запись.

SELECT name, email
FROM users
WHERE city = 'Москва';

Этот запрос просит базу вернуть значения name и email из таблицы users только для записей, у которых city равен Москва.

SQL позволяет описать, какие данные нужны или что с ними необходимо сделать, а СУБД самостоятельно выбирает способ выполнения операции.

Для чего нужен SQL

SQL решает несколько основных задач работы с реляционными данными.

• получение данных;
• добавление новых записей;
• изменение существующих записей;
• удаление данных;
• создание таблиц;
• изменение структуры базы;
• соединение нескольких таблиц;
• группировка и агрегация;
• сортировка и фильтрация;
• работа с транзакциями;
• создание индексов;
• управление правами доступа.

Что такое реляционная база данных

Реляционная база данных хранит информацию в таблицах, между которыми могут существовать связи.

Например, таблица customers содержит клиентов, а orders — заказы. Каждый заказ может хранить customer_id, который указывает, какому клиенту он принадлежит.

SQL позволяет работать не только с отдельными таблицами, но и с отношениями между ними.

SQL и СУБД

SQL — это язык, а СУБД — программная система, которая хранит данные и выполняет запросы.

К известным реляционным СУБД относятся PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database и другие системы.

Что такое таблица

Таблица состоит из строк и столбцов.

Строка обычно представляет одну сущность, например одного пользователя. Столбец описывает отдельное свойство: имя, email, дату регистрации или статус.

SELECT

SELECT используется для чтения данных.

SELECT id, name, city
FROM users;

Запрос возвращает выбранные столбцы из таблицы users.

Если необходимо получить все столбцы, можно использовать специальную форму выбора всех полей, но в production-коде часто лучше перечислять необходимые столбцы явно.

WHERE

WHERE задает условие фильтрации.

SELECT id, name
FROM users
WHERE active = true;

В результате будут получены только активные пользователи.

Условия можно комбинировать с помощью логических операторов.

AND и OR

AND требует выполнения нескольких условий одновременно, а OR — хотя бы одного из них.

SELECT id, name
FROM users
WHERE active = true
 AND city = 'Москва';

Такой запрос найдет активных пользователей из Москвы.

ORDER BY

ORDER BY используется для сортировки результата.

SELECT id, name, created_at
FROM users
ORDER BY created_at DESC;

DESC означает сортировку по убыванию, а ASC — по возрастанию.

LIMIT

LIMIT ограничивает количество строк результата в СУБД, которые поддерживают такой синтаксис.

SELECT id, name
FROM users
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

Это полезно для страниц интерфейса, отчетов и Pagination.

INSERT

INSERT добавляет новые записи.

INSERT INTO users (name, email, active)
VALUES ('Иван', 'ivan@example.com', true);

Перед вставкой Backend должен валидировать входные данные и учитывать ограничения таблицы.

UPDATE

UPDATE изменяет существующие записи.

UPDATE orders
SET status = 'paid'
WHERE id = 501;

Особенно важно правильно задавать WHERE. Если выполнить UPDATE без нужного условия, можно изменить большое количество строк.

DELETE

DELETE удаляет записи.

DELETE FROM sessions
WHERE expires_at < '2026-01-01';

Как и UPDATE, DELETE без корректного WHERE может затронуть значительно больше данных, чем планировалось.

CRUD и SQL

CRUD обозначает четыре базовые операции над данными: Create, Read, Update и Delete.

Большая часть типовой Backend-логики в той или иной форме использует эти операции.

CREATE TABLE

SQL используется не только для данных, но и для структуры базы.

CREATE TABLE users (
 id BIGINT PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(100) NOT NULL,
 email VARCHAR(255) NOT NULL
);

Команда создает таблицу users и определяет ее столбцы и ограничения.

Типы данных SQL

Каждый столбец имеет определенный тип данных.

Конкретный набор типов и их названия отличаются между СУБД.

PRIMARY KEY

Primary Key однозначно идентифицирует строку таблицы.

Например, каждый пользователь имеет уникальный id.

Первичный ключ упрощает поиск конкретной записи и создание связей с другими таблицами.

FOREIGN KEY

Foreign Key описывает связь между таблицами.

Например, orders.customer_id может ссылаться на customers.id.

СУБД способна контролировать ссылочную целостность и не допускать определенные некорректные состояния данных.

NOT NULL

NOT NULL запрещает отсутствие значения в столбце.

Например, если каждый заказ обязан иметь дату создания, столбец created_at можно сделать обязательным.

Ограничения базы дополняют валидацию Backend и защищают данные от некорректной записи другими клиентами.

UNIQUE

UNIQUE запрещает повторение определенных значений или комбинаций значений.

Например, email пользователя может быть уникальным, если бизнес-логика системы не разрешает несколько аккаунтов с одним адресом.

CHECK

CHECK позволяет ограничить допустимые значения условием.

Например, количество товара не должно быть отрицательным.

Такие ограничения помогают переносить критичные правила целостности ближе к данным.

Что такое JOIN

JOIN объединяет данные из нескольких таблиц по связанным полям.

Например, необходимо получить заказ вместе с именем клиента.

SELECT orders.id, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON customers.id = orders.customer_id;

Без JOIN приложению пришлось бы выполнять отдельные запросы и самостоятельно связывать результаты.

INNER JOIN

INNER JOIN возвращает строки, для которых существует соответствие в обеих таблицах.

Если заказ не связан с существующим клиентом, такая строка обычно не попадет в результат.

LEFT JOIN

LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы и совпавшие данные из правой.

Если связанной записи нет, поля правой стороны получают пустое значение.

Это полезно, например, если нужно показать всех клиентов, включая тех, у кого пока нет заказов.

JOIN и производительность

JOIN является нормальной частью реляционной модели, но при больших объемах данных требует подходящих индексов и корректных условий соединения.

Непродуманный запрос может заставить СУБД обработать миллионы строк.

Оптимизировать JOIN следует на основании Execution Plan и реальных измерений.

GROUP BY

GROUP BY объединяет строки по определенному признаку и часто используется вместе с агрегатными функциями.

SELECT customer_id, COUNT() AS orders_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Запрос показывает количество заказов для каждого клиента.

Агрегатные функции

Агрегатные функции вычисляют значение по группе строк.

HAVING

HAVING фильтрует результат после группировки.

SELECT customer_id, COUNT() AS orders_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 10;

Так можно найти клиентов, у которых больше десяти заказов.

Подзапросы

Subquery — SQL-запрос, вложенный в другой запрос.

Например, можно выбрать пользователей, чьи идентификаторы входят в результат другой выборки.

Подзапросы полезны для сложной логики, но иногда тот же результат лучше выражается через JOIN или Common Table Expression.

CTE

Common Table Expression позволяет вынести промежуточную выборку в именованную часть запроса.

Это часто делает сложный SQL понятнее.

WITH paid_orders AS (
 SELECT customer_id, total
 FROM orders
 WHERE status = 'paid'
)
SELECT customer_id, SUM(total)
FROM paid_orders
GROUP BY customer_id;

SQL и транзакции

Транзакция объединяет несколько операций в единое логическое действие.

Например, при банковском переводе необходимо уменьшить баланс одного счета и увеличить баланс другого.

Нельзя допустить состояние, в котором первая операция выполнена, а вторая нет.

COMMIT и ROLLBACK

COMMIT подтверждает изменения транзакции, а ROLLBACK отменяет их.

BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 1000 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 1000 WHERE id = 2;
COMMIT;

Если между операциями возникла ошибка, приложение может выполнить ROLLBACK.

ACID

ACID описывает важные свойства транзакционных систем.

Уровни изоляции

СУБД позволяют выбирать уровень изоляции транзакций.

Чем сильнее изоляция, тем меньше нежелательных эффектов параллельной работы, но потенциально выше стоимость синхронизации.

Конкретный выбор зависит от типа операций и СУБД.

Что такое индекс

Index — дополнительная структура данных, ускоряющая определенные запросы.

Если таблица содержит миллионы пользователей, поиск по email без подходящего индекса может потребовать просмотра большого числа строк.

Индекс позволяет быстрее находить нужные записи.

Почему нельзя индексировать все

Индекс ускоряет чтение, но занимает дисковое пространство и требует обновления при INSERT, UPDATE и DELETE.

Слишком большое количество индексов может замедлить запись и увеличить стоимость обслуживания базы.

Поэтому индексы создаются под реальные запросы и измеряемые проблемы.

Составной индекс

Composite Index включает несколько столбцов.

Например, запросы регулярно фильтруют заказы по customer_id и created_at.

Подходящий составной индекс может значительно ускорить такой сценарий.

Порядок столбцов в индексе имеет значение и должен соответствовать характеру запросов.

Execution Plan

Execution Plan показывает, как СУБД планирует выполнить SQL-запрос.

Можно увидеть, используется ли индекс, какие таблицы сканируются и каким способом выполняются JOIN.

Это один из основных инструментов поиска проблем производительности SQL.

Full Table Scan

Full Table Scan означает просмотр большого количества или всех строк таблицы.

Сам по себе такой план не всегда плох: для небольшой таблицы полное чтение может быть быстрее использования индекса.

Проблема возникает, когда многомиллионная таблица постоянно полностью сканируется ради нескольких строк.

SQL и Backend

Backend-приложение часто выполняет SQL для работы с данными.

Например, API получает запрос пользователя, проверяет авторизацию, выполняет SELECT или UPDATE и возвращает JSON-ответ.

SQL является внутренней частью серверной логики и обычно не должен передаваться напрямую от обычного пользователя в базу.

SQL и Frontend

Frontend обычно не подключается непосредственно к внутренней SQL-базе.

Браузер отправляет запрос Backend API, а сервер уже взаимодействует с СУБД.

Это позволяет централизовать авторизацию, валидацию и бизнес-логику.

SQL и API

API скрывает детали хранения данных от клиента.

Frontend запрашивает GET /orders/501, а Backend самостоятельно решает, какой SQL выполнить.

Такая архитектура позволяет изменить структуру базы без обязательного изменения внешнего API.

SQL и ORM

ORM, или Object-Relational Mapping, позволяет работать с таблицами через объекты языка программирования.

Разработчик вызывает методы модели, а ORM генерирует SQL.

Это ускоряет разработку типового CRUD, но не отменяет необходимость понимать SQL.

ORM скрывает синтаксис части SQL-запросов, но не устраняет законы работы реляционной базы данных.

Проблема N+1

N+1 возникает, когда приложение выполняет один запрос для списка объектов, а затем по отдельному запросу для каждого элемента.

Например, сначала получает 100 пользователей, а затем выполняет 100 запросов их заказов.

Проблема часто появляется при неправильном использовании ORM или GraphQL Resolvers.

Ее решают JOIN, пакетной загрузкой и другими подходами.

SQL и GraphQL

GraphQL не заменяет SQL.

GraphQL описывает API-запрос клиента, а Backend может использовать SQL для получения соответствующих данных из реляционной базы.

Один GraphQL Query способен привести к нескольким SQL-запросам, поэтому необходимо контролировать их количество и эффективность.

SQL и JSON

SQL и JSON решают разные задачи.

SQL используется для запросов и управления данными, а JSON — для представления структурированной информации.

Backend может получить данные SQL-запросом, преобразовать результат в JSON и вернуть его Frontend.

SQL и NoSQL

SQL часто связывают с реляционными СУБД, а NoSQL — с нереляционными моделями хранения.

Выбор зависит от задачи. NoSQL не является автоматической заменой SQL при больших объемах данных.

SQL Injection

SQL Injection — уязвимость, возникающая, когда пользовательские данные небезопасно вставляются непосредственно в SQL-запрос.

Например, приложение собирает запрос простой конкатенацией строк.

Злоумышленник может изменить смысл SQL и получить доступ к данным или выполнить нежелательную операцию.

Как защищаться от SQL Injection

Основной принцип — не создавать SQL путем прямой конкатенации непроверенного пользовательского ввода.

Следует использовать Parameterized Queries или механизмы ORM, которые корректно передают значения отдельно от структуры запроса.

Дополнительно учетная запись приложения должна иметь только необходимые права.

Parameterized Query

В параметризованном запросе SQL-команда и пользовательские значения передаются отдельно.

SELECT id, name
FROM users
WHERE email = ?;

Конкретный синтаксис placeholder зависит от драйвера и СУБД.

Библиотека передает email как значение, а не как часть исполняемого SQL-кода.

SQL и безопасность

Безопасность базы не ограничивается защитой от SQL Injection.

• использовать минимально необходимые права;
• не открывать базу публично без необходимости;
• защищать учетные данные;
• использовать безопасные соединения;
• контролировать административный доступ;
• вести аудит критичных операций;
• обновлять СУБД;
• создавать резервные копии;
• тестировать восстановление.

SQL и права доступа

СУБД может предоставлять разным пользователям разные права.

Например, приложение имеет право SELECT и UPDATE только определенных таблиц, а аналитический пользователь — только SELECT.

Так принцип минимальных привилегий ограничивает последствия компрометации учетной записи.

SQL и резервное копирование

SQL-команды не заменяют Backup.

Даже корректно спроектированная база может пострадать от ошибки оператора, сбоя оборудования или логической ошибки приложения.

Необходимо создавать резервные копии и регулярно проверять процедуру восстановления.

SQL и миграции базы данных

По мере развития приложения структура базы меняется.

Добавляются таблицы, столбцы, индексы и ограничения.

Такие изменения оформляют как Database Migrations и хранят вместе с кодом приложения.

Это позволяет воспроизводимо обновлять test, staging и production.

ALTER TABLE

ALTER TABLE изменяет структуру существующей таблицы.

Например, можно добавить новый столбец.

ALTER TABLE users
ADD COLUMN phone VARCHAR(30);

На больших таблицах некоторые изменения могут быть ресурсоемкими и требуют планирования.

DROP

DROP удаляет объект базы, например таблицу или индекс.

Это потенциально разрушительная операция.

Production-изменения структуры должны выполняться через контролируемые миграции, Review и резервирование.

SQL и аналитика

SQL используется не только разработчиками, но и аналитиками.

С его помощью можно рассчитывать выручку, конверсию, средний чек и другие показатели.

SELECT DATE(created_at) AS day,
 SUM(total) AS revenue
FROM orders
WHERE status = 'paid'
GROUP BY DATE(created_at);

Так данные операционной системы превращаются в показатели для бизнеса.

SQL и BI

BI-системы часто подключаются к Data Warehouse или другим SQL-источникам.

Аналитик формирует запросы, а визуализация отображает результат в виде таблиц и графиков.

Важно отделять тяжелую аналитику от критичной OLTP-нагрузки, если запросы начинают мешать работе основного приложения.

SQL и OLTP

OLTP-системы обрабатывают большое количество относительно небольших транзакций.

Например, создание заказа, изменение остатка или регистрация пользователя.

Здесь особенно важны индексы, транзакции и минимальное время блокировок.

SQL и OLAP

OLAP ориентирован на аналитические запросы по большим объемам данных.

Например, анализ продаж по регионам за несколько лет.

Такие системы могут использовать SQL, но имеют другую структуру нагрузки, чем обычная транзакционная база приложения.

SQL и Data Warehouse

Data Warehouse хранит данные для аналитики из нескольких источников.

SQL используется для выборки, преобразования и анализа этих данных.

Структура хранилища может проектироваться иначе, чем структура операционной базы.

SQL и Data Pipeline

Data Pipeline часто включает SQL-преобразования.

Например, данные загружаются из CRM и ERP, очищаются, объединяются и записываются в аналитическое хранилище.

SQL хорошо подходит для фильтрации, JOIN и агрегации табличных данных.

SQL и Big Data

SQL используется и в больших аналитических системах.

Пользователь описывает запрос привычным декларативным языком, а распределенная платформа выполняет его на большом наборе данных.

Поэтому SQL остается полезным далеко за пределами классической одиночной реляционной СУБД.

SQL и Docker

СУБД можно запускать в Docker, особенно в development и test окружениях.

Например, Docker Compose запускает Backend и PostgreSQL.

Разработчики используют SQL внутри контейнеризированной базы так же, как в обычной установке.

Для production необходимо отдельно продумать persistent storage, Backup и отказоустойчивость.

SQL и Kubernetes

Базы данных могут работать в Kubernetes, но Stateful workload сложнее обычных stateless Backend-приложений.

Необходимо учитывать постоянное хранилище, Backup, репликацию и процедуру восстановления.

SQL как язык при этом не зависит от того, где физически работает СУБД.

SQL и облачные базы данных

Облачный провайдер может предоставлять управляемую SQL-базу как сервис.

Провайдер берет на себя часть операций по эксплуатации, а приложение продолжает подключаться к СУБД и выполнять обычные SQL-запросы.

Ответственность за модели данных, запросы, права приложения и бизнес-логику все равно остается на стороне команды.

SQL и Observability

Медленные SQL-запросы часто становятся причиной высокой latency Backend.

Поэтому необходимо отслеживать время выполнения запросов, блокировки, количество соединений и нагрузку на базу.

Application Performance Monitoring и Distributed Tracing помогают связать медленный HTTP Request с конкретным SQL.

Slow Query

Slow Query — запрос, который выполняется дольше ожидаемого и может заметно влиять на приложение.

Причинами бывают отсутствие индекса, неправильный JOIN, большой объем данных или блокировка.

Исправление должно начинаться с измерения и анализа Execution Plan.

Connection Pool

Backend обычно не создает новое соединение с базой для каждого запроса с нуля.

Connection Pool поддерживает набор готовых соединений и выдает их приложению по мере необходимости.

Слишком маленький Pool ограничивает throughput, а слишком большой может перегрузить СУБД.

Блокировки

При параллельном изменении данных СУБД использует механизмы синхронизации.

Например, две транзакции пытаются одновременно изменить одну строку.

Блокировки защищают согласованность, но длительные транзакции могут заставлять другие запросы ждать.

Deadlock

Deadlock возникает, когда транзакции взаимно ждут ресурсы друг друга.

СУБД обычно обнаруживает такую ситуацию и завершает одну из транзакций.

Приложение должно корректно обрабатывать подобные ошибки, а порядок операций желательно проектировать так, чтобы уменьшать вероятность взаимных блокировок.

SQL и Pagination

Большие списки следует выдавать частями.

Простая Pagination может использовать LIMIT и OFFSET, но на больших изменяющихся наборах данных такой подход не всегда эффективен.

Для некоторых систем применяется Cursor-based или Keyset Pagination на основе значений индексированных полей.

SQL и LIKE

LIKE используется для простого поиска по шаблону.

SELECT id, name
FROM products
WHERE name LIKE '%сервер%';

Поиск с шаблоном в начале строки может плохо использовать обычный индекс на больших таблицах.

Для полноценного поиска по тексту могут потребоваться специализированные механизмы Full-Text Search.

SQL и представления

View представляет сохраненную логику SELECT как виртуальную таблицу.

Она помогает скрывать сложный JOIN или предоставлять пользователям ограниченный набор полей.

Конкретные возможности и производительность Views зависят от СУБД.

Stored Procedure

Stored Procedure — хранимая процедура внутри СУБД, которая может выполнять последовательность операций.

Она полезна для части сложной серверной логики, но большое количество бизнес-правил внутри базы может усложнить сопровождение системы.

Баланс между Backend-кодом и логикой СУБД выбирается исходя из архитектуры проекта.

SQL Dialect

Разные СУБД поддерживают общий SQL, но имеют собственные расширения и особенности синтаксиса.

Такие разновидности называют SQL Dialects.

Запрос, написанный специально под одну СУБД, иногда требует изменений при миграции на другую.

Поэтому переносимость зависит от используемых возможностей.

DDL, DML, DQL и DCL

SQL-команды часто условно разделяют по назначению.

Точная классификация отдельных команд может различаться в учебных материалах, но разделение помогает понять назначение SQL.

Типичные ошибки при работе с SQL

1. Формировать запросы конкатенацией пользовательского ввода.
2. Выполнять UPDATE или DELETE без необходимого WHERE.
3. Создавать индексы без анализа нагрузки.
4. Не использовать транзакции для связанных изменений.
5. Возвращать миллионы строк без Pagination.
6. Не анализировать медленные запросы.
7. Использовать SELECT всех полей без необходимости.
8. Создавать длительные транзакции.
9. Полагаться только на ORM и не изучать реальный SQL.
10. Не тестировать Backup и восстановление базы.

Как писать эффективные SQL-запросы

Шаг 1. Получать только необходимые данные

Не следует выбирать столбцы и строки, которые приложение не использует.

Шаг 2. Фильтровать данные в базе

Лучше передать условие в WHERE, чем загружать всю таблицу и фильтровать ее в Backend.

Шаг 3. Создавать индексы под реальные запросы

Индексы должны соответствовать наиболее важным сценариям чтения.

Шаг 4. Анализировать Execution Plan

Не стоит угадывать причины медленной работы без данных от СУБД.

Шаг 5. Ограничивать большие выборки

Для списков следует использовать Pagination.

Шаг 6. Использовать параметризованные запросы

Это защищает от SQL Injection и упрощает корректную передачу значений.

Шаг 7. Контролировать транзакции

Они должны быть достаточно короткими и охватывать действительно связанные операции.

Практический пример

Интернет-магазин хранит клиентов и заказы в PostgreSQL.

Пользователь открывает личный кабинет. Frontend отправляет запрос к Backend API.

Backend проверяет авторизацию и выполняет параметризованный SQL-запрос, который получает последние заказы текущего пользователя.

Для customer_id и created_at создан подходящий индекс, поэтому СУБД не просматривает всю таблицу.

При оформлении нового заказа Backend открывает транзакцию, создает заказ и позиции, обновляет необходимые данные и выполняет COMMIT.

Если на одном из шагов возникает ошибка, выполняется ROLLBACK.

Медленные запросы отслеживаются через Observability. После роста таблицы заказов команда анализирует Execution Plan и обнаруживает отсутствующий индекс.

В результате SQL используется не только как средство чтения данных, но и как фундамент согласованности и производительности серверной части.

SQL для бизнеса

Для бизнеса SQL является основой огромного количества процессов: продажи, бухгалтерский учет, CRM, аналитика, склад, логистика и управление клиентами.

Правильно спроектированная база помогает сохранять целостность информации и быстро получать необходимые отчеты.

Плохие запросы и отсутствие индексов, напротив, могут замедлять приложения и увеличивать стоимость инфраструктуры.

Поэтому качество SQL непосредственно влияет на скорость цифровых сервисов и доступность бизнес-данных.

Когда нужен SQL

• данные имеют четкую структуру и связи;
• нужны транзакции;
• используется реляционная СУБД;
• Backend выполняет CRUD-операции;
• необходимы аналитические запросы;
• нужно объединять данные нескольких таблиц;
• важна целостность данных;
• используется BI или Data Warehouse.

Когда SQL может быть не единственным инструментом

Не все данные удобно хранить в классической реляционной модели.

Для поиска по огромным текстовым массивам, графовых связей, временных рядов или некоторых распределенных сценариев могут использоваться специализированные системы.

При этом такие решения часто работают рядом с SQL-базой, а не обязательно заменяют ее полностью.

Связанные термины

Краткий итог

SQL — язык запросов для работы с реляционными базами данных. Он используется для чтения, добавления, изменения и удаления данных, создания таблиц, построения связей, группировки, аналитики и управления транзакциями.

Основные команды SQL включают SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE. JOIN позволяет связывать таблицы, GROUP BY — агрегировать данные, а индексы помогают ускорять критичные запросы.

Эффективная работа с SQL требует понимания не только синтаксиса, но и устройства базы: индексов, транзакций, блокировок, Execution Plan и безопасности. Даже при использовании ORM разработчику важно понимать, какой SQL реально выполняется, поскольку именно качество запросов часто определяет производительность Backend и надежность работы с данными.