Trong thế giới cơ sở dữ liệu hiện nay, hai hệ thống quản lý phổ biến là RDBMS và NoSQL. RDBMS đã từ lâu trở thành tiêu chuẩn cho việc quản lý dữ liệu với mô hình quan hệ và các chuẩn mực vững chắc. Trái ngược với đó, NoSQL, dù mới mẻ nhưng nhanh chóng thu hút sự chú ý bởi khả năng linh hoạt và hiệu suất cao. Bài viết này giúp bạn hiểu cơ bản về RDBMS vs NoSQL, cũng như nhìn vào mối tương quan và sự khác biệt giữa chúng.

Đọc bài viết này để hiểu rõ hơn về:

  • RDBMS là gì?
  • NoSQL là gì?
  • Tương quan và phân biệt sự khác biệt giữa RDBMS vs NoSQL

RDBMS vs NoSQL: Định nghĩa

RDBMS là gì?

RDBMS là từ viết tắt của Relational Database Management System, hay hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dạng quan hệ. Trong RDBMS, dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các hàng và cột trong các bảng. Mối quan hệ giữa các bảng được xác định thông qua cột khóa chính và khóa ngoại.

SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để thực hiện các tác vụ như cập nhật dữ liệu trên cơ sở dữ liệu hoặc truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Một số hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến sử dụng SQL bao gồm: Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access.

Tìm hiểu thêm: Truy vấn cơ sở dữ liệu là gì? Tất tần tật về ngôn ngữ SQL đều nằm trong bài viết này

NoSQL là gì?

NoSQL, thường được gọi là “Not Only SQL”, là một loại cơ sở dữ liệu phi quan hệ không sử dụng các khái niệm về bảng, trường (field) và cột như trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Thay vào đó, NoSQL cho phép lưu trữ dữ liệu không cấu trúc và không schema trong các collections và nút (nodes), không yêu cầu các bảng cố định, hỗ trợ các truy vấn join giới hạn, và có khả năng mở rộng đa chiều.

Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL bao gồm:

  • Cơ sở dữ liệu tài liệu Document
  • Cơ sở dữ liệu Key-value
  • Cơ sở dữ liệu Graph
  • Cơ sở dữ liệu Family-Column

Tìm hiểu thêm: Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL

RDBMS vs NoSQL: 8 yếu tố khác biệt

Khả năng lưu trữ của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: Thường được thiết kế để lưu trữ dữ liệu theo định dạng không cấu trúc, giúp giảm yêu cầu lưu trữ vì dữ liệu không cần phải được lưu trữ theo cách nhất định để truy xuất một cách hiệu quả.
  • RDBMS: được thiết kế để lưu trữ dữ liệu theo định dạng cấu trúc dẫn đến việc có nhiều yêu cầu lưu trữ hơn. Tức là khi lưu trữ dữ liệu, chúng ta phải tuân thủ một cấu trúc nhất định để đảm bảo việc truy xuất dữ liệu diễn ra một cách hiệu quả.

Tóm lại, sự khác biệt chính giữa RDBMS và NoSQL là cách mà chúng lưu trữ dữ liệu: RDBMS theo cách có cấu trúc và NoSQL theo cách không cấu trúc. Điều này ảnh hưởng đến cách mà dữ liệu được tổ chức và lưu trữ, cũng như yêu cầu lưu trữ của hệ thống.

Độ linh hoạt về schema của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: cho phép dữ liệu được lưu trữ mà không cần phải tuân theo một cấu trúc schema cụ thể trước đó. Điều này có ý nghĩa là bạn có thể lưu trữ dữ liệu từ các nguồn khác nhau mà không cần phải xác định trước các thuộc tính cụ thể của dữ liệu.
  • RDBMS: Cung cấp mức độ linh hoạt về schema ít hơn so với NoSQL, phù hợp cho các ứng dụng với cấu trúc dữ liệu cố định và đã biết trước.

Một ví dụ về tính linh hoạt schema là trong trường hợp bạn triển khai một nền tảng IoT lưu trữ dữ liệu từ các loại cảm biến khác nhau, NoSQL có thể là lựa chọn tốt hơn. Điều này là do bạn không biết trước về các thuộc tính cụ thể của dữ liệu và chúng có thể thay đổi khi ứng dụng phát triển. Ngược lại, nếu bạn triển khai một ứng dụng web đơn giản với tất cả các thuộc tính của người dùng đã biết trước, RDBMS có thể là lựa chọn tốt hơn vì nó yêu cầu một cấu trúc schema cụ thể.

Yêu cầu về đọc dữ liệu của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: Thường được lựa chọn để lưu trữ dữ liệu dưới dạng sẽ được tiêu thụ, tức là dữ liệu được tổ chức để phản ánh cách mà ứng dụng hoặc hệ thống sẽ sử dụng nó. Ví dụ, nếu bạn đang tạo một giải pháp báo cáo, bạn có thể lựa chọn lưu trữ dữ liệu cho các báo cáo cụ thể trong các bảng khác nhau và truy cập chúng thông qua các câu lệnh select đơn giản. Trong trường hợp này, cơ sở dữ liệu NoSQL có thể là lựa chọn tốt hơn.
  • RDBMS: Thường xử lý tốt các truy vấn phức tạp và thao tác kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng thông qua các phép nối (join). Điều này làm cho RDBMS thích hợp cho các ứng dụng hoặc hệ thống yêu cầu phức tạp về truy xuất dữ liệu. Tiếp tục với ví dụ trên, bạn cũng có thể lưu trữ dữ liệu cơ bản trong một số bảng liên quan nhỏ và thực hiện các truy vấn và tổng hợp khác nhau để tạo ra các báo cáo khác nhau. Trong trường hợp này thì RDBMS sẽ phù hợp hơn.

Độ nhất quán dữ liệu của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: Cơ sở dữ liệu NoSQL thường dựa vào tính nhất quán cuối cùng (eventual consistency – 1 dạng của weak consistency) khi thực hiện các ghi vào cơ sở dữ liệu. Điều này có nghĩa là sau khi một ghi (write) được thực hiện, dữ liệu có thể không được cập nhật ngay lập tức trên tất cả các nút (nodes) trong hệ thống NoSQL. Có một khả năng rằng ứng dụng của bạn có thể đọc dữ liệu cũ cho đến khi các ghi được lan truyền (propagated) đến tất cả các nút. Điều này có thể gây ra tình trạng mất tính nhất quán trong dữ liệu khi các thao tác ghi và đọc diễn ra đồng thời trên các nút khác nhau trong hệ thống NoSQL.
  • RDBMS: RDBMS nổi tiếng với khả năng đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Điều này có nghĩa là khi bạn thực hiện các ghi (write) vào cơ sở dữ liệu, dữ liệu sẽ được cập nhật ngay lập tức và sẽ có sẵn cho việc đọc (read) ngay sau đó. RDBMS thường sử dụng các giao thức và cơ chế đồng bộ hóa để đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật một cách nhất quán trên toàn bộ hệ thống.

Về cơ bản, RDBMS có xu hướng cung cấp tính nhất quán cao hơn so với NoSQL, ví dụ trong các trường hợp như các giao dịch dài hạn. Tuy các hệ thống NoSQL như MongoDB cũng đã bắt đầu hỗ trợ giao dịch (transaction) nhưng vẫn có hạn chế trong thời gian giao dịch. Do đó, nếu yêu cầu dữ liệu nhất quán giữa các thao tác đọc và ghi, hoặc cần hỗ trợ giao dịch dài hạn, thì RDBMS có thể là lựa chọn tốt nhất.

Hiệu suất ghi của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: được thiết kế để có khả năng mở rộng cao và cung cấp hiệu suất ghi dữ liệu cao. Điều này có nghĩa là NoSQL có thể hy sinh tính nhất quán và bền vững của dữ liệu để đạt được mục tiêu về khả năng mở rộng. Trong một số trường hợp, việc ghi dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả của cơ sở dữ liệu NoSQL có thể là ưu tiên quan trọng hơn tính nhất quán của dữ liệu.
  • RDBMS: được thiết kế để ghi dữ liệu một cách nguyên tử (atomic), nhất quán (consistent) và bền vững (durable). Điều này có nghĩa là khi dữ liệu được ghi vào cơ sở dữ liệu quan hệ, nó được ghi một cách hoàn chỉnh và chính xác, và không bị mất hoặc hỏng trong trường hợp mất điện hoặc sự cố hệ thống. Tính nhất quán và bền vững của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu trong RDBMS.

Khi lựa chọn cơ sở dữ liệu cho ứng dụng của bạn, bạn cần xem xét cẩn thận về yêu cầu về hiệu suất ghi dữ liệu. Cơ sở dữ liệu NoSQL thường cung cấp tốc độ ghi nhanh hơn so với RDBMS, nhưng có thể đổi lại bằng tính nhất quán của dữ liệu. Điều này có thể không chấp nhận được trong mọi trường hợp nhưng có thể đáng đối mặt trong những trường hợp khác. Để đưa ra quyết định, cần xem xét kỹ lưỡng đến nhu cầu của ứng dụng.

Yêu về cơ sở hạ tầng của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL: Các cơ sở dữ liệu NoSQL thường được ca ngợi vì khả năng chạy trên phần cứng giá rẻ và có thể mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling). Điều này mang lại một lợi thế về chi phí lớn hơn so với các cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt là khi xử lý các khối lượng dữ liệu lớn.
  • RDBMS: Ngược lại với NoSQL, cơ sở dữ liệu quan hệ thường đòi hỏi sử dụng phần cứng đắt tiền và đặc biệt để xử lý các khối lượng dữ liệu lớn. Các cơ sở dữ liệu quan hệ thường yêu cầu sự đầu tư lớn vào phần cứng và cơ sở hạ tầng để đảm bảo hiệu suất và tính sẵn sàng cao.

Tuy nhiên, điều này chỉ đúng khi khối lượng dữ liệu của bạn đủ lớn để cần sử dụng cơ sở dữ liệu phân tán (distributed database) từ đầu. Với các khối lượng dữ liệu ở mức terabyte, các cơ sở dữ liệu quan hệ vẫn có thể là lựa chọn tốt nhất do chúng thường được tối ưu hóa cho các tác vụ xử lý phức tạp và yêu cầu một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để đảm bảo hiệu suất.

Khối lượng dữ liệu của RDBMS vs NoSQL

  • NoSQL:  NoSQL được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ liên quan đến dữ liệu lớn và không cấu trúc. Với terabyte data, cơ sở dữ liệu NoSQL có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn và khả năng mở rộng linh hoạt hơn so với RDBMS. Tuy nhiên, cần xem xét yêu cầu phần cứng của NoSQL. Một số cơ sở dữ liệu NoSQL có thể yêu cầu một số lượng tối thiểu các nút để hoạt động tối ưu, do đó bạn cần đảm bảo có đủ tài nguyên phần cứng trước khi chọn cơ sở dữ liệu NoSQL.
  • RDBMS: RDBMS thường được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến dữ liệu có cấu trúc và khi làm việc với lượng dữ liệu lớn, RDBMS có thể gặp phải các vấn đề về hiệu suất và khả năng mở rộng, đặc biệt là khi xử lý terabyte data. 

ACID và BASE

ACID và BASE là hai mô hình cơ sở dữ liệu mà cố gắng giải quyết các hạn chế của định lý CAP theo cách khác nhau. Trong đó:

ACID (được sử dụng bởi RDBMS):

  • Atomicity: Đảm bảo rằng mỗi giao dịch sẽ được thực hiện hoàn toàn hoặc không thực hiện gì cả, không có trạng thái trung gian.
  • Consistency: Đảm bảo rằng dữ liệu được ghi vào cơ sở dữ liệu là hợp lệ và tuân thủ các quy tắc đã được xác định trước.
  • Isolation: Đảm bảo rằng các giao dịch không ảnh hưởng đến các giao dịch khác đang được thực thi đồng thời.
  • Durability: Bảo đảm rằng khi một giao dịch hoàn thành thành công, nó sẽ không bị mất ngay cả khi xảy ra sự cố như mất điện.

BASE (được sử dụng bởi các cơ sở dữ liệu NoSQL):

  • Basically Available: đảm bảo rằng hệ thống luôn sẵn sàng để phản hồi yêu cầu từ các ứng dụng, ngay cả khi có sự cố xảy ra. Thay vì đòi hỏi sự nhất quán trong thời gian thực, BASE sẽ sao chép dữ liệu trên các nút trong cơ sở dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu luôn sẵn sàng và truy cập được. 
  • Soft State: Vì không có sự nhất quán trong thời gian thực trong hệ thống BASE, các giá trị dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian.
  • Eventually Consistent: BASE không ép buộc sự nhất quán dữ liệu trong thời gian thực nhưng vẫn có thể đạt được điều này. Nó cũng cho phép đọc dữ liệu ngay cả khi nó chưa đạt được sự nhất quán.

Tóm tắt so sánh RDBMS vs NoSQL

NoSQL

 RDBMS
Không yêu cầu schema cố định.

Yêu cầu schema.

Chỉ đạt tính nhất quán cuối cùng (eventually consistent – một dạng weak consistent)

 Tuân thủ các thuộc tính ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
Không có cơ chế tự động đảm bảo rằng các thay đổi trong dữ liệu sẽ được thực hiện một cách an toàn và đồng nhất.

Đảm bảo các thay đổi trong dữ liệu sẽ được thực hiện đồng nhất và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, ngay cả trong các trường hợp phức tạp sử dụng các phép nối để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng.

Thường được sử dụng để ghi với tốc độ cao.

 Thường được sử dụng để ghi với tốc độ thấp.
Có thể xử lý dữ liệu lớn hoặc rất lớn.

Có thể xử lý dữ liệu có khối lượng trung bình.

Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, có thể là từ các ứng dụng web, thiết bị IoT, máy chủ, hoặc các nguồn dữ liệu khác trên internet.

 Dữ liệu thường được tổ chức và nhập vào từ một số ít nguồn dữ liệu, có thể là từ các ứng dụng hoặc hệ thống được quản lý bởi cùng một tổ chức hoặc doanh nghiệp.
Có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc. Chỉ có thể thống kê cơ bản.

Chỉ xử lý được dữ liệu có cấu trúc. Nhưng có thể xử lý và phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê.

Đảm bảo tính khả dụng hoặc sự toàn vẹn của dữ liệu vì dữ liệu được phân phối trên nhiều máy chủ hoặc nút.

 Không đảm bảo được tính khả dụng và sự toàn vẹn của dữ liệu như NoSQL nhưng có cơ chế failover khi có sự cố xảy ra.
Có cấu trúc phân tán.

Có cấu trúc tập trung.

Cung cấp khả năng mở rộng cả trong việc đọc và ghi dữ liệu.

 Chỉ cung cấp khả năng mở rộng trong việc đọc dữ liệu.
Thường được mở rộng theo chiều ngang.

Thường được mở rộng theo chiều dọc.

Thuật toán tìm kiếm từ khóa trên toàn bộ dữ liệu chạy tốt hơn trên NoSQL

Thuật toán về thống kê như mô tả, dự đoán, phân nhóm, tương quan, trực quan hoá dữ liệu chỉ có thể áp dụng trên RDBMS 

Các trường hợp sử dụng RDBMS vs NoSQL

NoSQL

 RDBMS
Khi khối lượng công việc lớn đòi hỏi độ trễ có thể dự đoán được ở quy mô lớn (ví dụ: độ trễ được đo bằng mili giây trong khi thực hiện hàng triệu giao dịch mỗi giây).

Thường được sử dụng cho các ứng dụng có khối lượng công việc ở mức độ trung bình đến cao, trong đó số lượng giao dịch xử lý trong một khoảng thời gian nhất định có thể đạt hàng nghìn giao dịch (transaction) mỗi giây.

Khi dữ liệu thường có tính chất linh hoạt và thay đổi thường xuyên.

Ví dụ: đăng bài bài viết mới đăng trên báo điện tử.

 Khi dữ liệu thường được tổ chức theo một cấu trúc cụ thể và yêu cầu tính toàn vẹn tham chiếu.

Ví dụ: hệ thống ngân hàng lưu giao dịch chuyển tiền mới.
Khi quan hệ giữa các dữ liệu có thể được mô hình hóa một cách phi chuẩn hóa, có nghĩa là các dữ liệu có thể được lưu trữ một cách tự nhiên mà không cần phải tuân theo các quy tắc chuẩn hóa truyền thống.

Ví dụ: tài liệu sản phẩm của một công ty.

Khi các quan hệ giữa các dữ liệu thường được biểu diễn thông qua việc kết nối các bảng trên các mô hình dữ liệu được chuẩn hóa.

Ví dụ: bảng thông tin khách hàng và bảng hàng hóa.

Khi việc truy xuất dữ liệu thường được thực hiện một cách đơn giản và không cần phải kết nối các bảng như trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Ví dụ: tìm bài viết có từ khoá “chứng khoán”.

 Khi phải thực hiện các phép truy vấn phức tạp.

Ví dụ: tính doanh thu trong tháng từ bảng kế toán
Khi cần đảm bảo tính sẵn có và an toàn của dữ liệu.

Ví dụ: Bài viết trên báo luôn được người dùng đọc mỗi ngày.

Khi không đòi hỏi các hoạt động đồng bộ hóa realtime giữa các bản sao dữ liệu.

Ví dụ: Các bảng tài chính mỗi tháng chỉ kết toán một lần.

Với các nhu cầu triển khai ứng dụng trên phần cứng thông thường, như là trên các dịch vụ đám mây công cộng để có thể tận dụng được các tài nguyên phần cứng tiêu chuẩn và dễ dàng mở rộng hệ thống theo nhu cầu mà không cần phải lo lắng về việc mua sắm và duy trì phần cứng đặc biệt.

Ví dụ: ứng dụng ghi note trong điện thoại.

Khi triển khai ứng dụng trên RDBMS, thường sẽ sử dụng phần cứng lớn, cao cấp để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

Ví dụ: các công ty thường dùng cloud để cài RDBMS.

Câu hỏi thường gặp NoSQL vs RDBMS

NoSQL tốt hơn hay RDBMS tốt hơn?

Sự lựa chọn giữa NoSQL và hệ cơ sở dữ liệu quan hệ phụ thuộc vào dự án bạn đang làm. Nếu bạn cần tính mở rộng và linh hoạt, thì hệ cơ sở dữ liệu NoSQL có thể là lựa chọn tốt hơn. Nếu bạn cần tuân thủ ACID (atomicity, consistency, isolation, and durability) thì hệ cơ sở dữ liệu quan hệ có thể là lựa chọn tốt hơn.

Có phải tất cả các cơ sở dữ liệu đều là cơ sở dữ liệu quan hệ?

Không. Các cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc còn gọi là cơ sở dữ liệu SQL, lưu trữ dữ liệu trong các bảng với các cột chung giữa chúng (được biết đến là các khóa chính và khóa ngoại), tạo ra các mối quan hệ giữa các bảng. Dữ liệu luôn được cấu trúc với một lược đồ được xác định mà không thể dễ dàng thay đổi.

Và có các loại cơ sở dữ liệu khác, trong phạm vi cơ sở dữ liệu không quan hệ/NoSQL, lưu trữ dữ liệu không cấu trúc, bán cấu trúc hoặc cấu trúc. Những loại này cho phép linh hoạt và khả năng sẵn có cao.

Một số ví dụ là MongoDB, Cassandra và CouchDB.

NoSQL nhanh hơn hay RDBMS nhanh hơn?

Cơ sở dữ liệu NoSQL thường nhanh hơn cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều này là do chúng được thiết kế để có khả năng mở rộng linh hoạt hơn và có thể xử lý lượng lớn dữ liệu dễ dàng hơn.

Tổng kết

RDBMS hay NoSQL đều có thế mạnh riêng và đều tỏa sáng trong lĩnh vực của nó. RDBMS thường được ưa chuộng trong các ứng dụng yêu cầu tính nhất quán dữ liệu và hỗ trợ giao dịch phức tạp như các hệ thống tài chính hoặc quản lý khách hàng. Trái lại, NoSQL được ưa chuộng trong các ứng dụng yêu cầu tính linh hoạt và khả năng mở rộng lớn như các hệ thống lưu trữ dữ liệu web hoặc phân tích dữ liệu lớn.

Quan trọng nhất, việc lựa chọn giữa RDBMS và NoSQL phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án và nhu cầu kinh doanh và có thể cần sự phối hợp giữa cả hai trong một số hệ thống phức tạp.

robby-2

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!