Cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL: Chọn công cụ phù hợp với nhu cầu của bạn

NoSQL

• Linh hoạt về cấu trúc (Ví dụ: Cấu trúc của Cassandra rất linh hoạt sử dụng Cassandra Dataset Manager https://cdm.readthedocs.io/en/latest/schema/cassandra.html)
• Khả năng mở rộng (Ví dụ: CouchDB dễ dàng phân phối trên nhiều máy chủ https://docs.couchdb.org/en/stable/intro/consistency.html)
• Hiệu suất cao cho các trường hợp sử dụng cụ thể (Ví dụ: Redis xử lý 1 triệu yêu cầu/giây https://github.com/valkey-io/valkey/issues/22)
• Tốt hơn cho dữ liệu không có cấu trúc (Ví dụ: MongoDB lưu trữ tài liệu giống như JSON https://www.mongodb.com/resources/basics/databases/json-database)

RDBMS

• Tuân thủ ACID (Ví dụ: PostgreSQL đã tuân thủ ACID từ năm 2001 https://www.postgresql.org/about/)
• Tính nhất quán mạnh mẽ (Ví dụ: Oracle duy trì độ chính xác của dữ liệu trên các hệ thống phân tán https://www.oracle.com/integration/data-synchronization/)
• Hỗ trợ truy vấn phức tạp (Ví dụ: Xây dựng Hệ thống Kế toán với Cơ sở dữ liệu Azure SQL cho Phân tích Tài chính Phức tạp https://www.qservicesit.com/building-accounting-system-with-azure-sql-database-for-complex-financial-analysis/)
• Hệ sinh thái phát triển (Ví dụ: MySQL có hỗ trợ công cụ bên thứ ba phong phú, bạn có thể tìm kiếm "Best MySQL Third-Party Tools")

Tốc độ

• NoSQL thường nhanh hơn cho các hoạt động đọc/ghi trên các tập dữ liệu lớn (Ví dụ: MongoDB xử lý hàng triệu hoạt động mỗi giây https://www.mongodb.com/products/capabilities/mongodb-scale)
• RDBMS tối ưu hóa cho các truy vấn và giao dịch phức tạp (Ví dụ: Trình tối ưu hóa truy vấn PostgreSQL https://www.postgresql.org/docs/current/geqo-intro.html)
• NoSQL xuất sắc trong khả năng mở rộng ngang, tăng cường hiệu suất (Ví dụ: DynamoDB thường được sử dụng cho các ứng dụng yêu cầu hiệu suất ổn định ở mọi quy mô, chẳng hạn như ứng dụng web và di động, trò chơi và nền tảng IoT)

Dung lượng lưu trữ

• Các cơ sở dữ liệu NoSQL thường xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn (Ví dụ: Amazon DynamoDB quản lý petabyte dữ liệu)
• NoSQL được thiết kế cho lưu trữ phân tán và mở rộng ngang (truy cập https://aws.amazon.com/nosql/ để biết thêm thông tin)
• RDBMS có thể xử lý các tập dữ liệu lớn nhưng có thể yêu cầu mở rộng dọc (Ví dụ: Oracle có thể xử lý terabyte với phần cứng phù hợp)

Nhược điểm của NoSQL

• Thiếu tiêu chuẩn hóa: Cú pháp khác nhau giữa các cơ sở dữ liệu (Ví dụ: CouchDB sử dụng JavaScript, MongoDB sử dụng truy vấn giống như JSON)
• Khả năng truy vấn hạn chế: Các truy vấn phức tạp thường khó khăn (Ví dụ: Kết nối dữ liệu trong MongoDB yêu cầu code thủ công)
• Nhất quán cuối cùng: Có thể trả về dữ liệu cũ trong các hệ thống phân tán (Ví dụ: Cassandra có thể hiển thị số lượng hàng tồn kho lỗi thời tạm thời)
• Ít phát triển: Ít công cụ, tài nguyên hơn so với RDBMS (Ví dụ: Công cụ báo cáo hạn chế cho Couchbase so với SQL Server)
• Dữ liệu trùng lặp: Không chuẩn hóa dẫn đến dữ liệu trùng lặp (Ví dụ: Thông tin khách hàng được lặp lại trong các đơn đặt hàng trong MongoDB)

Nhược điểm của RDBMS

• Vấn đề mở rộng: Mở rộng dọc có thể tốn kém (Ví dụ: Oracle DB yêu cầu nâng cấp phần cứng đắt tiền cho các tập dữ liệu lớn)
• Cấu trúc cứng nhắc: Thay đổi cấu trúc có thể phức tạp và tốn thời gian (Ví dụ: Thêm một cột mới vào bảng MySQL lớn với hàng triệu dòng)
• Nút cổ chai hiệu suất: Các truy vấn phức tạp có thể làm chậm hệ thống (Ví dụ: Nhiều JOIN trong PostgreSQL ảnh hưởng đến thời gian phản hồi truy vấn)
• Hỗ trợ hạn chế cho dữ liệu không có cấu trúc: Không lý tưởng cho các loại dữ liệu khác nhau (Ví dụ: Lưu trữ JSON hoặc XML trong SQL Server yêu cầu xử lý bổ sung)
• Phức tạp trong chia nhỏ: Mở rộng ngang thường yêu cầu nỗ lực thủ công (Ví dụ: Chia nhỏ thủ công cơ sở dữ liệu MySQL lớn trên nhiều máy chủ)

Cho các công ty khởi nghiệp

Phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và trường hợp sử dụng.
NoSQL thường được ưa chuộng cho:

• Phát triển nhanh chóng (Ví dụ: MongoDB cho ứng dụng mạng xã hội)
• Khả năng mở rộng (Ví dụ: Cassandra cho nền tảng thương mại điện tử đang phát triển)
• Xử lý các loại dữ liệu đa dạng (Ví dụ: Couchbase cho hệ thống quản lý nội dung đa phương tiện)

RDBMS tốt hơn cho:

• Giao dịch phức tạp (Ví dụ: PostgreSQL cho nền tảng giao dịch tài chính)
• Dữ liệu có cấu trúc (Ví dụ: MySQL cho hệ thống quản lý quan hệ khách hàng)
• Tuân thủ quy định (Ví dụ: Oracle cho hệ thống hồ sơ y tế)