So sánh các loại cơ sở dữ liệu chính—quan hệ, dạng cột, tài liệu, đồ thị, vector, key-value và hơn thế nữa—với trường hợp dùng, đánh đổi và mẹo để chọn đúng.
Một “loại cơ sở dữ liệu" không chỉ là nhãn—nó tóm tắt cách một hệ thống lưu dữ liệu, cách bạn truy vấn, và những gì nó được tối ưu để làm. Lựa chọn này ảnh hưởng trực tiếp tới tốc độ (cái nào nhanh hay chậm), chi phí (phần cứng hoặc cloud), và khả năng (giao dịch, phân tích, tìm kiếm, sao chép, v.v.).
Các loại cơ sở dữ liệu khác nhau chấp nhận các đánh đổi khác nhau:
Những lựa chọn thiết kế đó ảnh hưởng tới:
Bài viết này đi qua các loại cơ sở dữ liệu chính và giải thích, với từng loại:
Nhiều sản phẩm hiện đại làm mờ ranh giới. Một số cơ sở dữ liệu quan hệ thêm hỗ trợ JSON chồng lấn với document database. Một vài nền tảng tìm kiếm và phân tích cung cấp chỉ mục vector như vector database. Có nơi kết hợp streaming và lưu trữ với tính năng chuỗi thời gian.
Vậy nên “loại" không phải là hộp cứng—nhưng vẫn hữu ích để hiểu điểm mạnh mặc định và loại khối lượng công việc mà một cơ sở dữ liệu xử lý tốt nhất.
Bắt đầu từ khối lượng công việc chính của bạn:
Rồi dùng phần “Cách chọn loại cơ sở dữ liệu phù hợp" để thu hẹp dựa trên quy mô, nhu cầu nhất quán, và các truy vấn bạn sẽ chạy thường xuyên nhất.
Cơ sở dữ liệu quan hệ là thứ nhiều người tưởng tới khi nghe “cơ sở dữ liệu". Dữ liệu được tổ chức thành bảng gồm hàng (bản ghi) và cột (trường). Một schema định nghĩa bảng trông như thế nào—cột nào tồn tại, kiểu dữ liệu, và cách các bảng liên quan với nhau.
Hệ thống quan hệ thường được truy vấn bằng SQL (Structured Query Language). SQL phổ biến vì dễ đọc và diễn đạt:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).Hầu hết công cụ báo cáo, nền tảng phân tích và ứng dụng doanh nghiệp dùng SQL, nên đây là lựa chọn an toàn khi bạn cần tương thích rộng.
Cơ sở dữ liệu quan hệ nổi tiếng với giao dịch ACID, giúp giữ dữ liệu đúng đắn:
Điều này quan trọng khi lỗi sẽ gây hậu quả lớn—ví dụ charge khách hàng đôi lần hay mất cập nhật tồn kho.
Cơ sở dữ liệu quan hệ thường phù hợp cho dữ liệu có cấu trúc, định nghĩa rõ và các workflow như:
Chính cấu trúc giúp hệ thống đáng tin cậy nhưng cũng có thể gây cản trở:
Khi mô hình dữ liệu thay đổi liên tục—hoặc bạn cần mở rộng ngang cực lớn với các mẫu truy cập đơn giản—các loại cơ sở dữ liệu khác có thể phù hợp hơn.
Cơ sở dữ liệu dạng cột lưu dữ liệu “theo cột" thay vì “theo hàng". Sự khác biệt đó ảnh hưởng lớn tới tốc độ và chi phí cho workload phân tích.
Trong row-store truyền thống (thường ở cơ sở dữ liệu quan hệ), các giá trị của một bản ghi nằm bên cạnh nhau. Điều này tốt khi bạn thường lấy hoặc cập nhật một khách hàng/đơn hàng tại một thời điểm.
Trong column-store, tất cả giá trị của cùng một trường nằm chung—mọi price, mọi country, mọi timestamp. Điều này giúp hiệu quả khi chỉ đọc vài cột cần thiết cho một báo cáo, mà không phải kéo cả hàng từ đĩa.
Các truy vấn BI/analytics thường:
SUM, AVG, COUNT, và group by các chiềuLưu trữ theo cột tăng tốc những mẫu này vì đọc ít dữ liệu hơn và nén tốt hơn (giá trị giống nhau gần nhau thì nén hiệu quả). Nhiều engine cột còn dùng thực thi vectorized và chia vùng/partition thông minh để tăng tốc quét lớn.
Hệ thống dạng cột phù hợp cho dashboard và báo cáo: “doanh thu theo tuần”, “20 sản phẩm hàng đầu theo khu vực”, “tỷ lệ chuyển đổi theo kênh”, hay “lỗi theo service trong 30 ngày qua”. Các truy vấn này chạm nhiều hàng nhưng ít cột.
Nếu workload chủ yếu là “lấy một bản ghi theo ID” hoặc “cập nhật một hàng nhiều lần mỗi giây”, dạng cột có thể chậm hoặc tốn hơn. Ghi thường được tối ưu cho batch (append-heavy) hơn là cập nhật nhỏ thường xuyên.
CSDL dạng cột phù hợp cho:
Nếu ưu tiên của bạn là các phép tổng hợp nhanh trên dữ liệu lớn, dạng cột thường là loại đầu tiên để đánh giá.
Cơ sở dữ liệu tài liệu lưu dữ liệu dưới dạng “tài liệu” — bản ghi tự chứa trông giống JSON. Thay vì tách thông tin qua nhiều bảng, bạn thường giữ các trường liên quan cùng nhau trong một đối tượng (có thể lồng mảng và đối tượng con). Điều này khiến nó phù hợp tự nhiên cho dữ liệu ứng dụng.
Một tài liệu có thể đại diện cho người dùng, sản phẩm, hoặc bài viết — kèm các thuộc tính khác nhau giữa các tài liệu. Một sản phẩm có size và color, sản phẩm khác có dimensions và materials, mà không buộc mọi bản ghi phải có cùng schema.
Sự linh hoạt này hữu ích khi yêu cầu thay đổi thường xuyên hoặc khi từng mục có các trường khác nhau.
Để tránh quét mọi tài liệu, database tài liệu dùng chỉ mục — cấu trúc dữ liệu giúp rà soát nhanh tài liệu phù hợp cho truy vấn. Bạn có thể đánh chỉ mục các trường lookup phổ biến (như email, sku, status), và nhiều hệ thống còn index được trường lồng nhau (như address.city). Chỉ mục tăng tốc đọc nhưng thêm chi phí cho ghi vì chỉ mục phải cập nhật khi tài liệu thay đổi.
CSDL tài liệu mạnh khi schema thay đổi, dữ liệu lồng nhau, và payload thân thiện API. Đánh đổi hiện lên khi bạn cần:
Rất phù hợp cho quản lý nội dung, danh mục sản phẩm, hồ sơ người dùng, và backend API — nơi dữ liệu khớp tự nhiên với “một đối tượng cho mỗi trang/màn hình/yêu cầu”.
Key-value là mô hình đơn giản nhất: lưu một value (từ chuỗi tới JSON blob) và truy xuất bằng key duy nhất. Phép toán cốt lõi cơ bản là “cho tôi value của key này”, nên các hệ thống này có thể cực nhanh.
Vì đọc/ghi tập trung vào một primary key, key-value được tối ưu cho độ trễ thấp và throughput cao. Nhiều hệ thống giữ dữ liệu nóng trong bộ nhớ, giảm thiểu planning truy vấn phức tạp, và mở rộng ngang dễ dàng.
Sự đơn giản này cũng ảnh hưởng tới cách bạn mô hình dữ liệu: thay vì hỏi DB “tìm tất cả người dùng ở Berlin đăng ký tuần trước”, bạn thiết kế key trỏ thẳng tới bản ghi mong muốn (ví dụ user:1234:profile).
Key-value thường dùng làm cache trước một DB chậm hơn (như quan hệ). Nếu app liên tục cần cùng dữ liệu — chi tiết sản phẩm, quyền người dùng, quy tắc giá — cache theo key tránh phải tính lại hoặc truy vấn lại.
Nó cũng phù hợp cho session storage vì session đọc/ghi nhiều và thường hết hạn tự động.
Hầu hết key-value hỗ trợ TTL (time to live) để dữ liệu tự hết hạn—lý tưởng cho session, token một lần, và bộ đếm rate limit.
Khi bộ nhớ giới hạn, hệ thống thường dùng chính sách eviction (như LRU) để loại bỏ mục cũ. Một số sản phẩm ưu tiên bộ nhớ, số khác có thể persist sang đĩa để bền bỉ. Lựa chọn giữa bộ nhớ và đĩa phụ thuộc vào ưu tiên tốc độ hay lưu trữ/khôi phục.
Key-value tuyệt khi bạn đã biết key. Nó kém phù hợp khi câu hỏi mở. Khả năng query so với SQL thường hạn chế. Hỗ trợ secondary indexes khác nhau: có nơi có, có nơi không—nhiều khi bạn tự quản lý các key tra cứu.
Rất phù hợp cho:
Nếu mẫu truy cập là “fetch/update theo ID” và độ trễ quan trọng, key-value thường là cách đơn giản nhất để có tốc độ đáng tin cậy.
Wide-column (hay wide-column stores) tổ chức dữ liệu thành column families. Thay vì một bảng cố định có cùng cột cho mọi hàng, bạn nhóm các cột liên quan và có thể lưu các tập cột khác nhau cho từng hàng trong cùng một family.
Mặc dù tên giống nhau, wide-column không giống columnar analytics.
Wide-column thiết kế cho:
Thường bạn biết partition key (quyết định dữ liệu nằm ở đâu), và bạn thường đọc một range trong partition đó (ví dụ, “tất cả event của thiết bị X từ 10:00–10:05”). Điều này phù hợp cho dữ liệu theo thời gian và workloads append-heavy.
Với wide-column, mô hình dữ liệu hướng theo truy vấn: bạn thiết kế bảng quanh các truy vấn chính xác bạn cần chạy. Điều này có thể dẫn tới sao chép dữ liệu dưới nhiều hình dạng để hỗ trợ các mẫu truy cập khác nhau.
Chúng cũng thường hạn chế join và ít truy vấn ad-hoc hơn relational. Nếu ứng dụng của bạn phụ thuộc vào quan hệ phức tạp và truy vấn linh hoạt, bạn có thể thấy bị giới hạn.
Wide-column thường dùng cho IoT events, messaging và activity streams, và các dữ liệu vận hành qui mô lớn nơi ghi nhanh và đọc theo key quan trọng hơn truy vấn quan hệ phong phú.
Graph DB lưu dữ liệu theo cách nhiều hệ thống thực sự hoạt động: điều này kết nối với điều kia. Thay vì nhồi quan hệ vào bảng và bảng nối, kết nối là phần của mô hình.
Một đồ thị thường có:
Điều này tự nhiên để biểu diễn mạng lưới, cấu trúc phân cấp và quan hệ nhiều-nhiều.
Truy vấn nặng quan hệ thường cần nhiều join trong relational. Mỗi join thêm độ phức tạp và chi phí khi dữ liệu lớn.
Graph DB được thiết kế cho traversals—đi từ node này sang node liên kết, rồi tiếp tục. Khi câu hỏi của bạn là “tìm các thực thể liên kết trong 2–6 bước”, traversal có thể giữ nhanh và dễ đọc ngay cả khi mạng mở rộng.
Graph phù hợp cho:
Graph có thể là sự thay đổi cho đội: mô hình dữ liệu khác, ngôn ngữ truy vấn (thường Cypher, Gremlin hoặc SPARQL) có thể mới mẻ. Cần quy ước rõ ràng cho loại quan hệ và hướng để giữ mô hình dễ quản lý.
Nếu quan hệ đơn giản, truy vấn chủ yếu lọc/aggregate, và vài join đáp ứng phần “liên kết”, thì cơ sở dữ liệu quan hệ vẫn là lựa chọn dễ hiểu—nhất là khi giao dịch và báo cáo đã vận hành tốt.
Vector DB thiết kế cho một kiểu câu hỏi cụ thể: “Mục nào tương tự nhất với mục này?” Thay vì khớp chính xác (ID hay từ khoá), chúng so sánh embeddings—biểu diễn số của nội dung (văn bản, hình ảnh, audio, sản phẩm) do mô hình AI tạo. Mục có ý nghĩa giống nhau có embeddings gần nhau trong không gian đa chiều.
Tìm kiếm thông thường có thể bỏ lỡ kết quả nếu cách diễn đạt khác nhau (“laptop sleeve” vs “notebook case”). Với embeddings, độ tương đồng dựa trên ý nghĩa, nên hệ thống có thể trả về kết quả phù hợp dù từ ngữ khác nhau.
Phép toán chính là nearest neighbor search: với vector truy vấn, lấy các vector gần nhất.
Trong ứng dụng thực tế, bạn thường kết hợp tương đồng với bộ lọc, ví dụ:
Mẫu “bộ lọc + tương đồng” làm cho tìm kiếm vector trở nên thực tế với dữ liệu thật.
Các trường hợp phổ biến:
Tìm kiếm vector dựa trên chỉ mục chuyên biệt. Xây và cập nhật các chỉ mục này tốn thời gian và có thể dùng nhiều bộ nhớ. Bạn cũng thường phải chọn giữa độ bao phủ cao hơn (tìm nhiều kết quả tốt hơn) và độ trễ thấp hơn (phản hồi nhanh hơn).
Vector DB hiếm khi thay thế DB chính. Một cách phổ biến: lưu “nguồn sự thật” (orders, users, documents) trong relational hoặc document DB, lưu embeddings + chỉ mục tìm kiếm trong vector DB—rồi ghép kết quả trở lại DB chính để lấy bản ghi đầy đủ và kiểm soát quyền truy cập.
Time-series DB (TSDB) thiết kế cho dữ liệu liên tục tới và luôn gắn timestamp. Nghĩ đến CPU usage mỗi 10 giây, độ trễ API cho mỗi request, cảm biến mỗi phút, hay giá chứng khoán thay đổi nhiều lần mỗi giây.
Hầu hết bản ghi chuỗi thời gian gồm:
Cấu trúc này giúp hỏi các câu như “tỷ lệ lỗi theo service” hoặc “so sánh độ trễ giữa các vùng”.
Vì khối lượng dữ liệu có thể tăng nhanh, TSDB thường tập trung vào:
Những tính năng này giữ chi phí lưu trữ và truy vấn ổn định mà không cần dọn dẹp thủ công liên tục.
TSDB phù hợp khi bạn cần tính toán theo thời gian, như:
Danh sách dùng phổ biến gồm monitoring, observability, IoT/sensors, và tick data tài chính.
Hạn chế: TSDB không phù hợp cho mối quan hệ phức tạp, join sâu giữa nhiều thực thể—với trường hợp đó, relational hoặc graph DB thường tốt hơn.
Một data warehouse ít là một “loại DB” đơn lẻ hơn là workload + kiến trúc: nhiều đội truy vấn dữ liệu lịch sử lớn để trả lời câu hỏi kinh doanh (xu hướng doanh thu, churn, rủi ro tồn kho). Bạn có thể mua dưới dạng sản phẩm quản lý, nhưng điều làm nó là cách dùng—tập trung, phân tích, và chia sẻ.
Hầu hết warehouse nhận dữ liệu theo hai cách:
Warehouse tối ưu cho analytics bằng vài mẹo thực tế:
Khi nhiều phòng ban dựa vào cùng số liệu, bạn cần kiểm soát truy cập, dấu vết audit, và lineage (nguồn của một metric và nó đã được biến đổi thế nào). Điều này thường quan trọng ngang hàng với tốc độ truy vấn.
Lakehouse kết hợp phân tích kiểu warehouse với tính linh hoạt của data lake—phù hợp khi bạn muốn một nơi cho cả bảng chỉnh sửa và file thô (log, hình ảnh, event bán cấu trúc), mà không phải nhân bản nhiều. Hợp lý khi dung lượng lớn, định dạng đa dạng, và bạn vẫn cần báo cáo SQL-friendly.
Chọn giữa các loại cơ sở dữ liệu là tìm sự phù hợp: bạn cần truy vấn gì, với tốc độ nào, và điều gì xảy ra khi một phần hệ thống lỗi.
Quy tắc nhanh:
Relational thường mạnh cho OLTP; columnar, warehouse, lakehouse thường dùng cho OLAP.
Khi mạng gặp sự cố, bạn thường không thể có cả ba:
Nhiều DB phân tán chọn vẫn phục vụ và đồng bộ sau (eventual consistency). Một số ưu tiên đúng đắn chặt, ngay cả khi phải từ chối một số request tới khi hệ thống ổn định.
Nếu nhiều user cập nhật cùng dữ liệu, bạn cần quy tắc rõ. Transactions gom các bước thành “tất cả hoặc không”. Locking và isolation levels ngăn xung đột nhưng có thể giảm throughput; isolation lỏng hơn tăng tốc nhưng có thể cho phép bất thường.
Lên kế hoạch cho backup, replication, và disaster recovery sớm. Cân nhắc cả việc kiểm thử restore, giám sát lag, và nâng cấp—những chi tiết vận hành ngày hai thường quan trọng không kém tốc độ truy vấn.
Chọn giữa các loại cơ sở dữ liệu chính không phải về “cái nào thịnh” mà là về bạn cần làm gì với dữ liệu. Cách thực tế để bắt đầu là làm ngược lại từ truy vấn và workload.
Viết ra 5–10 việc quan trọng nhất app hoặc nhóm phải làm:
Điều này thu hẹp lựa chọn nhanh hơn bất kỳ checklist tính năng nào.
Checklist nhanh về “hình dạng”:
Mục tiêu hiệu năng định hướng kiến trúc. Đặt số mục tiêu sơ bộ (p95 latency, đọc/ghi mỗi giây, giữ dữ liệu). Chi phí thường theo các yếu tố:
| Trường hợp chính | Phù hợp (thường) | Tại sao |
|---|---|---|
| Giao dịch, hóa đơn, tài khoản người dùng | Relational (SQL) | Ràng buộc mạnh, joins, nhất quán |
| Dữ liệu app với trường hay thay đổi | Document | Schema linh hoạt, tự nhiên với JSON |
| Cache thời gian thực / trạng thái session | Key-value store | Tra cứu nhanh theo key |
| Clickstream/số liệu theo thời gian | Time-series | Ghi cao + truy vấn theo thời gian |
| Dashboard BI, aggregate lớn | Columnar | Quét nhanh + nén |
| Quan hệ xã hội/tri thức | Graph | Duyệt quan hệ hiệu quả |
| Tìm kiếm ngữ nghĩa, RAG | Vector | Tìm kiếm theo độ tương đồng trên embeddings |
| Dữ liệu vận hành khổng lồ | Wide-column | Mở rộng ngang, truy vấn có mẫu dự đoán |
Nhiều đội dùng hai cơ sở dữ liệu: một cho vận hành (ví dụ relational) và một cho phân tích (ví dụ columnar/warehouse). Lựa chọn “đúng” là cái làm cho các truy vấn quan trọng nhất của bạn trở nên đơn giản, nhanh và rẻ để chạy đáng tin cậy.
Nếu bạn prototype hoặc triển khai tính năng mới nhanh, quyết định DB thường gắn với workflow phát triển. Nền tảng như Koder.ai (một nền tảng tạo web/backend/mobile từ chat) có thể làm cho chuyện này cụ thể hơn: ví dụ, stack backend mặc định của Koder.ai dùng Go + PostgreSQL, là điểm khởi đầu tốt khi bạn cần tính đúng đắn giao dịch và hệ sinh thái SQL rộng.
Khi sản phẩm lớn lên, bạn vẫn có thể thêm DB chuyên dụng (vector cho semantic search hoặc columnar/warehouse cho analytics) trong khi giữ PostgreSQL làm hệ thống nguồn sự thật. Chìa khóa là bắt đầu từ workload bạn cần hỗ trợ hôm nay—và giữ cánh cửa mở để “thêm kho lưu trữ thứ hai" khi mẫu truy vấn yêu cầu.
Một “loại cơ sở dữ liệu” là cách ngắn gọn để chỉ ba thứ:
Chọn loại thực ra là chọn những mặc định cho hiệu năng, chi phí và độ phức tạp vận hành.
Bắt đầu từ 5–10 truy vấn/kiểu ghi mà bạn thực sự cần nhất, rồi ánh xạ chúng tới điểm mạnh của các loại:
Cơ sở dữ liệu quan hệ là lựa chọn mặc định khi bạn cần:
Chúng có thể trở nên cồng kềnh khi bạn thay đổi schema liên tục, hoặc khi cần mở rộng ngang cực lớn với nhiều truy vấn join phân tán.
ACID là cam kết độ tin cậy cho các thay đổi nhiều bước:
Nó quan trọng nhất cho các luồng công việc mà sai sót sẽ tốn kém (thanh toán, đặt chỗ, cập nhật tồn kho).
Cơ sở dữ liệu dạng cột nhanh hơn cho phân tích vì các truy vấn thường:
SUM, COUNT, AVG, )Cơ sở dữ liệu tài liệu phù hợp khi:
Cần lưu ý trade-off về join phức tạp, sao chép dữ liệu để tối ưu đọc, và chi phí khi thực hiện giao dịch trên nhiều tài liệu.
Key-value phù hợp khi mô hình truy cập chủ yếu là:
Lưu ý: khả năng truy vấn tùy ý thường hạn chế, và hỗ trợ secondary index khác nhau—thường bạn phải thiết kế key hoặc các khóa tra cứu phụ.
Mặc dù tên tương tự, chúng phục vụ các mục đích khác nhau:
Wide-column thường yêu cầu mô hình hóa hướng theo truy vấn và không linh hoạt như SQL với nhiều join.
Chọn graph khi câu hỏi cốt lõi của bạn là về quan hệ, ví dụ:
Graph mạnh về duyệt quan hệ (traversals) trong khi relational sẽ cần nhiều join. Trade-off là bạn phải học mô hình hóa mới và ngôn ngữ truy vấn (Cypher/Gremlin/SPARQL).
Vector DB giải quyết tìm kiếm theo độ tương đồng trên embeddings (biểu diễn số của ý nghĩa). Dùng cho:
Thường nó không thay thế DB chính. Thực tế: giữ nguồn sự thật trong relational/document DB, lưu embeddings và chỉ mục vector trong vector DB, rồi nối kết trở lại để lấy bản ghi đầy đủ và kiểm soát quyền truy cập.
Nếu bạn vừa làm OLTP vừa làm analytics, hãy lên kế hoạch cho hai hệ thống (db vận hành + db phân tích).
GROUP BYLưu trữ theo cột giảm lượng dữ liệu đọc và nén tốt hơn. Ngược lại, workloads OLTP với nhiều cập nhật nhỏ hoặc lấy một bản ghi theo ID thường phù hợp hơn với row-store.