22 thg 4, 2025·8 phút
Cách LLM chọn cơ sở dữ liệu theo nhu cầu sản phẩm — và những sai lầm
Cách LLM ánh xạ nhu cầu sản phẩm sang lựa chọn cơ sở dữ liệu, những chỗ chúng dễ sai, và một checklist thực tế để xác thực đề xuất trước khi bạn chọn stack.
Cách LLM ánh xạ nhu cầu sản phẩm sang lựa chọn cơ sở dữ liệu, những chỗ chúng dễ sai, và một checklist thực tế để xác thực đề xuất trước khi bạn chọn stack.
Các đội hỏi LLM để gợi ý cơ sở dữ liệu giống như họ dùng LLM để soạn email hay tóm tắt spec: nhanh hơn bắt đầu từ con số không. Khi bạn đối diện với hàng chục lựa chọn—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse, và hơn thế—một LLM có thể nhanh chóng tạo một danh sách rút gọn, nêu các đánh đổi và đưa ra một điểm khởi đầu “đủ tốt” cho thảo luận nhóm.
Dùng đúng cách, điều này cũng ép bạn phải diễn đạt các yêu cầu mà lẽ ra bạn có thể để mơ hồ.
Nói ngắn gọn, bạn mô tả sản phẩm (“một marketplace với listing và chat”), dữ liệu (“người dùng, đơn hàng, tin nhắn”), và các ràng buộc (“phải mở đến 1 triệu người dùng, cần tìm kiếm nhanh, ít công vận hành”). LLM sau đó ánh xạ những nhu cầu đó sang các mô hình kiến trúc thông dụng:
Sự ánh xạ đó có thể thực sự hữu ích vào giai đoạn đầu, đặc biệt khi phương án thay thế là một trang trắng.
Một đề xuất từ LLM tốt nhất nên được xem là một giả thuyết, chứ không phải phán quyết kiến trúc. Nó có thể giúp bạn:
Nhưng nó không thể biết hình dạng traffic thực sự, tốc độ tăng trưởng dữ liệu, kỹ năng đội, ràng buộc nhà cung cấp hay ngưỡng chịu đựng vận hành của bạn nếu không có đầu vào cẩn trọng—và ngay cả khi có, nó cũng không chạy thử nghiệm trên production.
LLM có xu hướng thất bại theo những cách có thể dự đoán: dựa vào các quy tắc ngón tay cái phổ biến, đoán các chi tiết thiếu, bỏ qua giao dịch và nhu cầu nhất quán, giả định hiệu năng mà không benchmark, và đánh giá thấp chi phí cùng gánh nặng vận hành.
Phần còn lại của bài viết này phân tích những chế độ lỗi đó và kết thúc bằng một checklist thực tiễn để xác thực mọi lời khuyên của LLM trước khi bạn cam kết.
Khi bạn yêu cầu một LLM “gợi ý cơ sở dữ liệu,” nó không đánh giá cơ sở dữ liệu như một kỹ sư sẽ làm. Nó chuyển prompt của bạn thành các yêu cầu suy ra, khớp những yêu cầu đó với các mẫu đã thấy, rồi tạo ra một câu trả lời có dáng vẻ như quyết định.
Đầu vào không chỉ là các chi tiết rõ ràng bạn cung cấp (traffic, kích thước dữ liệu, nhu cầu nhất quán). Mô hình còn dùng:
Vì nhiều prompt không đầy đủ, mô hình thường lấp các khoảng trống bằng các giả định ngầm—đôi khi đúng, đôi khi sai.
Hầu hết câu trả lời dừng ở ba tầng:
Kết quả có thể cảm thấy như một khuyến nghị rõ ràng, nhưng thường chỉ là tóm tắt có cấu trúc của các lựa chọn thông thường.
LLM khái quát từ ví dụ; nó không chạy workload của bạn, không xem schema, không benchmark các truy vấn. Nếu dữ liệu huấn luyện gắn mạnh “quy mô lớn” với “NoSQL,” bạn có thể nhận được đáp án đó ngay cả khi một hệ SQL được tối ưu tốt sẽ phù hợp hơn.
Cách diễn đạt tự tin là một phong cách, không phải phép đo. Trừ khi mô hình nêu rõ giả định (“Tôi giả sử chủ yếu ghi theo append-only và eventual consistency chấp nhận được”), sự tự tin có thể che giấu sự không chắc chắn thực sự: đầu vào thiếu và các khẳng định hiệu năng chưa được kiểm chứng.
Khi người ta nói “chọn cơ sở dữ liệu dựa trên nhu cầu sản phẩm,” họ thường có ý nhiều hơn là “chúng tôi lưu người dùng và đơn hàng.” Một lựa chọn cơ sở dữ liệu tốt phản ánh những gì sản phẩm làm, cách nó phải hành xử khi bị stress, và điều đội bạn thực sự có thể vận hành.
Bắt đầu với hình dạng sản phẩm: các thực thể lõi, cách chúng liên hệ, và truy vấn nào dẫn dắt workflow thực tế.
Bạn có cần lọc và báo cáo linh hoạt trên nhiều thuộc tính không? Bạn dựa vào join giữa các quan hệ không? Bạn chủ yếu đọc một bản ghi theo ID, hay quét theo khoảng thời gian? Những chi tiết này quyết định liệu bảng SQL, mô hình document, mẫu wide-column, hay index tìm kiếm phù hợp nhất.
Cơ sở dữ liệu được chọn nhiều bằng ràng buộc chứ không chỉ tính năng:
Một hệ có thể chấp nhận vài giây trễ rất khác với hệ phải xác nhận giao dịch dưới 200ms.
Ngay cả mô hình dữ liệu “hoàn hảo” cũng thất bại nếu vận hành không phù hợp:
Yêu cầu tuân thủ có thể thu hẹp lựa chọn nhanh chóng:
LLM thường suy ra những nhu cầu này từ prompt mơ hồ—vậy nên việc diễn đạt rõ ràng ở đây là khác biệt giữa một đề xuất hữu ích và một sai lầm tự tin.
LLM thường ánh xạ vài nhu cầu được nêu (“real-time”, “scales”, “flexible schema”) sang một nhãn danh mục quen thuộc (“dùng NoSQL”, “dùng Postgres”). Điều đó hữu ích để brainstorm, nhưng lập luận lệch khi mô hình coi tính năng cơ sở dữ liệu tương đương với yêu cầu sản phẩm.
Một danh sách tính năng (giao dịch, hỗ trợ JSON, full-text search, sharding) nghe có vẻ cụ thể, nhưng nhu cầu sản phẩm thường mô tả kết quả: độ trễ chấp nhận được, quy tắc đúng sai, khả năng audit, kỹ năng đội, ràng buộc migration và ngân sách.
Một LLM có thể “tick” các tính năng nhưng vẫn bỏ sót rằng sản phẩm cần quy trình hỗ trợ ổn định, một hệ sinh thái trưởng thành, hoặc một tùy chọn hosting mà công ty được phép dùng.
Nhiều đề xuất giả định rằng nếu một DB có thể lưu một kiểu dữ liệu, nó sẽ phục vụ sản phẩm tốt. Phần khó là mối quan hệ giữa dữ liệu và truy vấn: bạn sẽ lọc, join, sắp xếp và tổng hợp như thế nào—ở tần suất nào và với mô hình cập nhật ra sao.
Hai hệ đều “lưu sự kiện người dùng” nhưng hành vi rất khác nếu bạn cần:
LLM có thể nói “Cơ sở dữ liệu X nhanh,” nhưng hiệu năng phụ thuộc vào lựa chọn schema, index, partitioning, mẫu truy vấn và concurrency. Những thay đổi nhỏ—như thêm index tổ hợp hay tránh quét không giới hạn—có thể đảo ngược kết quả. Không có dữ liệu và truy vấn đại diện, “nhanh” chỉ là đoán mò.
Ngay cả khi hai DB kỹ thuật có thể đáp ứng yêu cầu, lựa chọn tốt hơn có thể là DB mà đội bạn chạy được đáng tin cậy: thời gian backup/restore, monitoring, gánh nặng on-call, khóa nhà cung cấp, và dự báo chi phí. LLM có xu hướng xem nhẹ những thực tế này nếu bạn không nói rõ.
LLM thường trả lời bằng cách nắm lấy các “quy tắc” lặp lại rộng rãi, như “NoSQL mở rộng tốt hơn” hay “Postgres làm được mọi thứ.” Những lối tắt này nghe có vẻ chắc chắn nhưng phẳng hóa thực tế lộn xộn của sản phẩm: bạn lưu gì, truy vấn ra sao, và thất bại trông thế nào khi mọi thứ sai.
Một mô típ hay gặp là giả sử nếu bạn nhắc đến tăng trưởng, high traffic, hay “big data,” lựa chọn an toàn là NoSQL. Vấn đề là “scale” hiếm khi là bài toán đầu tiên chưa được giải. Nhiều app chạm giới hạn vì:
Trong những trường hợp đó, đổi cơ sở dữ liệu không sửa nguyên nhân gốc—chỉ đổi công cụ.
Quy tắc ngón tay cái cũng lướt qua các yêu cầu ảnh hưởng mạnh tới phù hợp DB. Một LLM có thể đề xuất document store nhưng bỏ qua rằng bạn cần:
Những nhu cầu này không tự động loại bỏ NoSQL, nhưng nâng cao yêu cầu: bạn có thể cần thiết kế schema cẩn thận, logic ứng dụng bổ sung, hoặc đánh đổi khác so với điều LLM gợi ý.
Khi đề xuất dựa trên slogan thay vì access pattern thực tế, rủi ro không chỉ là lựa chọn phụ tối ưu—mà là chi phí re-platform về sau. Di cư dữ liệu, viết lại truy vấn và đào tạo lại đội thường xảy ra đúng lúc bạn ít có khả năng chịu downtime nhất.
Hãy coi “quy tắc” như chất xúc tác để đặt câu hỏi, không phải câu trả lời. Hỏi bạn đang mở rộng cái gì (reads, writes, analytics), cái gì phải chính xác, và truy vấn nào bạn không thể tránh.
LLM giỏi biến mô tả ngắn thành một lựa chọn tự tin—nhưng nó không thể bịa các ràng buộc thiếu mà thực sự quyết định lựa chọn có hiệu quả hay không. Khi đầu vào mơ hồ, đề xuất trở thành đoán mò khoác áo câu trả lời.
Những từ như “real-time,” “high traffic,” “scalable,” hay “enterprise-grade” không map thẳng tới một DB cụ thể. “Real-time” có thể có nghĩa “cập nhật trong 5 giây” cho dashboard—hoặc “end-to-end <50ms” cho cảnh báo giao dịch. “High traffic” có thể là 200 request/giây hoặc 200,000.
Không có số cụ thể, LLM có thể mặc định về heuristics phổ biến (ví dụ, “NoSQL cho scale,” “Postgres cho mọi thứ”) ngay cả khi nhu cầu thực sự chỉ ra hướng khác.
Nếu bạn không cung cấp, mô hình sẽ âm thầm giả định:
Các thiếu sót gây hại nhất thường là hình dạng truy vấn:
Một DB giỏi key-value có thể vật lộn khi sản phẩm bất ngờ cần lọc linh hoạt và báo cáo đáng tin cậy.
Hãy xử lý “lựa chọn cơ sở dữ liệu” như tương tác hai bước: đầu tiên thu thập ràng buộc, sau đó mới gợi ý. Một prompt tốt (hoặc checklist nội bộ) nên yêu cầu số và truy vấn ví dụ trước khi đặt tên engine.
Một lỗi thường gặp của LLM là đề xuất một “hạng mục” cơ sở dữ liệu (SQL, document, graph, wide-column) mà không kiểm tra dữ liệu sản phẩm thật sự phù hợp mô hình đó hay không. Kết quả là chọn một store nghe có vẻ phù hợp nhưng lại chống lại cấu trúc thông tin bạn cần biểu diễn.
LLM thường lướt qua độ sâu và độ lớn của quan hệ: one-to-many vs many-to-many, ownership lồng nhau, thực thể chia sẻ, và tần suất người dùng duyệt qua chúng.
Một document DB có thể cảm thấy tự nhiên cho “profile người dùng,” nhưng nếu sản phẩm của bạn thường xuyên trả lời các truy vấn xuyên thực thể—“tất cả dự án mà bất kỳ thành viên nào thay đổi vai trò trong 7 ngày qua,” hoặc “20 tag hàng đầu trên tất cả đội lọc theo trạng thái tuân thủ”—thì bạn không chỉ fetch một document; bạn đang join khái niệm.
Khi các join đó thường xuyên, bạn sẽ hoặc:
Nhân bản không miễn phí. Nó làm tăng ghi chép khuếch đại, khiến cập nhật khó duy trì nhất quán, phức tạp hóa audit, và tạo lỗi tinh vi (“bản sao nào là nguồn chân lý?”). LLM đôi khi đề xuất denormalization như thể đó là lựa chọn một lần, không phải gánh nặng vận hành liên tục.
Trước khi chấp nhận đề xuất của LLM, ép một bài kiểm tra hiện thực nhanh:
Nếu mô hình và truy vấn không khớp, đề xuất dù nghe tự tin vẫn chỉ là nhiễu.
LLM thường xử lý “nhất quán” như một sở thích thay vì ràng buộc sản phẩm. Điều này dẫn tới các đề xuất trông hợp lý trên giấy (“dùng NoSQL mở rộng”) nhưng sụp đổ khi hành động người dùng thực sự đòi hỏi cập nhật nhiều bước nguyên tử.
Nhiều luồng sản phẩm không phải chỉ một ghi—chúng là vài ghi phải cùng xảy ra hoặc không xảy ra.
Payments là ví dụ kinh điển: tạo charge, đánh dấu invoice đã thanh toán, giảm số dư tài khoản, và thêm bản ghi audit. Nếu một bước fail sau khi bước đầu thành công, bạn đã tạo mismatch mà người dùng và tài chính sẽ nhận ra.
Inventory tương tự: reserve hàng, tạo đơn, cập nhật khả dụng. Không có giao dịch, bạn có thể bán quá số trong đợt spike hoặc gặp lỗi từng phần.
LLM đôi khi đồng nhất eventual consistency với “UI có thể refresh sau.” Nhưng câu hỏi là liệu hành động doanh nghiệp có chịu được lệch hay không.
Conflicts đặt chỗ cho thấy lý do tại sao điều này quan trọng: hai người cùng đặt cùng một slot. Nếu hệ chấp nhận cả hai rồi “giải quyết sau,” bạn không cải thiện UX—bạn tạo ra vấn đề support và hoàn tiền.
Ngay cả với DB hỗ trợ giao dịch, workflow xung quanh cần ngữ nghĩa rõ:
Khi LLM bỏ qua những điều này, nó có thể khuyến nghị kiến trúc đòi hỏi công việc phân tán cực kỳ chuyên sâu chỉ để đạt tới “độ đúng bình thường” của sản phẩm.
LLM thường gợi ý một DB “nhanh” như thể tốc độ là đặc tính nội tại của engine. Trên thực tế, hiệu năng là tương tác giữa workload, schema, hình dạng truy vấn, index, phần cứng và cấu hình vận hành.
Nếu bạn không nêu cái gì cần nhanh—độ trễ p99 cho đọc một hàng, batch analytics, throughput ingest, hay time-to-first-byte—LLM có thể mặc định lựa chọn phổ biến.
Hai sản phẩm đều có thể nói “độ trễ thấp” nhưng có pattern truy cập ngược nhau: một là key-value lookup; một là search + filter + sort trên nhiều trường.
Lời khuyên hiệu năng lệch khi mô hình bỏ qua:
LLM có thể giả định cache sẽ cứu bạn, nhưng cache chỉ giúp với pattern truy cập dự đoán. Truy vấn quét phạm vi lớn, sắp xếp theo trường không index, hay lọc ad-hoc thường bỏ cache và gây áp lực lên đĩa/CPU.
Những thay đổi nhỏ trong hình dạng truy vấn (ví dụ OFFSET pagination vs keyset pagination) có thể đảo hiệu năng.
Thay vì tin “X nhanh hơn Y,” chạy test nhẹ theo hình dạng sản phẩm:
Benchmark không dự đoán mọi thứ, nhưng nhanh chóng cho thấy giả định hiệu năng của LLM có khớp thực tế hay không.
LLM thường tối ưu cho phù hợp trên giấy—mô hình dữ liệu, truy vấn, từ khóa mở rộng—trong khi lướt qua những gì khiến một DB sống sót trong production: vận hành, phục hồi sau lỗi, và hóa đơn thực sự bạn trả hàng tháng.
Một đề xuất DB chưa hoàn chỉnh nếu không trả lời các câu hỏi cơ bản: làm sao bạn chụp backup nhất quán? Khôi phục nhanh thế nào? Kế hoạch DR giữa các vùng ra sao?
Lời khuyên LLM thường bỏ qua chi tiết này, hoặc giả định là “đã có sẵn” mà không kiểm tra điều khoản cụ thể.
Migration là một điểm mù khác. Chuyển DB sau này có thể tốn kém và rủi ro (thay đổi schema, dual-write, backfill, viết lại truy vấn). Nếu sản phẩm có khả năng tiến hóa, “dễ bắt đầu” không đủ—bạn cần lộ trình migration thực tế.
Các đội không chỉ cần một DB—họ cần vận hành nó.
Nếu đề xuất bỏ qua slow query logs, metrics, dashboard, hooks tracing và alerting, bạn có thể không nhận ra vấn đề cho đến khi người dùng phàn nàn. Công cụ vận hành rất khác nhau giữa managed và self-hosted, giữa các nhà cung cấp.
LLM có xu hướng đánh giá thấp chi phí bằng cách tập trung vào kích thước instance và quên các hệ số:
Một DB “tốt nhất” mà đội bạn không thể vận hành chắc chắn hiếm khi là tốt nhất. Đề xuất nên phù hợp với kỹ năng đội, kỳ vọng hỗ trợ và yêu cầu tuân thủ—nếu không, rủi ro vận hành sẽ trở thành chi phí chính.
LLM đôi khi cố “giải quyết mọi thứ cùng lúc” bằng cách đề xuất stack như: Postgres cho giao dịch, Redis cho cache, Elasticsearch cho tìm kiếm, Kafka + ClickHouse cho analytics, thêm graph DB “phòng khi cần.” Điều này có thể nghe ấn tượng, nhưng thường là thiết kế vội vàng tạo ra nhiều việc hơn là giá trị—đặc biệt khi sản phẩm mới.
Kiến trúc đa DB cảm giác như một cái ô an toàn: từng công cụ “tốt nhất” cho một việc. Chi phí ẩn là mỗi datastore thêm deployment, monitoring, backup, migration, access control, phản ứng sự cố, và một bộ chế độ lỗi mới.
Đội rồi dành thời gian duy trì plumbing thay vì ship tính năng.
Một DB thứ hai (hoặc thứ ba) thường hợp lý khi có nhu cầu rõ ràng, đo được, mà DB chính không thể đáp ứng mà không gây đau đớn chấp nhận được, ví dụ:
Nếu bạn không thể nêu câu truy vấn cụ thể, mục tiêu độ trễ, giới hạn chi phí hoặc rủi ro vận hành khiến phải tách, thì có lẽ quá sớm.
Khi dữ liệu sống ở nhiều nơi, bạn phải đối mặt các câu hỏi khó: Store nào là nguồn chân lý? Làm sao giữ bản ghi nhất quán khi retry, failure từng phần và backfill? Nhân bản dữ liệu cũng nghĩa là bug nhân bản—kết quả tìm kiếm lỗi thời, số liệu người dùng không khớp, và “tùy xem bạn xem dashboard nào” trong các cuộc họp.
Bắt đầu với một DB tổng quát phù hợp giao dịch lõi và báo cáo. Thêm store chuyên dụng chỉ sau khi bạn có thể (1) chỉ ra hệ thống hiện tại thất bại trước một yêu cầu và (2) định nghĩa mô hình sở hữu cho sync, nhất quán và phục hồi.
Giữ cửa thoát, chứ không giữ phức tạp.
LLM có thể hữu ích để sinh một đề xuất cơ sở dữ liệu ban đầu, nhưng bạn nên coi đó là giả thuyết. Dùng checklist dưới đây để xác thực (hoặc bác bỏ) gợi ý trước khi cam kết công sức engineering.
Biến prompt thành yêu cầu rõ ràng. Nếu bạn không viết được nó, mô hình nhiều khả năng đã đoán.
Phác thảo thực thể và quan hệ (dù chỉ là sơ). Rồi liệt kê các pattern truy cập hàng đầu.
Dịch “phải nhanh và đáng tin” thành test có thể đo được.
Dùng hình dạng dữ liệu và truy vấn thực tế, không ví dụ đồ chơi. Nạp dataset đại diện, chạy truy vấn dưới tải, và đo.
Nếu LLM đề xuất nhiều DB, thử phương án một DB đơn giản nhất trước, rồi chứng minh vì sao phải tách.
Nếu muốn tăng tốc bước này, cách thực tế là prototype lát cắt sản phẩm quyết định chọn DB (vài thực thể lõi + endpoints chính + truy vấn quan trọng). Các nền tảng như Koder.ai có thể giúp: bạn mô tả workflow bằng chat, sinh app web/backend hoạt động (thường React + Go + PostgreSQL), và lặp nhanh khi tinh chỉnh schema, index và hình dạng truy vấn. Các tính năng như chế độ lập kế hoạch, snapshots và rollback đặc biệt hữu ích khi thử nghiệm mô hình dữ liệu và migration.
Viết ngắn gọn lý do: tại sao DB này phù hợp workload, các đánh đổi bạn chấp nhận, và các metric sẽ buộc bạn xem xét lại sau (ví dụ tăng ghi liên tục, loại truy vấn mới, yêu cầu multi-region, ngưỡng chi phí).
Hãy coi đó là một giả thuyết và một cách để tăng tốc động não. Dùng nó để làm lộ các đánh đổi, yêu cầu còn thiếu và một danh sách sơ bộ—rồi xác thực với đội, các ràng buộc thực tế và một POC nhanh.
Vì prompt của bạn thường thiếu các ràng buộc cứng. Mô hình sẽ thường:
Hãy yêu cầu nó liệt kê các giả định một cách rõ ràng trước khi gợi ý cơ sở dữ liệu.
Cung cấp số liệu và ví dụ, không phải tính từ:
Nếu bạn không thể nêu ra, đề xuất phần lớn là suy đoán.
Dùng nó để tạo checklist yêu cầu và các lựa chọn ứng viên, sau đó bắt buộc kiểm tra schema và truy vấn:
“Scale” không phải là kiểu cơ sở dữ liệu; đó là cái bạn đang mở rộng.
Nhiều app gặp giới hạn vì:
Một hệ quan hệ được thiết kế tốt có thể mở rộng rất xa trước khi cần đổi cơ sở dữ liệu.
Chúng thường bị mô tả thiếu trong các đề xuất.
Nếu sản phẩm của bạn cần các cập nhật nhiều bước phải cùng thành công hoặc cùng thất bại (payments, inventory, bookings), bạn cần rõ ràng hỗ trợ cho:
Nếu LLM không hỏi về những điều này, hãy phản biện trước khi áp dụng gợi ý của nó.
Bởi vì quan hệ dữ liệu quyết định độ phức tạp truy vấn.
Nếu bạn thường xuyên cần truy vấn xuyên thực thể (lọc, join, tổng hợp nhiều thuộc tính), mô hình document có thể buộc bạn phải:
Điều đó làm tăng ghi chép khuếch đại, rủi ro bất nhất và độ phức tạp vận hành.
Hiệu năng phụ thuộc vào workload, schema, index và concurrency—không phải tên thương hiệu.
Chạy một bài test nhỏ theo hình dạng sản phẩm:
Vì mỗi datastore thêm diện tích vận hành:
Bắt đầu với một cơ sở dữ liệu tổng quát cho workload lõi. Thêm store chuyên dụng chỉ khi bạn có (1) yêu cầu đã được đo chứng minh hệ thống hiện tại không đáp ứng và (2) mô hình sở hữu để đồng bộ, nhất quán và phục hồi.
Yêu cầu một mô hình chi phí bao gồm các hệ số thực tế:
Cũng cần một kế hoạch vận hành: các bước backup/restore, mục tiêu RPO/RTO, và cách phát hiện truy vấn chậm cùng vấn đề dung lượng.