Cơ sở dữ liệu là gì? 8 mô hình cơ sở dữ liệu phổ biến 

Cơ sở dữ liệu là gì?Trong thời đại số hóa hiện nay, thông tin và cơ sở dữ liệu trở thành tài sản quý giá nhất của mọi tổ chức và doanh nghiệp. Việc quản lý và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo toàn bộ hoạt động luôn suôn sẻ và phát triển bền vững. 

Hãy cùng FPT Cloud tìm hiểu chung về cơ sở dữ liệu, 8 mô hình phổ biến và tầm quan trọng của nó trong thế giới công nghệ hiện nay. 

1. Cơ sở dữ liệu là gì?  

Cơ sở dữ liệu (Database) là một tập hợp các dữ liệu có tổ chức, liên quan đến nhau, được lưu trữ và truy cập điện tử từ hệ thống máy tính. Dữ liệu trong cơ sở dữ liệu có thể được truy cập, chỉnh sửa, thêm mới hoặc xóa thông qua các phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL, SQL Server, Oracle,...

>>> Xem thêm: Dev C++ là gì? Cách tải và cài đặt với Dev++ cho người mới

2. Tầm quan trọng của Cơ sở dữ liệu 

Cơ sở dữ liệu (CSDL) đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc lưu trữ, quản lý và khai thác thông tin trong các hệ thống công nghệ thông tin hiện đại. Dưới đây là những lý do chính minh chứng cho tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu:

Tổ chức dữ liệu có hệ thống

CSDL giúp tổ chức dữ liệu một cách có hệ thống, đảm bảo thông tin được sắp xếp và lưu trữ theo cấu trúc nhất định. Điều này giúp dễ dàng truy cập và quản lý dữ liệu.

Truy xuất dữ liệu nhanh chóng

Với các công cụ tìm kiếm và truy vấn mạnh mẽ, CSDL cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin cần thiết một cách hiệu quả.

Kiểm soát truy cập

CSDL cho phép thiết lập các quyền truy cập và hạn chế đối với từng người dùng hoặc nhóm người dùng, đảm bảo chỉ những ai có quyền mới có thể truy cập và thao tác với dữ liệu nhạy cảm.

Quản trị hiệu quả 

CSDL hỗ trợ quản trị doanh nghiệp bằng cách cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, giúp ban lãnh đạo đưa ra các quyết định chiến lược và tác nghiệp đúng đắn.

Mở rộng dễ dàng

CSDL cho phép mở rộng hệ thống dễ dàng khi nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu tăng lên, giúp doanh nghiệp phát triển mà không gặp rào cản về công nghệ.

Ứng dụng doanh nghiệp 

CSDL là nền tảng cho các hệ thống quản lý doanh nghiệp như ERP, CRM, giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh và nâng cao hiệu suất làm việc.

>>> Xem thêm: Bit là gì? Tầm quan trọng của Bit, Byte trong lập trình

3. 8 mô hình cơ sở dữ liệu phổ biến 

Dưới đây là những mô hình cơ sở dữ liệu phổ biến, mỗi mô hình có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp cho các trường hợp sử dụng khác nhau. 

3.1. Mô hình cơ sở dữ liệu phân cấp (Hierarchical model)

Mô hình cơ sở dữ liệu phân cấp là một trong những mô hình sớm nhất, tổ chức dữ liệu theo cấu trúc dạng cây với một nút gốc duy nhất được kết nối với nhiều nút con. Mỗi nút con có thể có một hoặc nhiều nút con, nhưng chúng chỉ có thể có một nút cha duy nhất.

Đặc trưng

• Dữ liệu được tổ chức thành cấu trúc cây
• Mỗi nút có thể có một nút cha và nhiều nút con
• Các nút được truy cập thông qua mối quan hệ cha-con

Ưu điểm 

• Cấu trúc đơn giản và trực quan
• Điều hướng và truy xuất dữ liệu hiệu quả cho các trường hợp sử dụng cụ thể
• Mức độ bảo trì thấp

Nhược điểm

• Tính linh hoạt hạn chế
• Những thay đổi và cập nhật phức tạp
• Khó thể hiện mối quan hệ giữa các nút nếu không có kết nối phân cấp trực tiếp

Trường hợp sử dụng 

• Hệ thống tập tin
• Cơ cấu tổ chức
• Lưu trữ dữ liệu XML

3.2. Mô hình cơ sở dữ liệu mạng (Network model)

Mô hình cơ sở dữ liệu mạng là sự phát triển của mô hình phân cấp, cho phép các nút dữ liệu có nhiều mối quan hệ cha và con. Điều này cho phép kết nối phức tạp giữa các mục, loại bỏ một số hạn chế của mô hình phân cấp.

Đặc trưng

• Các nút dữ liệu có thể có nhiều mối quan hệ cha và con
• Cho phép kết nối phức tạp giữa các mục dữ liệu
• Điều hướng thông qua các con trỏ hoặc liên kết giữa các nút

Ưu điểm 

• Tăng tính linh hoạt so với mô hình phân cấp
• Truy vấn hiệu quả cho các mối quan hệ được kết nối với nhau
• Giảm sự dư thừa do khả năng chia sẻ các nút con giữa nhiều nút cha

Nhược điểm

• Tăng độ phức tạp
• Chi phí bảo trì và cập nhật cao hơn
• Khó khăn trong việc truy xuất dữ liệu cho các truy vấn không tầm thường

Trường hợp sử dụng

• Các ứng dụng yêu cầu mối quan hệ nhiều-nhiều
• Hệ thống quản lý hàng tồn kho
• Mạng viễn thông

3.3. Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational model)

Đây là mô hình phổ biến nhất, lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng với các mối quan hệ được xác định bởi khóa chính và khóa ngoại. Mỗi hàng, được gọi là bộ hoặc bản ghi, đại diện cho một mục dữ liệu riêng lẻ, trong khi mỗi cột, được gọi là thuộc tính, lưu trữ một loại dữ liệu cụ thể. 

Đặc điểm chính

• Bảng: Dữ liệu được lưu trữ trong các bảng bao gồm các hàng và cột. Mỗi bảng có một mục đích cụ thể và nên lưu trữ một loại mục dữ liệu duy nhất.
• Khóa chính: Mỗi hàng trong bảng phải có một khóa chính duy nhất xác định nó. Khóa chính có thể là một cột đơn lẻ hoặc là sự kết hợp của nhiều cột.
• Khóa ngoại: Để thiết lập mối quan hệ giữa các bảng, khóa ngoại được sử dụng. Khóa ngoại là một thuộc tính hoặc tập hợp các thuộc tính khớp với khóa chính trong bảng khác, tạo liên kết giữa hai bảng.
• Chuẩn hóa: Cơ sở dữ liệu quan hệ thường được chuẩn hóa để giảm sự dư thừa và cải thiện tính toàn vẹn dữ liệu bằng cách tổ chức dữ liệu thành nhiều bảng liên quan với sự trùng lặp tối thiểu.
• Giao dịch ACID: Cơ sở dữ liệu quan hệ thường hỗ trợ các giao dịch ACID (Tính nguyên tử, Tính nhất quán, Cách ly, Độ bền), đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và xử lý lỗi trong quá trình vận hành cơ sở dữ liệu.

Ưu điểm

• Tính linh hoạt: Cơ sở dữ liệu quan hệ có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau và hỗ trợ truy vấn phức tạp bằng SQL hoặc các ngôn ngữ truy vấn khác.
• Tính toàn vẹn dữ liệu: Khóa chính, khóa ngoài và giao dịch ACID đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và đáng tin cậy trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Dễ sử dụng: Cấu trúc dạng bảng của cơ sở dữ liệu quan hệ rất trực quan, giúp bạn dễ hiểu và làm việc với dữ liệu.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu quan hệ có thể được mở rộng theo chiều dọc bằng cách thêm tài nguyên điện toán, lưu trữ và kết nối mạng vào một máy chủ, nhưng chúng có thể yêu cầu các giải pháp mở rộng theo chiều ngang phức tạp hơn.

Nhược điểm

• Giới hạn tỷ lệ theo chiều dọc: Tỷ lệ theo chiều dọc có thể đạt đến giới hạn do phần cứng trở nên quá tốn kém hoặc có những hạn chế trong phần cứng.
• Độ phức tạp: Việc thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu quan hệ được chuẩn hóa hợp lý có thể phức tạp và tốn thời gian.
• Khó khăn với dữ liệu phân cấp: Cơ sở dữ liệu quan hệ có thể gặp khó khăn với các cấu trúc dữ liệu phân cấp phức tạp và có thể yêu cầu truy vấn đệ quy hoặc các cách giải quyết khác để xử lý hiệu quả.

3.4. Mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng (Object Oriented model)

Mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng, lưu trữ dữ liệu dưới dạng đối tượng thay vì bảng. Đối tượng là các thể hiện của các lớp được xác định bằng cách sử dụng các khái niệm như kế thừa, đóng gói và đa hình. 

Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng cho phép các mối quan hệ phức tạp giữa các đối tượng và hoạt động trên các đối tượng đó, khiến chúng phù hợp với các ứng dụng yêu cầu thao tác và phân tích dữ liệu nâng cao.

Đặc điểm chính

• Đối tượng: Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng đối tượng, là thể hiện của các lớp, với các thuộc tính và phương thức mô tả hành vi và trạng thái của đối tượng.
• Lớp và tính kế thừa: Các đối tượng được tổ chức thành các lớp, có thể kế thừa các thuộc tính và phương thức từ lớp cha, cho phép tái sử dụng mã và bảo trì dễ dàng.
• Đóng gói: Các đối tượng trong mô hình cơ sở dữ liệu hướng đối tượng đóng gói dữ liệu của chúng, cung cấp quyền truy cập và sửa đổi thông qua các phương thức được xác định cẩn thận.
• Đa hình: Các loại đối tượng khác nhau có thể được xử lý như thể chúng cùng loại bằng cách sử dụng đa hình, đơn giản hóa thao tác và phân tích dữ liệu.
• Các mối quan hệ phức tạp: Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng có thể mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các đối tượng bằng cách sử dụng các khái niệm như ngăn chặn, liên kết và kế thừa.

Ưu điểm 

• Phù hợp với các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng: Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phù hợp chặt chẽ với các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, cho phép lưu trữ và thao tác dữ liệu liền mạch trong các ứng dụng được xây dựng bằng các ngôn ngữ như Java, C++ và Python .
• Xử lý dữ liệu phức tạp: Khả năng xử lý các mối quan hệ và hoạt động phức tạp trên các đối tượng làm cho cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phù hợp với các ứng dụng yêu cầu thao tác và phân tích dữ liệu nâng cao.
• Tái sử dụng mã: Tính kế thừa và đa hình tạo điều kiện cho việc tái sử dụng mã và bảo trì dễ dàng, dẫn đến thiết kế cơ sở dữ liệu linh hoạt và dễ bảo trì.
• Chức năng kết hợp: Một số cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, chẳng hạn như PostgreSQL , kết hợp các tính năng của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống và các nguyên tắc hướng đối tượng, mang lại tính linh hoạt và linh hoạt cho nhiều ứng dụng.

Nhược điểm

• Thị trường và hỗ trợ hẹp hơn: Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng ít phổ biến hơn cơ sở dữ liệu quan hệ, khiến việc tìm kiếm hỗ trợ, công cụ và nhà phát triển có kinh nghiệm trở nên khó khăn hơn.
• Đường cong học tập: Cơ sở dữ liệu hướng đối tượng giới thiệu các khái niệm và kỹ thuật lập trình mới, có thể có đường cong học tập dốc đối với các nhà phát triển không quen với các phương pháp hướng đối tượng.
• Mối quan tâm về hiệu suất: Do mức độ trừu tượng và phức tạp cao, cơ sở dữ liệu hướng đối tượng có thể có những hạn chế về hiệu suất so với các mô hình cơ sở dữ liệu đơn giản hơn.

3.5. Mô hình cơ sở dữ liệu đồ thị 

Mô hình cơ sở dữ liệu đồ thị là một loại cơ sở dữ liệu noSQL biểu diễn dữ liệu dưới dạng các nút và cạnh trong biểu đồ. Các nút đại diện cho các thực thể, trong khi các cạnh đại diện cho các kết nối hoặc mối quan hệ giữa các thực thể này. 

Cơ sở dữ liệu đồ thị được thiết kế để lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả với các mối quan hệ phức tạp, liên kết với nhau, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như mạng xã hội, hệ thống đề xuất và phát hiện gian lận.

Đặc điểm chính

• Nút và cạnh: Dữ liệu được lưu trữ trong các nút và cạnh, trong đó các nút đại diện cho các thực thể và các cạnh thể hiện mối quan hệ giữa các thực thể.
• Thuộc tính: Cả nút và cạnh đều có thể lưu trữ các thuộc tính, là các cặp khóa-giá trị lưu trữ thông tin bổ sung về đối tượng.
• Mối quan hệ có hướng: Các cạnh trong cơ sở dữ liệu đồ thị được định hướng, thể hiện hướng của mối quan hệ giữa các nút.
• Liền kề không có chỉ mục: Không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ các kết nối và mối quan hệ một cách trực tiếp, giúp việc truyền tải nhanh chóng và hiệu quả mà không cần tra cứu chỉ mục hoặc các phép nối phức tạp.
• Ngôn ngữ truy vấn chuyên biệt: Cơ sở dữ liệu đồ thị thường sử dụng các ngôn ngữ truy vấn chuyên biệt, chẳng hạn như Cypher cho Neo4j hoặc Gremlin cho Apache TinkerPop, để truy vấn và thao tác hiệu quả dữ liệu được lưu trữ trong biểu đồ.

Ưu điểm 

• Xử lý mối quan hệ hiệu quả: Cơ sở dữ liệu đồ thị vượt trội trong việc lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu với các mối quan hệ phức tạp, vượt trội hơn cơ sở dữ liệu quan hệ trong nhiều trường hợp sử dụng liên quan đến dữ liệu được kết nối với nhau.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu đồ thị có thể mở rộng theo chiều ngang bằng cách phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ, làm cho chúng phù hợp với các tập dữ liệu lớn và đang phát triển.
• Biểu diễn trực quan: Việc biểu diễn trực quan dữ liệu và các mối quan hệ của mô hình đồ thị có thể trực quan và dễ hiểu hơn so với cấu trúc dạng bảng trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Tính linh hoạt: Cơ sở dữ liệu đồ thị có thể dễ dàng chứa các nút, cạnh và thuộc tính mới mà không yêu cầu thay đổi lược đồ, mang lại sự linh hoạt trong việc lưu trữ và phát triển dữ liệu.

Nhược điểm

• Thị trường ngách: Cơ sở dữ liệu đồ thị ít phổ biến hơn các mô hình cơ sở dữ liệu khác, có khả năng hạn chế tính khả dụng của hỗ trợ, công cụ và tài nguyên.
• Đường cong học tập: Các khái niệm và ngôn ngữ truy vấn chuyên biệt trong cơ sở dữ liệu đồ thị có thể yêu cầu các nhà phát triển đầu tư thời gian và công sức để tìm hiểu và thích ứng với các công cụ và kỹ thuật mới này.
• Ít phù hợp hơn với dữ liệu phi quan hệ: Cơ sở dữ liệu đồ thị có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các ứng dụng không có mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu hoặc khi trọng tâm chính là tổng hợp hoặc phân tích dữ liệu.

3.6. Mô hình cơ sở dữ liệu cột 

Mô hình cơ sở dữ liệu cột, còn được gọi là cơ sở dữ liệu hướng cột, lưu trữ dữ liệu theo định dạng theo cột thay vì định dạng theo hàng truyền thống. Mô hình này được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất đọc và ghi các cột dữ liệu riêng lẻ, khiến nó đặc biệt phù hợp với khối lượng công việc phân tích, thông tin kinh doanh và các trường hợp sử dụng báo cáo.

Đặc điểm 

• Lưu trữ theo cột: Thay vì lưu trữ dữ liệu theo hàng, cơ sở dữ liệu dạng cột lưu trữ các cột dữ liệu lại với nhau. Điều này cho phép lưu trữ, truy xuất và xử lý dữ liệu theo cột hiệu quả.
• Nén dữ liệu: Vì các hàng trong cột có xu hướng chứa dữ liệu tương tự nhau nên cơ sở dữ liệu cột có thể đạt được tỷ lệ nén cao hơn so với các đối tác dựa trên hàng của chúng.
• Tập hợp: Cơ sở dữ liệu cột được tối ưu hóa cho các truy vấn tổng hợp và chức năng phân tích, mang lại hiệu suất truy vấn nhanh chóng trên các tập dữ liệu lớn.
• Tối ưu hóa việc đọc: Các cơ sở dữ liệu này được điều chỉnh cho khối lượng công việc đọc nhiều vì chúng có thể đọc một tập hợp con dữ liệu nhỏ hơn cơ sở dữ liệu dựa trên hàng.
• Hiệu suất ghi: Mặc dù cơ sở dữ liệu dạng cột thường thể hiện hiệu suất đọc tuyệt vời nhưng hiệu suất ghi có thể tương đối chậm hơn do nhu cầu cơ cấu lại dữ liệu trong quá trình chèn.

Ưu điểm 

• Cơ sở dữ liệu cột cung cấp một số lợi ích, bao gồm:
• Tốc độ truy vấn: Thời gian truy vấn thường nhanh hơn đáng kể trong cơ sở dữ liệu dạng cột do khả năng truy cập các cột cụ thể mà không cần phải đọc toàn bộ hàng.
• Nén dữ liệu: Sự giống nhau về dữ liệu vốn có trong các cột cho phép cơ sở dữ liệu dạng cột đạt được tỷ lệ nén cao hơn, giảm chi phí lưu trữ và tăng hiệu suất truy vấn.
• Xử lý phân tích: Cơ sở dữ liệu cột vượt trội trong các nhiệm vụ xử lý phân tích, khiến chúng trở nên lý tưởng cho khối lượng công việc kinh doanh thông minh, báo cáo và phân tích đặc biệt.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu cột có thể mở rộng theo chiều ngang và chiều dọc, cho phép chúng xử lý hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ.

Nhược điểm

• Mặc dù có những ưu điểm nhưng cơ sở dữ liệu cột vẫn có một số hạn chế, chẳng hạn như:
• Hiệu suất ghi: Thiết kế lưu trữ đặc biệt của cơ sở dữ liệu cột có thể dẫn đến hiệu suất ghi chậm hơn so với cơ sở dữ liệu dựa trên hàng truyền thống do cơ cấu lại dữ liệu trong quá trình ghi.
• Xử lý giao dịch: Cơ sở dữ liệu cột có thể không phải là lựa chọn tốt nhất để xử lý giao dịch, đặc biệt khi các hoạt động cấp hàng phổ biến trong ứng dụng.

3.7. Mô hình cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian 

Mô hình cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian xử lý chủ yếu dữ liệu được đánh dấu thời gian và được xây dựng để xử lý các điểm dữ liệu thể hiện các phép đo hoặc sự kiện xảy ra theo thời gian. Các cơ sở dữ liệu này chuyên lưu trữ, truy xuất và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. 

Các ứng dụng điển hình được hưởng lợi từ cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm hệ thống giám sát, phân tích dữ liệu tài chính và ứng dụng Internet of Things (IoT) .

Đặc điểm 

• Dấu thời gian: Các điểm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian luôn được liên kết với dấu thời gian, biểu thị thời điểm xảy ra phép đo hoặc sự kiện.
• Lưu trữ dữ liệu: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian thường lưu trữ các điểm dữ liệu theo thứ tự thời gian để truy xuất và xử lý dữ liệu dựa trên thời gian một cách hiệu quả.
• Tập hợp: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hỗ trợ các hàm tổng hợp khác nhau, chẳng hạn như trung bình, tối thiểu, tối đa và tổng, rất hữu ích cho việc phân tích và tóm tắt dữ liệu dựa trên thời gian.
• Lưu giữ dữ liệu: Các cơ sở dữ liệu này thường bao gồm các chính sách lưu giữ dữ liệu có thể tự động xóa hoặc tổng hợp các điểm dữ liệu khi chúng vượt quá độ tuổi xác định, giúp quản lý chi phí lưu trữ và duy trì hiệu suất truy vấn hiệu quả.

Ưu điểm

• Việc sử dụng cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian mang lại một số lợi ích, bao gồm:
• Tối ưu hóa cho dữ liệu dựa trên thời gian: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian được thiết kế đặc biệt để xử lý các điểm dữ liệu có dấu thời gian, khiến chúng trở nên phù hợp tự nhiên cho các ứng dụng dựa trên thời gian.
• Hiệu suất truy vấn hiệu quả: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian cung cấp hiệu suất truy vấn hiệu quả cho dữ liệu dựa trên thời gian bằng cách lưu trữ các điểm dữ liệu theo trình tự thời gian và cung cấp khả năng tìm kiếm và lập chỉ mục chuyên biệt.
• Lưu giữ dữ liệu: Chính sách lưu giữ dữ liệu tự động trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian giúp quản lý chi phí lưu trữ và duy trì hiệu suất truy vấn hiệu quả theo thời gian.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian có thể mở rộng theo chiều ngang và chiều dọc để xử lý hiệu quả khối lượng điểm dữ liệu khổng lồ.

Nhược điểm

• Mặc dù có những lợi ích nhưng cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian có một số hạn chế:
• Các trường hợp sử dụng chuyên biệt: Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian có thể không phù hợp lắm cho các ứng dụng có mục đích chung do chúng tập trung chuyên biệt vào dữ liệu dựa trên thời gian.
• Truy vấn không dựa trên thời gian: Các truy vấn không dựa trên thời gian hoặc không liên quan đến dấu thời gian có thể không hiệu quả trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian so với các mô hình khác.

3.8. Mô hình cơ sở dữ liệu tài liệu 

Mô hình cơ sở dữ liệu tài liệu, còn được gọi là cơ sở dữ liệu hướng tài liệu hoặc kho lưu trữ tài liệu, là một loại cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ dữ liệu dưới dạng tài liệu bán cấu trúc. Các tài liệu này có thể ở các định dạng như JSON, BSON hoặc XML. 

Cơ sở dữ liệu tài liệu cung cấp cách tổ chức dữ liệu linh hoạt và không có sơ đồ, mang lại khả năng mở rộng dễ dàng và phân phối dữ liệu theo chiều ngang.

Đặc điểm 

• Mô hình dữ liệu linh hoạt: Cơ sở dữ liệu tài liệu cho phép tổ chức dữ liệu linh hoạt và không có lược đồ, giúp việc quản lý các yêu cầu và cấu trúc dữ liệu đang phát triển trở nên đơn giản hơn.
• Định hướng tài liệu: Dữ liệu được lưu trữ ở định dạng bán cấu trúc, con người có thể đọc được, chẳng hạn như JSON hoặc XML , cho phép thao tác và truy xuất dữ liệu dễ dàng.
• Lập chỉ mục và truy vấn: Cơ sở dữ liệu tài liệu hỗ trợ nhiều khả năng lập chỉ mục và truy vấn trên các thuộc tính tài liệu, mang lại sự linh hoạt để truy vấn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
• Dễ dàng mở rộng quy mô: Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể mở rộng theo chiều ngang bằng cách phân vùng dữ liệu trên nhiều nút, xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu.

Ưu điểm 

• Mô hình dữ liệu linh hoạt: Bản chất không có lược đồ của cơ sở dữ liệu tài liệu mang lại sự linh hoạt trong việc tổ chức dữ liệu và giúp quản lý các yêu cầu dữ liệu thay đổi dễ dàng hơn.
• Truy xuất dữ liệu dễ dàng: Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể lưu trữ và truy xuất các cấu trúc dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả, chẳng hạn như các tài liệu và mảng lồng nhau, trong một thao tác duy nhất.
• Khả năng mở rộng: Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể xử lý hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn thông qua chia tỷ lệ và phân vùng theo chiều ngang.
• Tính linh hoạt: Với mô hình dữ liệu linh hoạt, cơ sở dữ liệu tài liệu có thể theo kịp các yêu cầu thay đổi nhanh chóng của các dự án phát triển linh hoạt.

Nhược điểm 

• Cơ sở dữ liệu tài liệu cũng có những hạn chế nhất định:
• Giao dịch phức tạp: Cơ sở dữ liệu tài liệu có thể không lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu giao dịch phức tạp hoặc tính toàn vẹn tham chiếu giữa các tài liệu do tính chất ít lược đồ của chúng.
• Khả năng truy vấn: Mặc dù cơ sở dữ liệu tài liệu cung cấp khả năng truy vấn linh hoạt nhưng một số truy vấn phức tạp có thể khó thực hiện hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ.

4. 6 kỹ thuật lập mô hình dữ liệu người dùng cần biết 

Lập mô hình dữ liệu là quá trình xác định và mô tả cấu trúc của dữ liệu trong một hệ thống. Nó bao gồm việc xác định các thực thể, thuộc tính, mối quan hệ và các quy tắc dữ liệu. Có nhiều kỹ thuật lập mô hình dữ liệu khác nhau, nhưng sau đây là 6 kỹ thuật tiêu chuẩn:

Mô hình hóa phân cấp

Mô hình tập trung sắp xếp dữ liệu theo cấu trúc cây, với các thực thể ở cấp cao hơn liên quan đến các thực thể ở cấp thấp hơn. Mô hình này thích hợp cho dữ liệu có mối quan hệ cha-con rõ ràng, ví dụ như hệ thống tổ chức, phân loại sản phẩm.

Mô hình dữ liệu quan hệ

Đây là dạng mô hình hình thành các mối quan hệ cho hệ thống theo chủ đích, được ứng dụng trong nhiều hoạt động vì mang lại nhiều lợi ích đa dạng với từng dữ liệu. Nó được hình thành dưới định dạng bảng và thực hiện bằng các phép toán để hình thành  mô hình dữ liệu.

Kỹ thuật lập mô hình dữ liệu mạng

Dạng mô hình này chuyển cấu trúc dữ liệu sang dạng đồ thị giúp liên kết nhiều bản ghi khác lại với nhau. Các thực thể tại các đỉnh có mối quan hệ với các cung dữ liệu, các thực thể có mối quan hệ thường sẽ có nhiều đường dẫn theo cấu trúc của mô hình. Mô hình này được xem là cầu nối giữa các bản ghi dữ liệu trong hệ thống.

Kiểu mô hình hướng đối tượng

Tuy khái niệm mô hình cơ sở dữ liệu là gì xuất hiện muộn hơn so với các mô hình khác, nhưng chúng sở hữu một tính năng đặc biệt là giúp có thể phân tích, định nghĩa các dữ liệu khó mang tính phức tạp. Tuy vậy, vẫn còn mặt hạn chế đó là sử dụng con trỏ nhiều và tình trạng lưu trữ còn rắc rối.

Lập mô hình mối quan hệ thực thể

Đây là dạng mô hình hiển thị các mối quan hệ giữa các thực thể tạo thành một tập thực thể dữ liệu. Một tập thực thể có thể mang nhiều thuộc tính và tính chất khác nhau nhưng vẫn có thể tạo thành một tập hợp và có mối quan hệ với nhau.

Lập mô hình dữ liệu ngữ nghĩa (thứ nguyên)

Dạng mô hình này đẳng cấp hơn khi nó có thể dựa trên ngữ nghĩa và cấu trúc mô hình tạo thành cơ sở dữ liệu. Mô hình này cho phép thiết kế định dạng mang nhiều ý nghĩa phù hợp với các mô hình dữ liệu tiên tiến.

Bài viết liên quan:

• GPU là gì? Chức năng và sự khác biệt với CPU
• React là gì? Thành phần và cách hoạt động của React

Như vậy, qua bài viết trên FPT Cloud monmg rằng đã giúp bạn giải đáp chủ đề “Cơ sở dữ liệu là gì?”. Đây không chỉ là nơi lưu trữ dữ liệu, mà còn là công cụ mạnh mẽ giúp biến dữ liệu thành những thông tin giá trị, hỗ trợ ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy phát triển bền vững trong mọi lĩnh vực. Hãy tận dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu để nâng tầm quản lý dữ liệu và kiến tạo thành công trong kỷ nguyên số.