Skip to main content

2 posts tagged with "Tối ưu hóa"

View All Tags

NoSQL vs SQL – Khi nào nên sử dụng cái nào?

· 3 min read

1. SQL và NoSQL là gì?​

✅ SQL (Structured Query Language)​

SQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) dùng bảng có cấu trúc rõ ràng. Các hệ quản trị SQL phổ biến gồm:

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQL Server
  • Oracle Database

📌 Ưu điểm SQL:
✔️ Dữ liệu có cấu trúc rõ ràng, hỗ trợ ACID đảm bảo tính nhất quán.
✔️ Dễ dàng sử dụng JOIN, giúp truy vấn dữ liệu hiệu quả.
✔️ Được dùng phổ biến trong các hệ thống tài chính, thương mại điện tử, quản lý khách hàng (CRM).

✅ NoSQL (Not Only SQL)​

NoSQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu không quan hệ, có thể lưu trữ dữ liệu dưới nhiều dạng:

  • Document-based (MongoDB, CouchDB)
  • Key-Value (Redis, DynamoDB)
  • Column-based (Cassandra, HBase)
  • Graph-based (Neo4j, ArangoDB)

📌 Ưu điểm NoSQL:
✔️ Linh hoạt, không yêu cầu schema cố định.
✔️ Tối ưu cho dữ liệu lớn (Big Data) và khả năng mở rộng ngang.
✔️ Hỗ trợ tốt cho các hệ thống thời gian thực và ứng dụng web tốc độ cao.

2. So sánh SQL và NoSQL​

Tiêu chíSQLNoSQL
Cấu trúc dữ liệuBảng quan hệ (RDBMS)Không quan hệ (Key-Value, Document, Graph, Column)
SchemaCố định, phải định nghĩa trướcLinh hoạt, có thể thay đổi
Khả năng mở rộngTheo chiều dọc (scale-up)Theo chiều ngang (scale-out)
Tốc độ xử lýTối ưu cho JOIN và truy vấn phức tạpNhanh hơn với dữ liệu phi cấu trúc
Hỗ trợ giao dịchĐảm bảo ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)Hỗ trợ BASE (Basically Available, Soft-state, Eventually consistent)
Ứng dụng chínhTài chính, thương mại điện tử, CRMBig Data, IoT, mạng xã hội, real-time analytics

3. Khi nào nên chọn SQL? Khi nào nên chọn NoSQL?​

✅ Khi nào dùng SQL?​

✔️ Dữ liệu có cấu trúc rõ ràng và yêu cầu tính toàn vẹn cao.
✔️ Cần thực hiện JOIN nhiều bảng và truy vấn phức tạp.
✔️ Ứng dụng yêu cầu giao dịch an toàn (ngân hàng, bảo hiểm, tài chính).

📌 Ví dụ: Hệ thống quản lý khách hàng (CRM), hệ thống kế toán, thương mại điện tử (Shopify, Amazon).

✅ Khi nào dùng NoSQL?​

✔️ Ứng dụng cần khả năng mở rộng lớn, dữ liệu phi cấu trúc.
✔️ Cần xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực (Big Data, AI).
✔️ Ứng dụng mạng xã hội, game, IoT.

📌 Ví dụ: Facebook (sử dụng Cassandra), Instagram (MongoDB), Netflix (DynamoDB).

4. Kết luận​

Cả SQL và NoSQL đều có ưu nhược điểm riêng. Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu và yêu cầu mở rộng của hệ thống.

  • SQL phù hợp với hệ thống tài chính, thương mại điện tử cần sự ổn định.
  • NoSQL phù hợp với Big Data, AI, IoT, ứng dụng thời gian thực.

🚀 Lựa chọn đúng sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và khả năng mở rộng cho hệ thống!

SQL vs NoSQL

Tối ưu truy vấn SQL: Hướng dẫn chi tiết để tăng tốc cơ sở dữ liệu

· 3 min read

🚀 Tối ưu truy vấn SQL: Hướng dẫn chi tiết để tăng tốc cơ sở dữ liệu​

Việc tối ưu hóa truy vấn SQL giúp cải thiện hiệu suất cơ sở dữ liệu, giảm thời gian xử lý và tiết kiệm tài nguyên hệ thống. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các kỹ thuật quan trọng để tăng tốc truy vấn SQL.

🎯 1. Sử dụng EXPLAIN để phân tích truy vấn​

Lệnh EXPLAIN giúp bạn hiểu cách truy vấn được thực thi, cung cấp thông tin về chỉ mục (index), sắp xếp (sorting), và kiểu quét bảng (table scan).

📌 Ví dụ:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

📌 2. Indexing - Chỉ mục SQL​

Chỉ mục giúp tăng tốc độ truy vấn bằng cách giảm số lượng bản ghi cần đọc.

✅ Loại chỉ mục phổ biến:

  • Primary Index: Chỉ mục chính trên khóa chính (Primary Key).
  • Unique Index: Đảm bảo không có giá trị trùng lặp trong cột.
  • Composite Index: Chỉ mục trên nhiều cột để tăng tốc tìm kiếm.

📌 Ví dụ tạo chỉ mục:

CREATE INDEX idx_customer ON orders(customer_id);

🚀 3. Tránh sử dụng SELECT *​

Truy vấn SELECT * đọc tất cả các cột, gây tốn tài nguyên. Chỉ chọn những cột cần thiết để tăng tốc truy vấn.

❌ Truy vấn kém hiệu quả:

SELECT * FROM customers;

✅ Tối ưu hơn:

SELECT id, name, email FROM customers;

📊 4. Sử dụng JOIN thay vì SUBQUERY​

Subquery có thể làm chậm truy vấn, thay vào đó, sử dụng JOIN sẽ hiệu quả hơn.

❌ Subquery chậm:

SELECT name FROM customers WHERE id IN (SELECT customer_id FROM orders);

✅ JOIN nhanh hơn:

SELECT customers.name FROM customers JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

🛠 5. Sử dụng Partitioning để chia nhỏ dữ liệu​

Partitioning giúp chia nhỏ bảng dữ liệu lớn thành nhiều phần, giúp tăng tốc truy vấn trên bảng lớn.

📌 Ví dụ Partitioning theo ngày:

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    amount DECIMAL(10,2),
    sale_date DATE
) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);

✅ Kết luận​

Tối ưu hóa SQL không chỉ giúp truy vấn chạy nhanh hơn mà còn cải thiện hiệu suất toàn bộ hệ thống. Hãy áp dụng các kỹ thuật như EXPLAIN, Indexing, Partitioning và tránh **SELECT *** để tăng tốc độ xử lý dữ liệu.

🚀 Bạn đã tối ưu truy vấn SQL như thế nào? Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn!

📌 Xem thêm: Hướng dẫn SQL từ A-Z