Khi thảo luận về quản lý cơ sở dữ liệu, chúng ta thường nói đến các hệ thống quen thuộc như SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, và nhiều hệ thống khác. Điểm chung của những cơ sở dữ liệu này là việc sử dụng ngôn ngữ SQL để thực hiện truy vấn và quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, có một loại cơ sở dữ liệu khác với nhiều đặc điểm khác biệt, thường được gọi là NoSQL (Not Only SQL). Bây giờ, chúng ta hãy cùng với W3seo khám phá NoSQL là gì, và tại sao nó đang phát triển mạnh mẽ và thu hút sự quan tâm của nhiều người.
NoSQL Database là gì?
Thuật ngữ NoSQL xuất hiện lần đầu vào năm 1998 để chỉ các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở nhẹ nhàng, nhưng không sử dụng ngôn ngữ SQL để thực hiện truy vấn. Tuy nhiên, vào năm 2009, Eric Evans, một nhân viên của Rackspace, đưa lại thuật ngữ NoSQL trong một hội thảo về cơ sở dữ liệu phân tán nguồn mở. Thuật ngữ NoSQL đánh dấu sự phát triển của một thế hệ cơ sở dữ liệu mới, được xác định bởi hai đặc điểm chính: phân tán và không ràng buộc (non-relational).
Tại sao cần NoSQL?
Sự ra đời của NoSQL xuất phát từ nhu cầu của các hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, mà không đòi hỏi quá nhiều về tài nguyên phần cứng và hệ thống. Điều này cần phải đáp ứng nhưng các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống không thể đảm bảo.
Lượng dữ liệu mà các hệ thống phải xử lý ngày càng lớn mạnh. Các công ty như Google và Facebook phải lưu trữ và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày. Điều này đặt ra nhu cầu về cơ sở dữ liệu có khả năng mở rộng và tối ưu hóa hiệu suất, điều mà NoSQL hướng tới giải quyết.
Một số đặc điểm chung
- Khả năng mở rộng cao: NoSQL database thường không có giới hạn rõ rệt về kích thước dữ liệu và số lượng người dùng trên hệ thống. Điều này cho phép hệ thống mở rộng mà không gặp hạn chế đáng kể.
- Khả năng sẵn sàng cao: NoSQL database chấp nhận sự trùng lặp trong việc lưu trữ dữ liệu. Điều này có nghĩa rằng nếu một máy chủ (node) bị hỏng, hệ thống vẫn có thể tiếp tục hoạt động mà không gây ảnh hưởng lớn đến toàn bộ hệ thống.
- Tính nguyên tử (Atomicity): Dữ liệu trong các hoạt động được đảm bảo là độc lập với trạng thái dữ liệu hiện tại, nghĩa là các thay đổi sẽ áp dụng toàn bộ hoặc không áp dụng.
- Tính nhất quán (Consistency): NoSQL database chấp nhận tính nhất quán yếu, có nghĩa là dữ liệu có thể không thể hiện ngay lập tức sự thay đổi sau khi cập nhật.
- Tính bền vững (Durability): Dữ liệu có thể tồn tại trong bộ nhớ của máy tính nhưng đồng thời cũng được lưu trữ trên đĩa cứng để đảm bảo an toàn và khả năng khôi phục sau sự cố.
- Tính linh hoạt trong triển khai: NoSQL database cho phép thêm hoặc loại bỏ các máy chủ một cách tự động mà không cần can thiệp thủ công. Hệ thống cũng không đòi hỏi phải sử dụng cấu hình phần cứng đồng nhất.
- Tính linh hoạt trong mô hình dữ liệu: NoSQL hỗ trợ nhiều kiểu mô hình dữ liệu như Key-Value pairs (cặp khóa-giá trị), dữ liệu cấu trúc theo hình cây (Hierarchical data), và dữ liệu đồ thị (Graphs).
- Tính linh hoạt trong truy vấn: NoSQL cho phép truy vấn đa dạng như Multi-Gets (lấy nhiều giá trị cùng lúc) và truy vấn theo phạm vi (Range queries – lấy một tập giá trị dựa trên một dãy khóa).”
Xem thêm Sử dụng NoSQL DB bằng Python bằng PyMongo
Các loại Databases NoSQL phổ biến
Có bốn loại phổ biến của cơ sở dữ liệu NoSQL, mỗi loại có các đặc điểm và giới hạn riêng. Không có một giải pháp nào phù hợp tốt hơn tất cả, tùy thuộc vào vấn đề cụ thể mà bạn đang đối diện. Hãy cùng tìm hiểu về các loại phổ biến nhất:
- Key-Value Stores (Lưu trữ key-value): Đây là loại cơ sở dữ liệu NoSQL đơn giản nhất, sử dụng giao diện API để thao tác với dữ liệu. Bạn có thể lấy giá trị dựa trên một khóa, đặt giá trị cho một khóa, hoặc xóa một khóa từ dữ liệu. Ví dụ về cơ sở dữ liệu key-value phổ biến bao gồm Riak, Redis, memcached, Berkeley DB, Amazon DynamoDB, Project Voldemort và Couchbase. Mỗi cơ sở dữ liệu key-value có những đặc điểm riêng biệt, vì vậy việc lựa chọn loại nào thích hợp cho hệ thống cụ thể là rất quan trọng.
- Column-Oriented Databases (Cơ sở dữ liệu dạng cột): Loại cơ sở dữ liệu này lưu trữ dữ liệu trong nhiều cột trong mỗi dòng, với mỗi dòng có một khóa riêng. Các cột thường được nhóm lại thành các gia đình cột (column families) để lưu trữ dữ liệu có liên quan. Ví dụ về cơ sở dữ liệu dạng cột bao gồm Cassandra, HBase, Hypertable và Amazon DynamoDB.
- Graph Databases (Cơ sở dữ liệu đồ thị): Loại cơ sở dữ liệu này cho phép bạn lưu trữ thực thể và mối quan hệ giữa chúng dưới dạng đồ thị. Các thực thể được gọi là các nút, có thuộc tính riêng, và mối quan hệ giữa chúng được biểu thị bằng các cạnh. Ví dụ về cơ sở dữ liệu đồ thị bao gồm Neo4J, Infinite Graph, OrientDB và FlockDB.
- Document-Oriented Databases (Cơ sở dữ liệu dựa trên tài liệu): Loại cơ sở dữ liệu này lưu trữ và lấy dữ liệu dưới dạng tài liệu có định dạng như XML, JSON, BSON. Dữ liệu được lưu trữ và truy xuất dựa trên tài liệu mà nó miêu tả, thường sử dụng các ngôn ngữ truy vấn đa dạng. Ví dụ về cơ sở dữ liệu dựa trên tài liệu bao gồm MongoDB, CouchDB, Terastore, OrientDB và RavenDB.”
Xem thêm Kiểm tra lỗ hổng bảo mật SQL injection trong NoSql
Sự khác biệt giữa Databases NoSQL và cơ sở dữ liệu quan hệ
Databases NoSQL và cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Databases) có những khác biệt quan trọng về cấu trúc, mô hình dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn và hiệu năng. Dưới đây là một số khác biệt chính:
| Đặc Điểm | RDBMS | NoSQL |
|---|---|---|
| Dữ liệu | Có cấu trúc và tổ chức | Phi cấu trúc, không định nghĩa schema trước |
| Ngôn ngữ truy vấn | Sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu | Không sử dụng SQL, không khai báo ngôn ngữ truy vấn dữ liệu |
| Lưu trữ | Lưu trữ trong các bảng riêng biệt | Lưu trữ dưới nhiều hình thức: Key-Value, Column Store, Document Store, Graph databases |
| Tính Chặt Chẽ | Có tính chặt chẽ và yêu cầu định nghĩa schema trước | Không đòi hỏi định nghĩa schema trước |
| Ứng dụng | Thường được sử dụng cho các ứng dụng với quan hệ mạnh mẽ giữa dữ liệu | Thường được sử dụng cho các ứng dụng với dữ liệu phi cấu trúc hoặc yêu cầu khả năng mở rộng |
Tùy thuộc vào yêu cầu và tính chất của dự án, việc chọn giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và Databases NoSQL sẽ phụ thuộc vào khả năng mở rộng, linh hoạt và hiệu năng cần thiết cho ứng dụng.
Xem thêm Thiết kế có thể truy cập là gì ?
Ưu điểm và hạn chế của Databases NoSQL
Ưu điểm:
- Khả năng mở rộng (High Scalability): Cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB và Cassandra có khả năng mở rộng tốt. Chúng sử dụng sharding để chia tỷ lệ ngang, tức là thêm nhiều máy chủ để xử lý dữ liệu mà không làm thay đổi sự bảo toàn thứ tự của dữ liệu. Chia tỷ lệ ngang giúp cải thiện hiệu suất và xử lý lượng dữ liệu lớn.
- Tính sẵn sàng cao (High Availability): Cơ sở dữ liệu NoSQL thường có tính năng tự động sao chép dữ liệu. Ví dụ, MongoDB sử dụng tính năng tự động sao chép để đảm bảo tính sẵn sàng cao. Trong trường hợp lỗi, dữ liệu sẽ tự động sao chép để duy trì trạng thái nhất quán.
Nhược điểm:
- Quản lý dữ liệu phức tạp: Quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu NoSQL phức tạp hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ. Cài đặt và quản lý hàng ngày đòi hỏi nhiều thời gian và kỹ năng kỹ thuật cao.
- Sao lưu dữ liệu khó khăn: Sao lưu dữ liệu có thể là một thách thức đối với một số cơ sở dữ liệu NoSQL, ví dụ như MongoDB. Thiếu cách tiếp cận đồng nhất để sao lưu dữ liệu có thể dẫn đến khó khăn trong việc duy trì sao lưu nhất quán.
- Thiếu tính nhất quán: Cơ sở dữ liệu NoSQL thường đánh đổi tính nhất quán để ưu tiên tốc độ và hiệu suất. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhận được kết quả không nhất quán khi đọc dữ liệu từ các nút khác nhau.
- Trọng tâm hẹp: Cơ sở dữ liệu NoSQL có phạm vi hẹp hơn về chức năng so với cơ sở dữ liệu quan hệ. Chúng thường thiết kế để lưu trữ dữ liệu, nhưng không cung cấp nhiều tính năng mở rộng.
- Mã nguồn mở và thiếu tiêu chuẩn: NoSQL thường là cơ sở dữ liệu mã nguồn mở và không có tiêu chuẩn đáng tin cậy cho NoSQL.
- Không có lược đồ: NoSQL thường không hỗ trợ lược đồ, điều này có nghĩa là bạn phải tự áp đặt các ràng buộc trên dữ liệu để làm cho nó hữu ích. Việc này thường dựa vào nhà phát triển ứng dụng thay vì cơ sở dữ liệu tự động quản lý lược đồ dữ liệu.
Bảng so sánh giữa ưu điểm và nhược điểm của cơ sở dữ liệu NoSQL giúp người đọc hiểu rõ hơn về sự phù hợp và hạn chế của nó trong các trường hợp sử dụng.
Xem thêm Công cụ Data warehouse
