[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-graph-database::ru":3,"gloss-cluster-graph-database::ru":26,"gloss-next-graph-database::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"graph-database","data-infra","Графовая база данных (graph database)","Графовая база данных хранит данные как узлы (сущности) и рёбра (связи между ними), делая связи полноценной сущностью, а не тем, что вы восстанавливаете через JOIN. Там, где реляционный запрос «друзья друзей, которым нравится X» означает несколько дорогих соединений, графовая база проходит прямо по рёбрам, и её производительность почти не падает по мере углубления связей. Neo4j и расширения Postgres — частые точки входа.\n\nОна блистает везде, где важны именно связи: социальные графы, рекомендательные движки, кольца мошенничества, иерархии прав и графы знаний, заземляющие ответы LLM (GraphRAG).\n\nДля SaaS-разработчиков берите графовую базу, когда запросы в основном о том, как сущности связаны, а не об агрегировании столбцов, — система контроля доступа, спрашивающая «может ли этот пользователь дойти до этого ресурса любым путём», идеально подходит. На практике: это специализированный инструмент, а не выбор по умолчанию. Большинству приложений хватает реляционной базы, пока запросы обхода связей не станут узким местом.","Графовая база хранит узлы и рёбра, делая связи полноценными: «друзья друзей, кому нравится X» обходится обходом рёбер, а не серией дорогих JOIN.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"index-database","Индекс (база данных)",{"slug":15,"name":16},"nosql","NoSQL",{"slug":18,"name":19},"postgresql","PostgreSQL",{"slug":21,"name":22},"retrieval-augmented-generation","Генерация с дополненным поиском (RAG)",{"slug":24,"name":25},"vector-store","Векторное хранилище (Vector Store)",[27,31,34,37,40,44,47,50,53,56,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":43},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":30},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":30},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":30},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":30},"chroma","Chroma",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":59},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":30},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]