Nội dung chính
NoSQL là gì? Trong bài viết này bạn sẽ hiểu được về bản chất của NoSQL, tương quan giữa NoSQL và SQL, các ứng dụng cũng như mặt hạn chế của NoSQL với các use case trong thực tế.
Đọc bài viết này để hiểu rõ hơn:
- NoSQL là gì?
- Sự khác nhau giữa NoSQL và SQL
- Các công cụ cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến
- Ưu điểm và hạn chế của NoSQL
NoSQL là gì?
NoSQL được hiểu là “not only SQL” hay “non-SQL”. Tên gọi NoSQL ban đầu dùng để chỉ việc SQL không được sử dụng làm giao diện API để truy cập dữ liệu. Tuy nhiên, sự phổ biến và tính hữu ích của SQL đã khiến nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL bổ sung thêm các tính năng hỗ trợ SQL. Cho đến ngày nay, cách hiểu NoSQL là “Not only SQL” trở nên phổ biến hơn cả.
Các đặc điểm nổi bật của NoSQL bao gồm mô hình dữ liệu linh hoạt, khả năng mở rộng chiều ngang để xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng và tính chất phân tán – dữ liệu được sao chép và lưu trữ trên nhiều server, đảm bảo độ trực quan và độ tin cậy của dữ liệu khi có sự cố xảy ra.
Trong thời đại phát triển mạnh mẽ của cloud, big data, các ứng dụng di động và web, NoSQL thể hiện vai trò không thể thiếu với khả năng quản lý khối lượng dữ liệu lớn ở tốc độ cao và khả năng mở rộng nhanh chóng, trở thành lựa chọn phổ biến trong hầu hết các ngành hiện nay với tính hiệu quả và dễ dàng sử dụng của nó.
NoSQL hoạt động như thế nào?
NoSQL là một hệ thống quản lý dữ liệu cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu một cách linh hoạt, vượt ra ngoài khuôn khổ cấu trúc truyền thống của các cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database Management System – RDBMS).
Điểm khác biệt chính của NoSQL so với RDBMS là cách thức lưu trữ dữ liệu.
NoSQL không yêu cầu schema và sử dụng các mô hình dữ liệu linh hoạt (ví dụ như tài liệu JSON), cho phép quản lý hiệu quả các bộ dữ liệu lớn và phi cấu trúc.
So sánh cơ bản giữa NoSQL và SQL
|
Đặc điểm |
SQL | NoSQL |
|
Ngôn ngữ truy vấn |
Sử dụng SQL (Structured Query Language) |
Không sử dụng SQL; sử dụng ngôn ngữ truy vấn linh hoạt tùy thuộc vào loại cơ sở dữ liệu (VD: MongoDB sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cú pháp tương tự với JavaScript) |
|
Cấu trúc dữ liệu |
Dữ liệu có cấu trúc, dựa trên mô hình bảng và quan hệ |
Có thể ở dạng cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc, đa hình… |
|
Quy Mô (Scaling) |
Chiều Dọc (Vertical Scaling): Tăng cường tài nguyên trên một máy chủ duy nhất |
Chiều Ngang (Horizontal Scaling): Mở rộng bằng cách thêm nhiều máy chủ, chia nhỏ công việc và dữ liệu giữa chúng |
|
Khả Năng Mở Rộng (Scalability) |
Vertical Scaling giới hạn bởi khả năng tăng cường tài nguyên trên một máy chủ. |
Horizontal Scaling linh hoạt hơn vì có thể thêm máy chủ để chia sẻ công việc và dữ liệu, đáp ứng nhanh chóng với sự gia tăng |
| Ứng Dụng Phổ Biến | Thích hợp cho các ứng dụng có dữ liệu có quan hệ, ví dụ: hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống. |
Lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng có yêu cầu linh hoạt và khả năng mở rộng cao, chẳng hạn như các ứng dụng web có lượng người dùng lớn hoặc dữ liệu không có cấu trúc. |
Đọc thêm: Truy vấn cơ sở dữ liệu là gì? Tất tần tật về ngôn ngữ SQL
Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL
NoSQL không chỉ là một hệ thống cơ sở dữ liệu đơn lẻ mà là một tập hợp các loại cơ sở dữ liệu khác nhau, mỗi loại được thiết kế để tổ chức dữ liệu theo các cách đặc biệt. Sự đa dạng này giúp NoSQL linh hoạt và đáp ứng được nhiều mục đích sử dụng.
Sau đây là một số loại cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến:
- Document Database: Lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu, thường sử dụng định dạng JSON hoặc BSON. Đây là sự lựa chọn linh hoạt cho các ứng dụng có dữ liệu có cấu trúc thay đổi như blog, bài viết, và thông tin cá nhân. Một vài cơ sở dữ liệu Document là Amazon Simple DB, Couch DB, MongoDB…
- Key-Value Database: Dữ liệu được tổ chức thành các cặp khóa-giá trị, với mỗi giá trị được liên kết với một khóa. Thích hợp cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu đơn giản như cache, phiên làm việc, và quản lý phiên đăng nhập… Một vài ví dụ về cơ sở dữ liệu Key-value là Redis, Dynamo, Riak…
- Wide-Column Database: Dữ liệu được tổ chức thành các cột thay vì các hàng, tạo ra cơ sở dữ liệu có khả năng mở rộng ngang tốt. Thường được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi xử lý lớn như hệ thống phân tích và lưu trữ dữ liệu dòng thời gian. Một vài cơ sở dữ liệu Wide-Column là HBase, Cassandra, Hypertable…
- Graph Database: Dữ liệu được biểu diễn dưới dạng đồ thị với các đỉnh và cạnh. Phù hợp cho việc xử lý dữ liệu liên kết như mạng xã hội, quản lý quan hệ, và phân tích mối quan hệ… Một vài ví dụ về cơ sở dữ liệu Graph là Neo4j, OrientDB, FlockDB…
- In-memory Database: Là loại cơ sở dữ liệu lưu trữ toàn bộ dữ liệu trong bộ nhớ thay vì trên ổ đĩa, giúp cho việc truy cập dữ liệu nhanh hơn, tiện hơn so với việc truy xuất dữ liệu từ ổ đĩa thông thường. Tuy nhiên, hạn chế là nguy cơ mất dữ liệu cao trong trường hợp gặp sự cố máy chủ vì dữ liệu không được lưu trữ ở nơi khác. Một ví dụ về cơ sở dữ liệu In-memory là IBM solidDB, Hazelcast,…
Top công cụ cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến 2024
MongoDB
MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL hướng tài liệu phổ biến.
MongoDB lưu trữ dữ liệu dưới dạng các tài liệu JSON, cho phép người dùng lưu trữ cơ sở dữ liệu trên nhiều bộ xử lý khác nhau và duy trì hiệu suất tốc độ cao. MongoDB cung cấp nhiều tính năng như indexing, tổng hợp thời gian thực và bảo mật tường lửa, SSL, và mã hóa để đảm bảo an toàn cho dữ liệu.
Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB là dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây đa mô hình của Microsoft.
Với khả năng mở rộng linh hoạt và hỗ trợ nhiều mô hình dữ liệu như Document, Graph và Key-value. Azure Cosmos DB là lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi sự linh hoạt và hiệu suất cao.
Couchbase Server
Couchbase Server là một cơ sở dữ liệu NoSQL linh hoạt, cho phép người dùng dễ dàng điều chỉnh đối tượng ứng dụng.
Ngoài ra, nó nổi bật với khả năng mở rộng dữ liệu hiệu quả trong và giữa các máy chủ và cụm máy chủ khác nhau. Điều này kết hợp với việc hỗ trợ thư viện khách đa ngôn ngữ giúp Couchbase Server trở thành một giải pháp linh hoạt và dễ tích hợp cho các nhà phát triển.
Apache Cassandra
Apache Cassandra là một cơ sở dữ liệu NoSQL mã nguồn mở nổi tiếng với khả năng mở rộng cao mà không giảm hiệu suất.
Đây là lựa chọn lý tưởng cho nhu cầu bảo mật và phù hợp với những người dùng không muốn gặp rủi ro mất dữ liệu khi nguồn không hoạt động. Với các tính năng như độ tin cậy cao, khả năng thay thế nhanh chóng các node và sao chép dữ liệu trên nhiều node, Apache Cassandra đảm bảo quản lý dữ liệu phân tán mạnh mẽ và ngăn lỗi.
Neo4j
Neo4j là một cơ sở dữ liệu NoSQL hướng đồ thị và lưu trữ dữ liệu dưới dạng graph hoặc model.
Với tốc độ xử lý nhanh và khả năng mở rộng ấn tượng, Neo4j là sự lựa chọn lý tưởng cho các tình huống xử lý dữ liệu phức tạp. Đồng thời, Neo4j hỗ trợ linh hoạt trên nhiều môi trường đám mây và nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Scala,…
Đọc thêm: Ruby on Rails là gì? 17 tài liệu học Ruby on Rails mới nhất
RavenDB
RavenDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL hướng tài liệu cho phép người dùng thay đổi cấu trúc dữ liệu mà không cần định nghĩa trước các schema.
Với tính năng đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu giao dịch trên cụm (cluster), RavenDB liên tục tạo ra các node mới và đảm bảo khả năng mở rộng cao.
Một số cách truy vấn trong NoSQL
Giả sử chúng ta sử dụng MongoDB và có một tập dữ liệu về học sinh trong lớp 10A1:
{ "class": "10A1", "students": [ {"name": "Nguyen Van A", "gender": "male"}, {"name": "Tran Thi B", "gender": "female"}, {"name": "Le Van C", "gender": "male"}, // ... các học sinh khác ] }
Query 1: Lấy ra học sinh tên Tran Thi B
Input:
db.classes.find({ "class": "10A1", "students.name": "Tran Thi B" }).pretty()
Output sẽ là:
{ "class": "10A1", "maleStudents": [ {"name": "Tran Thi B", "gender": "female"} ] }
Query 2: Lấy ra tất cả học sinh nam trong lớp 10A1
Input:
db.classes.find({"class": "10A1", "students.gender": "male"}).pretty()
Output sẽ là:
{ "class": "10A1", "maleStudents": [ {"name": "Nguyen Van A", "gender": "male"}, {"name": "Le Van C", "gender": "male"} ] }
Query 3: Tính tổng số học sinh nam
Input:
db.classes.aggregate([ { $match: { "class": "10A1", "students.gender": "male" } }, { $group: { _id: null, totalMaleStudents: { $sum: 1 } } }, { $project: { _id: 0, totalMaleStudents: 1 } } ])
Output sẽ là:
{ "totalMaleStudents" : 2 }
Cách thêm 1 document trong NoSQL
Trong MongoDB, để thêm một tài liệu mới (document) vào một collection, bạn sử dụng lệnh Insert. Dưới đây là cách thêm lớp 10A2 vào collection classes:
db.classes.insert({ "class": "10A2", "students": [ {"name": "Nguyen Van D", "gender": "male"}, {"name": "Tran Thi E", "gender": "female"}, // ... các học sinh khác ] })
Cách lấy tất cả document của collection trong NoSQL
Trong MongoDB, để lấy tất cả các tài liệu từ một collection, bạn sử dụng lệnh find(). Dưới đây là cách lấy tất cả các lớp từ collection classes:
db.classes.find()
Lệnh trên sẽ trả về tất cả các tài liệu trong collection classes.
Nếu chúng ta đã thêm lớp 10A2 vào collection, output có thể sẽ giống như sau:
{
"class": "10A1", "students": [
{"name": "Nguyen Van A", "gender": "male"},
{"name": "Le Thi B", "gender": "female"},
// ... các học sinh khác ]
}
{
Ưu điểm và hạn chế của NoSQL là gì?
Ưu điểm NoSQL là gì?
- Khả năng mở rộng linh hoạt (Scalability): Cơ sở dữ liệu NoSQL cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt, đáp ứng nhanh chóng sự thay đổi trong quy mô và nhu cầu của doanh nghiệp.
- Đa dạng các loại dữ liệu: Cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu mà không bị ràng buộc bởi các yêu cầu về schema trước định, giúp ứng dụng nhanh chóng thích ứng với sự thay đổi của thông tin.
- Khả năng lưu trữ dữ liệu lớn: NoSQL hỗ trợ xử lý và lưu trữ các tập dữ liệu lớn, làm cho chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho big data, IoT,….
- Đơn giản và ít mã lệnh: Dễ triển khai và sử dụng, giảm độ phức tạp của việc viết mã lệnh và quản lý cơ sở dữ liệu.
- Ít bảo trì cơ sở dữ liệu: Không đòi hỏi nhiều công đoạn bảo trì liên tục như cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, giảm áp lực tài chính và tiết kiệm nguồn nhân lực.
Hạn chế NoSQL là gì?
- Truy vấn ít linh hoạt hơn:
Cơ sở dữ liệu NoSQL linh hoạt hơn khi lưu trữ nhiều cấu trúc dữ liệu, nhưng thiếu khả năng truy vấn phức tạp như SQL mang lại. Điều này có nghĩa là bạn không thể sử dụng nhiều loại truy vấn tiêu chuẩn với NoSQL.
Ví dụ: Cơ sở dữ liệu NoSQL thường không có khả năng đảm bảo tính duy nhất cho các khóa trong các tài liệu, điều này là một hạn chế so với các hệ thống quan hệ truyền thống.
- Thiếu tài liệu:
SQL tồn tại lâu nên phổ biến, và vì SQL xử lý các dữ liệu có cấu trúc nên cách tiếp cận dễ hơn với các truy vấn có quy tắc, cũng như có nhiều tài liệu và nhiều cộng đồng hỗ trợ mạnh mẽ.
Còn NoSQL thì không được như vậy, với một số trường hợp thì việc tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề trong môi trường NoSQL có thể khó khăn hơn.
- Không thể tự mở rộng:
Mặc dù có nhiều cách để mở rộng ứng dụng bằng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu NoSQL như BigTable hoặc MongoDB replica sets, nhưng lượng lưu lượng truy cập bị giới hạn.
Các giải pháp thay thế như cân bằng tải (load balancer) có thể làm tăng cả chi phí phần cứng và gánh nặng trong vận hành.
Các câu hỏi về NoSQL là gì thường gặp
Ưu điểm quan trọng của NoSQL là gì?
Một trong những lợi ích quan trọng của NoSQL là khả năng triển khai nhanh chóng mà không đòi hỏi thiết kế cơ sở dữ liệu phức tạp với bảng biểu, khóa chính, khóa phụ.
Các cấu trúc linh hoạt của NoSQL bao gồm document, graph, column, key-value giúp xử lý nhiều loại dữ liệu.
Đồng thời, khả năng mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scaling) của NoSQL giúp dễ dàng xử lý các bộ dữ liệu lớn, dễ mở rộng khi lượng truy cập hay dữ liệu tăng lên nhanh chóng..
Nên học SQL hay NoSQL?
Tùy thuộc vào mục đích sử dụng, SQL và NoSQL mang lại những lợi ích khác nhau.
SQL phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ trong khi NoSQL dành cho cơ sở dữ liệu phi quan hệ và cả hai đều là kỹ năng quan trọng đối với lập trình viên.
Vì vậy việc lựa chọn giữa SQL và NoSQL nên được cân nhắc trên nhiều yếu tố như mục đích của dự án, dạng dữ liệu phải xử lý và định hướng cá nhân… Tuy nhiên việc nắm được kiến thức của cả SQL và NoSQL sẽ giúp bạn xử lý được đa dạng dữ liệu một cách hiệu quả.
Có cần thiết học NoSQL để trở thành nhà khoa học dữ liệu không?
Tuy việc học NoSQL không bắt buộc, nhưng có thể mang lại nhiều lợi ích đối với những người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu vì họ thường xuyên tiếp xúc với các vấn đề kỹ thuật.
Ví dụ, nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo trong ngành kinh doanh, kiến thức về NoSQL sẽ đặc biệt hữu ích vì nó có khả năng xử lý dữ liệu không có cấu trúc một cách hiệu quả.
Tổng kết NoSQL là gì?
Với sự linh hoạt cao, khả năng mở rộng tốt, và khả năng xử lý bộ dữ liệu lớn, NoSQL trở thành một lựa chọn phổ biến trong việc quản lý dữ liệu phi cấu trúc và mang lại những lợi ích đặc biệt cho nhiều ứng dụng.
Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng NoSQL không phải là một giải pháp đa dụng cho mọi tình huống. Có những hạn chế như thiếu tính chủ động trong việc truy vấn và cộng đồng hỗ trợ chưa mạnh mẽ như SQL. Điều này đặt ra thách thức khi quyết định chọn lựa giữa SQL và NoSQL, và quyết định nên dựa trên yêu cầu cụ thể của dự án và loại dữ liệu sẽ được xử lý.
Qua bài viết trên, ITviec đã giúp cho bạn hiểu NoSQL là gì, sự khác nhau giữa SQL và NoSQL cũng như lợi ích và các ứng dụng của NoSQL.
Bạn thấy bài viết hay và hữu ích? Đừng ngại Share với bạn bè và đồng nghiệp nhé.
Và nhanh tay tham khảo việc làm IT “chất” trên ITviec!