Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  So sánh SQL và NoSQL, 2 loại hình cơ sở dữ liệu hot và phổ biến nhất hiện nay

So sánh SQL và NoSQL, 2 loại hình cơ sở dữ liệu hot và phổ biến nhất hiện nay


Cơ sở dữ liệu (Database) đã và đang dần chứng tỏ vai trò to lớn của nó đối với thời đại 4.0 hiện nay. 2 trong các công cụ hỗ trợ thực hiên làm việc với cơ sở dữ liệu phổ biến hiện nay chính là SQL và NoSQL. Vậy sự khác nhau của chúng là như thế nào, cùng tìm hiểu với MCI nhé!

  657 lượt xem

Nội dung bài viết

I. Tổng quan về công cụ SQL và NoSQL

SQL là gì?

SQL (viết tắt của Structured Query Language) là ngôn ngữ lập trình truy vấn cấu trúc. Nó được sử dụng để xử lý cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL được phân thành các mệnh đề  cú pháp như ngoại lệ, truy vấn và truy vấn con.

Lập trình SQL có thể được dùng rộng rãi để chèn, tìm, xoá bản ghi  update cơ sở dữ liệu. SQL có thể làm được rất nhiều việc  không hạn chế những vấn đề về tối ưu và bảo trì cơ sở dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu khác như cơ sở dữ iệu MysSQL, Oracle, MS SQL, Sybase,... 

NoSQL là gì?

NoSQL (viết tắt của Non-Relationla SQL) được sử dụng với mục đích khá tương tự với SQL. Nhưng nó là loại cơ sở dữ liệu không ràng buộc nên không đòi hỏi một lược đồ cố định và dễ dàng mở rộng. Cơ sở dữ liệu NoSQL có thể sử dụng cho những nguồn dữ liệu phân tán với yêu cầu lưu trữ dữ liệu lớn. NoSQL được sử dụng cho Big Data và các ứng dụng web thời gian thực.

so-sanh-sql-va-nosql

Một hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL bao gồm một loạt các kỹ thuật cơ sở dữ liệu có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, không có cấu trúc và đa hình.

II. SQL và NoSQL khác nhau như thế nào?

Trong một khoảng thời gian dài, mô hình dữ liệu chiếm ưu thế về số lượng sử dụng trong thiết kế phần mềm là mô hình dữ liệu quan hệ được sử dụng trong các cơ sở dữ liệu quan hệ, chẳng hạn như Oracle, DB2, SQL Server, MySQL và PostgreSQL.

Mãi cho đến thâp kỷ 21 thì các mô hình dữ liệu khác mới bắt đầu được đưa vào áp dụng và sử dụng rộng rãi hơn. Để phân biệt và phân loại những cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu mới này, từ "NoSQL" đã được đưa ra. Thông thường, thuật ngữ "NoSQL" được sử dụng đồng nghĩa với "phi quan hệ".

Dưới đây là bảng so sánh một vài khác biệt cơ bản giữa cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL.

  SQL NoSQL
Ngôn ngữ Query Structured Query Language Không có ngôn ngữ Query
Loại hình SQL databases là cơ sở dữ liệu dựa trên bảng NoSQL databases có thể dựa trên tài liệu, cặp khóa-giá trị, cơ sở dữ liệu biểu đồ
Khả năng mở rộng Có thể mở rộng theo chiều dọc Có thể mở rộng theo chiều ngang
Lưu trữ dữ liệu phân cấp Không thích hợp cho việc lưu trữ dữ liệu phân cấp. Phù hợp cho kho lưu trữ dữ liệu phân cấp vì nó hỗ trợ phương thức cặp khóa-giá trị
Mục đích sử dụng Được thiết kế dành cho các ứng dụng xử lý giao dịch trực tuyến trong giao dịch có độ ổn định cao và thích hợp để xử lí phân tích trực tuyến Được thiết kế để phục vụ phân tích dữ liệu có cấu trúc chưa hoàn chỉnh.
Lựa chọn sử dụng Dự án đã có yêu cầu dữ liệu rõ ràng xác định quan hệ logic có thể được xác định trước Dự án yêu cầu dữ liệu không liên quan, khó xác định, đơn giản mềm dẻo khi đang phát triển
Mã nguồn Một sự kết hợp của mã nguồn mở như Postgres & MySQL, và thương mại như Oracle Database. Open-source

 

III. Tại sao lại sử dụng SQL hay NoSQL 

Khi nói về giải pháp cơ sở dữ liệu, không có một lựa chọn thích hợp với tất cả các giải pháp. Đó là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp lại sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ và không quan hệ cho những tình huống khác nhau. Ngay cả khi cơ sở dữ liệu NoSQL rất tốt cho hiệu suất và khả năng mở rộng quan hệ thì cũng có những trường hợp các cơ sở dữ liệu SQL có cấu trúc cao có thể phù hợp được.

Dữ liệu của bạn được lưu trữ và không thay đổi. Nếu doanh nghiệp của bạn không từng trải qua quá trình phát triển lớn cần nhiều máy chủ hơn và bạn đang làm việc với dữ liệu thích hợp thì có thể không có lý do gì để dùng một hệ thống được xây dựng để xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau và lưu lượng truy cập cao.

Bạn có thể chọn dùng NoSQL khi lưu trữ lượng lớn dữ liệu có ít hoặc không có cấu trúc. Cơ sở dữ liệu NoSQL không giới hạn số lượng loại dữ liệu khi bạn có thể lưu trữ với nhau và cho phép bạn tạo những loại mới khác nhau khi nhu cầu thay đổi. Với cơ sở dữ liệu dựa trên tài liệu, bạn có thể lưu trữ dữ liệu ở một nơi mà không phải xác định loại dữ liệu nào trước.

Trong thời đại số ngày nay, khi doanh nghiệp quản lý database tốt thì các nguồn lực sẽ được tối ưu hoá, các quy trình sẽ được đơn giản hoá đồng thời tăng năng suất lao động của tất cả các nhân sự. Việc sử dụng cơ sở dữ liệu SQL hay NoSQL còn tuỳ thuộc vào nhu cầu của mỗi doanh nghiệp. Hy vọng sau bài viết này sẽ giúp cho các bạn lựa chọn được đúng công cụ phù hợp với mình. 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học

Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Tìm hiểu: Câu lệnh select trong SQL

Tìm hiểu cách sử dụng câu lệnh SELECT trong SQL để truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu với cú pháp dễ hiểu và ví dụ minh họa chi tiết.

Khai phá dữ liệu với SQL: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Việc khai thác dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để ra quyết định chính xác. SQL (Structured Query Language) là công cụ chủ chốt giúp bạn thực hiện điều này bằng cách quản lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này cung cấp hướng dẫn cơ bản về cách để khai phá dữ liệu với SQL hiệu quả, từ các câu lệnh đơn giản đến các kỹ thuật phân tích nâng cao, dành cho những người mới bắt đầu.

Phân tích Dữ liệu và Hiểu biết Khách hàng: Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng

Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp, xử lý, đánh giá và giải thích các dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động trên trang web, tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá về chất lượng và sự hài lòng, và nhiều yếu tố khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Các bài viết liên quan