Trong thế giới ngày càng số hóa, việc lựa chọn cơ sở dữ liệu phù hợp không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất mà còn quyết định sự thành công của các dự án dữ liệu. Đối với các kỹ sư dữ liệu, hiểu rõ về các hệ thống cơ sở dữ liệu khác nhau là điều cốt yếu để đưa ra quyết định đúng đắn. Từ những hệ thống truyền thống như cơ sở dữ liệu quan hệ đến các mô hình linh hoạt của NoSQL, và cả những giải pháp tiên tiến như NewSQL, mỗi loại cơ sở dữ liệu đều có ưu điểm và hạn chế riêng. 

Hãy cùng Asiasoft  khám phá sâu hơn về các loại cơ sở dữ liệu này để tìm ra lựa chọn tối ưu nhất cho dự án của bạn.

1. Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS)

Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong các bảng với cột và hàng. Mỗi hàng là một bản ghi duy nhất, mỗi cột là một thuộc tính.

Các bảng liên kết qua khóa chính và khóa ngoại. Nhà phân tích dùng SQL và RDBMS để truy vấn và thao tác dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu quan hệ chuẩn hóa và ràng buộc dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán. RDBMS tạo cơ sở dữ liệu hoạt động cho OLTP thời gian thực và hỗ trợ tích hợp dữ liệu.

1.1. Các tính năng chính

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ có ba đặc điểm chính:

1. Thuộc tính ACID: Cơ sở dữ liệu quan hệ tuân thủ các thuộc tính ACID (Tính nguyên tử, Tính nhất quán, Tính cô lập, Tính bền vững), đảm bảo các giao dịch cơ sở dữ liệu được xử lý một cách đáng tin cậy và nhất quán.
2. Tổ chức dữ liệu dựa trên lược đồ: Loại cơ sở dữ liệu này sử dụng lược đồ cố định, được xác định trước để lưu trữ dữ liệu trong các bảng.
3. SQL như ngôn ngữ truy vấn: Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là ngôn ngữ lập trình chuẩn được sử dụng để truy xuất, chèn, cập nhật và xóa dữ liệu từ các bảng trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.

1.2. Hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến

• MySQL: MySQL là RDBMS mã nguồn mở hỗ trợ giao dịch ACID, khóa ngoại và trình kích hoạt. Nó cung cấp các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu.
• PostgreSQL: PostgreSQL là RDBMS mã nguồn mở cho ứng dụng doanh nghiệp lớn cần tùy chỉnh và mở rộng. Có tính năng quản lý DB tập trung, được hỗ trợ bởi cộng đồng lớn, năng động.
• Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server là cơ sở dữ liệu doanh nghiệp để quản lý và lưu trữ lượng dữ liệu lớn. Nó bao gồm nhiều tính năng nâng cao cho kho dữ liệu và OLTP trong bộ nhớ để phân tích thời gian thực.
• Oracle Database: Oracle DB là một RDBMS có hiệu suất cao, có khả năng mở rộng thường được các doanh nghiệp lớn sử dụng. Nó được sử dụng trong các ứng dụng quan trọng đòi hỏi hiệu suất cao, khả năng mở rộng và độ tin cậy.

2. Cơ sở dữ liệu NoSQL

Cơ sở dữ liệu NoSQL là hệ thống phi quan hệ, sử dụng các mô hình dữ liệu linh hoạt để xử lý dữ liệu có cấu trúc đa dạng. Với lược đồ linh động, NoSQL thích ứng tốt với cấu trúc dữ liệu thay đổi, đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng hiện đại.

NoSQL có khả năng mở rộng cao, xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn. Nó phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu tính khả dụng cao và xử lý thời gian thực như mạng xã hội, game online và thương mại điện tử.

2.1. Phân loại hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL

Có bốn loại cơ sở dữ liệu NoSQL chính :

• Cơ sở dữ liệu tài liệu

Cơ sở dữ liệu tài liệu lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu độc lập, mỗi tài liệu chứa các cặp khóa-giá trị. Không có lược đồ cố định, cho phép linh hoạt trong cấu trúc dữ liệu.

Ưu điểm: Phù hợp cho dữ liệu đa dạng như nội dung người dùng, nhật ký và dữ liệu cảm biến. Ví dụ: MongoDB, Couchbase, RavenDB.

• Cơ sở dữ liệu khóa-giá trị

Lưu trữ dữ liệu dưới dạng cặp khóa-giá trị đơn giản. Hiệu suất cao, độ trễ thấp, thích hợp cho truy cập dữ liệu nhanh như bộ nhớ đệm và quản lý phiên. Ví dụ: Redis, DynamoDB, Riak.

• Cơ sở dữ liệu cột

Lưu trữ dữ liệu theo cột, tối ưu cho đọc nhiều và phân tích. Khả năng mở rộng cao, phù hợp cho phân tích thời gian thực và IoT. Ví dụ: Cassandra, Bigtable, ScyllaDB.

• Cơ sở dữ liệu đồ thị

Lưu trữ dữ liệu dưới dạng đồ thị với các nút và cạnh, biểu diễn mối quan hệ phức tạp. Hiệu quả cho truy vấn quan hệ, ứng dụng trong mạng xã hội và phát hiện gian lận. Ví dụ: Neo4j, Neptune, OrientDB.

3. Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian

Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (TSDB) lưu trữ và truy vấn dữ liệu có dấu thời gian. Nó xử lý các phép đo được theo dõi và tổng hợp theo thời gian, như dữ liệu cảm biến, giá cổ phiếu và nhật ký máy chủ.

TSDB được ứng dụng trong IoT, phân tích tài chính và quản lý nhật ký. Nó sử dụng cơ chế lưu giữ dữ liệu linh hoạt, cho phép kiểm soát thời gian lưu trữ và tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể.

3.1. Đặc điểm nổi bật

• 1. Lưu trữ và truy xuất hiệu quả: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian tối ưu hóa việc lưu trữ và phân tích dữ liệu theo thời gian, cho phép truy xuất nhanh và phân tích thời gian thực.
• 2. Tổng hợp thời gian: Hỗ trợ tích hợp các chức năng tổng hợp và phân tích, giúp thực hiện các phép tính phức tạp trên dữ liệu chuỗi thời gian dễ dàng.

3.2. Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian phổ biến

• 1. InfluxDB: InfluxDB là cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian phân tán mã nguồn mở, xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn. Hỗ trợ giám sát, IoT và phân tích thời gian thực, với thời gian là yếu tố chính trong phân tích.
• 2. TimescaleDB: TimescaleDB là cơ sở dữ liệu mã nguồn mở dựa trên PostgreSQL, tối ưu cho dữ liệu chuỗi thời gian. Nó kết hợp tính năng SQL truyền thống với khả năng xử lý hiệu quả dữ liệu theo thời gian.
• 3. OpenTSDB: OpenTSDB là cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian phân tán cho dữ liệu lớn. Xây dựng trên HDFS và HBase trong hệ sinh thái Apache Hadoop, nó có thể hoạt động độc lập hoặc tích hợp vào đường ống dữ liệu.

4. Hệ thống cơ sở dữ liệu NewSQL

Cơ sở dữ liệu NewSQL kết hợp ưu điểm của SQL và NoSQL, cung cấp khả năng mở rộng và hiệu suất cao cùng với cấu trúc và truy vấn quen thuộc.

Sử dụng kiến trúc phân tán và cụm, NewSQL đạt được khả năng mở rộng cao trong khi vẫn duy trì tính nhất quán và khả năng giao dịch của cơ sở dữ liệu quan hệ.

Với khả năng mở rộng theo chiều ngang và hỗ trợ giao dịch phân tán, NewSQL cho phép xử lý các giao dịch phức tạp trên môi trường phân tán.

4.1. Các tính năng chính

• Tuân thủ ACID: Cơ sở dữ liệu NewSQL duy trì tính tuân thủ ACID, đảm bảo tính nhất quán và toàn vẹn của dữ liệu.
• Khả năng mở rộng và cải thiện hiệu suất: Cơ sở dữ liệu NewSQL cung cấp hiệu suất cao và độ trễ thấp. Chúng có thể mở rộng theo chiều ngang và có thể xử lý lượng dữ liệu và lưu lượng truy cập lớn.

4.2. Cơ sở dữ liệu NewSQL phổ biến

• CockroachDB: CockroachDB là cơ sở dữ liệu SQL phân tán, mã nguồn mở sử dụng phương pháp “phân vùng địa lý” để đạt được khả năng mở rộng và tính khả dụng cao.
• Google Cloud Spanner: Google Cloud Spanner là cơ sở dữ liệu quan hệ được quản lý hoàn toàn, có thể mở rộng theo chiều ngang, được thiết kế để cung cấp khả năng giao dịch và tính nhất quán mạnh mẽ trên mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu.
• MemSQL: MemSQL là cơ sở dữ liệu SQL phân tán trong bộ nhớ, cung cấp khả năng phân tích thời gian thực và xử lý giao dịch trên khối lượng dữ liệu lớn.

5. Cơ sở dữ liệu trên bộ nhớ trong

Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ lưu trữ dữ liệu trong RAM, cho phép truy cập và xử lý truy vấn nhanh chóng, cải thiện khả năng mở rộng và tính khả dụng.

Chúng được sử dụng cho ứng dụng thời gian thực cần phản hồi nhanh như phân tích, giao dịch tài chính và OLTP.

Tuy nhiên, dung lượng hạn chế so với cơ sở dữ liệu trên đĩa, nên có thể không phù hợp với dữ liệu rất lớn hoặc tốc độ thu thập cao.

5.1. Các tính năng chính

• 1. Truy cập dữ liệu tốc độ cao: Vì dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ nên cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ có thể truy xuất và xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều so với cơ sở dữ liệu trên đĩa, do đó độ trễ thấp hơn.
• 2. Cân nhắc về tính biến động: Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu do hệ thống gặp sự cố, mất điện hoặc các trường hợp bất khả kháng khác bằng cách sử dụng các kỹ thuật như sao chép dữ liệu, chụp nhanh và ghi nhật ký giao dịch.

5.2. Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ phổ biến

• 1. Redis: Kho lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ hỗ trợ nhiều cấu trúc dữ liệu khác nhau, như chuỗi, hàm băm, danh sách, tập hợp và tập hợp được sắp xếp, đồng thời cung cấp các tính năng nâng cao như giao dịch và nhắn tin pub/sub.
• 2. SAP HANA: Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ có hiệu suất cao, được tối ưu hóa cho phân tích kinh doanh và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
• 3. Memcached: Memcached là một hệ thống lưu trữ đệm bộ nhớ phân tán. Nó được sử dụng để lưu trữ đệm dữ liệu thường xuyên truy cập như các trang HTML, hình ảnh và kết quả truy vấn cơ sở dữ liệu. Điều này tăng tốc các ứng dụng web bằng cách giảm tải cơ sở dữ liệu.

6. Cơ sở dữ liệu phân tán

Cơ sở dữ liệu phân tán lưu trữ và quản lý dữ liệu trên nhiều nút kết nối qua mạng, sử dụng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phân tán (DDBMS).

Hai phương pháp chính để lưu trữ dữ liệu là sao chép và phân mảnh.

Loại cơ sở dữ liệu này khắc phục các hạn chế của cơ sở dữ liệu tập trung về khả năng mở rộng, tính khả dụng và khả năng chịu lỗi.

6.1. Các tính năng chính

• Mở rộng theo chiều ngang: Thêm nút để xử lý dữ liệu và lưu lượng lớn.
• Phân vùng: Hoạt động liên tục khi có lỗi, xử lý phân vùng mạng, duy trì nhất quán.
• Khả năng chịu lỗi: Khả dụng cao, sao chép dữ liệu đảm bảo truy cập liên tục.
• Hiệu suất và nhất quán: Tối ưu hóa cấu trúc, phân mảnh, lập chỉ mục. Đồng bộ dữ liệu qua thuật toán đồng thuận.

6.2. Cơ sở dữ liệu phân tán phổ biến

• Apache Cassandra: Cơ sở dữ liệu phân tán, mô hình cột, khả dụng cao, mở rộng tuyến tính.
• Amazon DynamoDB: NoSQL được quản lý, phản hồi nhanh, tự động mở rộng, hỗ trợ mô hình tài liệu và khóa-giá trị.
• CockroachDB: SQL phân tán, mã nguồn mở, quy mô lớn, đa trung tâm dữ liệu, tự động chuyển đổi dự phòng.

7. Hệ thống cơ sở dữ liệu khác

Hai loại cơ sở dữ liệu ít phổ biến hơn là cơ sở dữ liệu phân cấp và hướng đối tượng, phục vụ các trường hợp sử dụng đặc biệt.

Cơ sở dữ liệu phân cấp lưu trữ dữ liệu dạng cây với nút gốc và các nút con. Mỗi nút con chỉ có một nút cha, hạn chế khả năng biểu diễn các mối quan hệ phức tạp. Cơ sở dữ liệu mạng cho phép nút con có nhiều nút cha, nhưng khó thay đổi cấu trúc.

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu hướng đối tượng (OODBMS) lưu trữ dữ liệu dưới dạng đối tượng, hỗ trợ các khái niệm lập trình hướng đối tượng. Tuy nhiên, cấu trúc phức tạp có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và tích hợp với các hệ thống khác.

8. Chọn hệ thống cơ sở dữ liệu phù hợp cho dự án của bạn

Cân nhắc bốn yếu tố chính khi chọn cơ sở dữ liệu:

8.1. Mô hình và cấu trúc dữ liệu

Đánh giá mô hình và cấu trúc dữ liệu của từng hệ thống. Ảnh hưởng đến kiểu dữ liệu, khối lượng, phương pháp truy cập, truy vấn và thời gian phản hồi.

RDBMS phù hợp dữ liệu có cấu trúc, mô hình cố định. NoSQL và phân tán lý tưởng cho dữ liệu phi/bán cấu trúc, linh hoạt hơn. NewSQL tốt cho dự án đơn giản.

8.2. Khả năng mở rộng

Cơ sở dữ liệu phân tán và NoSQL dễ mở rộng theo chiều ngang. SQL tốn kém hơn khi mở rộng. NewSQL mở rộng tốt nhưng kém hơn NoSQL với dữ liệu lớn/phức tạp.

8.3. Tính nhất quán và độ tin cậy

RDBMS phù hợp khi cần tính nhất quán cao. NoSQL tốt hơn nếu chấp nhận tính nhất quán cuối cùng.

8.4. Ngân sách và nguồn lực

Cân nhắc chi phí cấp phép, lưu trữ, bảo trì. RDBMS rẻ ban đầu nhưng chi phí mở rộng cao. Cơ sở dữ liệu doanh nghiệp đắt nhưng nhiều tính năng. Cloud và open-source tiết kiệm nhất.

8.5. Cân bằng và quyết định

Đánh giá kỹ các lựa chọn, cân nhắc ưu nhược điểm. Chọn cơ sở dữ liệu phù hợp nhất với yêu cầu dự án, có thể cần thử nghiệm để tìm giải pháp tối ưu.

Kết luận

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu liên tục phát triển cùng công nghệ mới. Dù RDBMS phổ biến, cơ sở dữ liệu phân tán và NewSQL cũng hiệu quả cho nhiều mục tiêu. Phân tích kỹ các yếu tố như kích thước dữ liệu, tăng trưởng, truy vấn, độ phức tạp và tính nhất quán giúp chọn cơ sở dữ liệu phù hợp nhất.

Thử nghiệm và giám sát liên tục đảm bảo đáp ứng nhu cầu tổ chức. Tìm hiểu thêm về Phân vùng dữ liệu và theo dõi blog của chúng tôi để nâng cao kiến thức kỹ thuật dữ liệu.