Cơ sở dữ liệu đồ thị và Cơ sở dữ liệu quan hệ – Điểm khác biệt giữa các loại cơ sở dữ liệu

Điểm khác biệt giữa cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ là gì?

Cả cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ đều lưu trữ các mục dữ liệu liên quan với các mối quan hệ, tuy nhiên, chúng đại diện cho các mối quan hệ dữ liệu rất khác nhau. Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu ở định dạng bảng gồm các hàng và cột. Tất cả dữ liệu cũng được lưu trữ trong các bảng và các mối quan hệ giữa dữ liệu được lưu trữ dưới dạng tham chiếu được biểu diễn lại ở bảng gốc (hay còn gọi là khóa ngoại). Tại thời điểm chạy, cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng câu lệnh JOIN để giải quyết rõ ràng các tham chiếu này. Mặc dù hầu hết các cơ sở dữ liệu quan hệ có thể thực hiện điều này một cách hiệu quả ở một số quy mô nhất định, các hoạt động này trở nên không hiệu quả khi một số lượng lớn hoặc không xác định các tham chiếu này cần được xử lý, chẳng hạn như khi bạn muốn tìm liên quan thông qua một số kết nối không xác định, chẳng hạn như tìm hiểu xem hai người có liên quan như thế nào trong một mạng xã hội.

Ngược lại, cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ dữ liệu dưới dạng mạng lưới gồm các thực thể và mối quan hệ. Cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ rõ ràng cả dữ liệu thực thể và mối quan hệ thay vì lưu trữ dữ liệu dưới dạng tham chiếu. Tại thời điểm chạy, cơ sở dữ liệu đồ thị tận dụng lý thuyết đồ thị toán học để thực hiện hiệu quả các hoạt động trên các thực thể và mối quan hệ. Vì các mối quan hệ giữa các thực thể được lưu trữ rõ ràng so với cơ sở dữ liệu được tính hiệu quả hơn trong việc truy vấn và quản lý bộ nhớ cho các trường hợp sử dụng với các kết nối dữ liệu phức tạp, có thể cải thiện hiệu suất ứng dụng đáng kể.

Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ »
Tìm hiểu về cơ sở dữ liệu đồ thị

Mô hình dữ liệu của cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ

Cả cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ đều lưu trữ thông tin và biểu thị các mối quan hệ giữa dữ liệu. Tuy nhiên, mô hình quan hệ ưu tiên các thực thể dữ liệu, trong khi mô hình đồ thị ưu tiên các mối quan hệ giữa các thực thể.

Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ

Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng các bảng dữ liệu sắp xếp thông tin thành các hàng và cột. Các cột chứa các thuộc tính cụ thể của thực thể dữ liệu, trong khi các hàng biểu thị các bản ghi dữ liệu riêng lẻ.

Lược đồ cố định của cơ sở dữ liệu quan hệ đòi hỏi bạn xác định trước mối quan hệ giữa các bảng với khóa chính và khóa ngoại.

Ví dụ

Hãy xem xét một ứng dụng mạng xã hội với các hồ sơ khách hàng có thể là bạn bè với nhau. Một mô hình điển hình sẽ cần hai bảng để lập mô hình dữ liệu.
Bảng khách hàng có thể trông như thế này:

ID	Tên	Vị trí
C1	Alejandro	Hoa Kỳ
C2	Ana	Hoa Kỳ
C3	Kwaku	Hoa Kỳ
C4	Pat	Hoa Kỳ

Bảng bạn bè có thể trông như thế này:

ID khách hàng	ID bạn bè
C1	C2
C1	C3
C2	C4
C2	C1
C3	C1
C3	C4

Tại thời điểm truy vấn, Nếu bạn muốn trả lời một câu hỏi như “Tên (các) bạn của Alejandro là gì?” công cụ cơ sở dữ liệu trước tiên sẽ tìm thấy hàng trong bảng Khách hàng cho Alejandro.

ID	Tên	Vị trí
C1	Alejandro	Hoa Kỳ

Tiếp theo, công cụ sẽ kết hợp của tất cả các hàng trong bảng bạn bè cho Alejandro bằng cách sử dụng ID của anh ấy

ID	Tên	Vị trí	ID khách hàng	ID bạn bè
C1	Alejandro	Hoa Kỳ	C1	C2
C1	Alejandro	Hoa Kỳ	C1	C3

Bây giờ, đối với mỗi hàng, công cụ sẽ tạo một liên kết trở lại bảng Khách hàng cho mỗi ID Bạn bè

ID	Tên	Vị trí	ID khách hàng	ID bạn bè	ID	Tên	Vị trí
C1	Alejandro	Hoa Kỳ	C1	C2	C2	Ana	Hoa Kỳ
C1	Alejandro	Hoa Kỳ	C1	C3	C3	Kwaku	Hoa Kỳ

Cuối cùng, công cụ trả lại tên của bạn bè của anh ấy.

Tên

Ana

Kwaku

Như chúng ta có thể thấy, khi chúng ta sử dụng các kết nối trong dữ liệu quan hệ của mình, cuối cùng chúng ta xây dựng một cấu trúc dữ liệu lớn để đại diện cho thông tin mà chúng ta đang tìm kiếm. Trong khi cơ sở dữ liệu quan hệ có các tối ưu hóa để giảm thiểu tác động của các cấu trúc này, khi số lượng liên kết trở nên lớn hơn, lượng dữ liệu được yêu cầu tăng đáng kể, thì sẽ giảm hiệu suất và tăng sử dụng bộ nhớ.

Mô hình cơ sở dữ liệu đồ thị

Trái lại, cơ sở dữ liệu đồ thị sử dụng cấu trúc đồ thị với các thuộc tính, mối quan hệ và đối tượng để biểu thị dữ liệu. Các nút là các đối tượng, còn các biên thể hiện mối quan hệ giữa các nút đó, và các thuộc tính mô tả thuộc tính của các nút và biên. Cấu trúc động này giúp cơ sở dữ liệu đồ thị hữu ích trong việc biểu thị dữ liệu được kết nối. Nó mang lại tính linh hoạt cao hơn về các mối quan hệ và kiểu dữ liệu.

Ví dụ

Sử dụng dữ liệu mạng xã hội ví dụ tương tự như trên, cơ sở dữ liệu đồ thị của chúng tôi sẽ lưu trữ dữ liệu bằng cách sử dụng 3 nút, mỗi nút có 4 thuộc tính và 2 biên.

Bây giờ, chúng ta hãy xem cách cơ sở dữ liệu đồ thị xử lý truy vấn “Tên (các) của bạn của Alejandro là gì?”.

Đầu tiên, chúng tôi tìm nút Khách hàng đại diện cho Alejandro (được đánh dấu bên dưới).

Tiếp theo, chúng tôi sẽ xuyên qua, hoặc di chuyển qua các biên bạn bè. Đi qua trong cơ sở dữ liệu đồ thị tương tự như thực hiện JOIN trong cơ sở dữ liệu quan hệ, ngoại trừ, trừ khi được yêu cầu rõ ràng, thông tin từ trước đó trong truy vấn không được giữ lại. Trong ví dụ dưới đây của chúng tôi, chỉ có hai biên bạn bè được giữ lại trong bộ nhớ.

Thứ ba, chúng tôi tiếp tục đi qua các nút liền kề.

Cuối cùng, công cụ trả lại tên của bạn bè của anh ấy.

Tên

Ana

Kwaku

Như chúng ta có thể thấy, cả hai công cụ đều có khả năng trả về cùng một thông tin, tuy nhiên khi đi qua nhiều kết nối, việc lưu trữ rõ ràng các mối quan hệ trong cơ sở dữ liệu đồ thị cho phép xử lý yêu cầu này hiệu quả hơn. Mặc dù lợi thế này không đáng kể đối với các truy vấn đơn giản, chẳng hạn như các truy vấn được hiển thị ở đây, nhưng sự tối ưu hóa này, cùng với cấu trúc của các ngôn ngữ truy vấn đồ thị, có thể làm giảm đáng kể độ phức tạp và sử dụng bộ nhớ để xử lý các câu hỏi yêu cầu nhiều, hoặc một số lượng không xác định, của các giao diện quan hệ này.

Điểm khác biệt chính giữa cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ

Ngoài các mô hình dữ liệu khác nhau, cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu đồ thị có nhiều điểm khác biệt về chức năng và tiện ích.

Truy vấn

Cơ sở dữ liệu đồ thị sử dụng ngôn ngữ truy vấn tùy chỉnh được tối ưu hóa để tìm và truy xuất dữ liệu được kết nối nhanh chóng. Các ngôn ngữ này, chẳng hạn như TinkerPop Gremlin, OpenCypher và SPARQL được xây dựng có mục đích giúp đơn giản hóa các truy vấn viết tận dụng các kết nối dữ liệu phức tạp như các kết nối cần thiết cho các hoạt động như truy cập dữ liệu đệ quy, tìm đường dẫn và thuật toán đồ thị.

Ngược lại, cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL để truy xuất và thao tác với dữ liệu. Với SQL, người dùng có thể thực hiện nhiều loại truy vấn khác nhau – chẳng hạn như SELECT, INSERT, UPDATE và DELETE – trên các bảng. Cơ sở dữ liệu quan hệ vượt trội trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc với các mối quan hệ được xác định rõ ràng giữa các bảng. Chúng đặc biệt hiệu quả trong việc thực hiện các thao tác lọc, tổng hợp và kết nối phức tạp trên nhiều bảng.

Hiệu năng

Cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ cả đối tượng và mối quan hệ dưới dạng dữ liệu và sử dụng các chỉ mục để đi qua hiệu quả giữa các thực thể liên quan. Vì cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ các mối quan hệ dưới dạng dữ liệu, cơ sở dữ liệu có thể nhanh chóng điều hướng giữa các thực thể mà không cần tính toán động các kết nối này. Kết nối trực tiếp giữa các nút cho phép truy cập ngay lập tức, vì vậy bạn có thể nhanh chóng truy vấn và theo dõi các mối quan hệ. Những tính năng này giúp cơ sở dữ liệu đồ thị trở nên vô cùng hiệu quả.

Ngoài ra, cơ sở dữ liệu quan hệ cũng sử dụng tra cứu chỉ mục và liên kết linh hoạt được tính để xác định mối quan hệ giữa các thực thể. Bạn có thể kết nối nhiều bảng, nhưng việc này rất tốn thời gian vì hệ thống phải quét lượng chỉ mục lớn hơn trên nhiều dữ liệu hơn. Do đó, cơ sở dữ liệu quan hệ không cung cấp hiệu suất tương tự như cơ sở dữ liệu đồ thị cho các trường hợp sử dụng cần số lượng lớn kết nối để truy xuất dữ liệu cần thiết.

Dễ sử dụng

Cơ sở dữ liệu đồ thị tập trung vào mối quan hệ, giúp bạn dễ dàng làm việc với chúng khi bạn sử dụng dữ liệu được kết nối. Các cơ sở dữ liệu này vượt trội trong các truy vấn nhiều bước nhảy, trong đó bạn duyệt các đường dẫn với nhiều mối quan hệ. Bạn cũng có thể sử dụng các ngôn ngữ truy vấn đồ thị như SPARQL, Gremlin hoặc OpenCypher để thể hiện các truy vấn khám phá dữ liệu được kết nối với nhau bằng một cú pháp đơn giản và cụ thể cho đồ thị.

Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL, điều này có thể khiến bạn cảm thấy không tự nhiên khi quản lý các truy vấn nhiều bước nhảy. Nếu một truy vấn có nhiều phép kết nối và bao gồm các truy vấn con lồng nhau, SQL trở nên khó viết. Nếu bạn không cẩn thận, điều này có thể dễ dàng chuyển thành các truy vấn cồng kềnh khó đọc và duy trì.

Dù vậy, cơ sở dữ liệu quan hệ vẫn là cơ sở dữ liệu hoàn thiện và phổ biến trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Có nhiều công cụ và tài nguyên cũng như hỗ trợ cộng đồng mà bạn có thể truy cập để tối ưu hóa hệ thống của mình.

Thời điểm nên sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ

Cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ có nhiều trường hợp sử dụng hiệu quả. Các cơ sở dữ liệu này có các mô hình dữ liệu khác nhau và một số điểm khác biệt cốt lõi nên chúng vượt trội trong các lĩnh vực khác nhau.

Cơ sở dữ liệu đồ thị

Cơ sở dữ liệu đồ thị cung cấp một lược đồ linh hoạt cho phép thay đổi động và thích ứng với dữ liệu. Việc tập trung vào các mối quan hệ dữ liệu giúp lược đồ trở nên hữu ích trong phân tích, tìm kiếm ngữ nghĩa hoặc công cụ đề xuất. Cơ sở dữ liệu đồ thị là lựa chọn tốt hơn trong các tình huống sau:

Bạn đang làm việc với dữ liệu có mối quan hệ phức tạp, như trong các mạng xã hội, phát hiện gian lận, đồ thị kiến thức, đồ thị bảo mật hoặc công cụ đề xuất được cá nhân hoá
Bạn cần một lược đồ phát triển để bạn có thể sửa đổi các biên, nút và thuộc tính mà không can thiệp đến phần còn lại của cấu trúc cơ sở dữ liệu
Bạn đang làm việc với dữ liệu được kết nối với nhau và cần thực hiện nhiều hoặc một số lượng không rõ bước nhảy trở lên giữa các mối quan hệ (truy vấn kiểu bạn của bạn)

Cơ sở dữ liệu đồ thị linh hoạt, có quy mô linh hoạt, động và xuất sắc trong việc thể hiện mối quan hệ giữa dữ liệu.

Cơ sở dữ liệu quan hệ

Cơ sở dữ liệu quan hệ cung cấp một lược đồ có cấu trúc và hỗ trợ tuyệt vời cho tính toàn vẹn của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu quan hệ là lựa chọn tốt hơn trong các tình huống sau:

Bạn cần tuân thủ ACID và cần mức độ toàn vẹn và nhất quán dữ liệu cao, như trong các giao dịch tài chính
Bạn đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc cao phù hợp với mô hình dữ liệu dạng bảng, như trong quản lý tài nguyên doanh nghiệp
Dữ liệu của bạn có mối quan hệ hạn chế

Tóm tắt các điểm khác biệt giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu đồ thị

	Cơ sở dữ liệu quan hệ	Cơ sở dữ liệu biểu đồ
Model	Dạng bảng với các hàng và cột.	Các nút được kết nối với nhau với dữ liệu được biểu diễn dưới dạng nút và biên
Vận hành	Các thao tác SQL như tạo, đọc, cập nhật và xóa (CRUD).	Các hoạt động bao gồm CRUD và các hoạt động duyệt đồ thị
Hiệu năng	Cơ sở dữ liệu quan hệ phải đối mặt với các truy vấn phức tạp khi duyệt các mối quan hệ có thể làm giảm hiệu năng.	Cơ sở dữ liệu đồ thị vượt trội trong biểu diễn và truy vấn các mối quan hệ giữa dữ liệu được kết nối.
Dễ sử dụng	Cơ sở dữ liệu quan hệ hoạt động hiệu quả với các tập dữ liệu lớn và dữ liệu có cấu trúc. Chúng gặp khó khăn với các truy vấn nhiều bước nhảy.	Cơ sở dữ liệu đồ thị rất dễ sử dụng khi xử lý dữ liệu tập trung vào mối quan hệ. Bằng việc sử dụng ngôn ngữ truy vấn đồ thị, bạn có thể nhanh chóng truy vấn dữ liệu nhiều bước nhảy.

AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ của bạn như thế nào?

Amazon Web Services (AWS) có các giải pháp cho cả trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu đồ thị.

Cơ sở dữ liệu quan hệ

Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) là một dịch vụ được quản lý, giúp bạn dễ dàng thiết lập, vận hành và điều chỉnh quy mô cơ sở dữ liệu quan hệ trên đám mây. Dịch vụ này vừa cung cấp chức năng có tính hiệu quả chi phí và có thể chỉnh cỡ, vừa quản lý các tác vụ quản trị cơ sở dữ liệu tiêu tốn thời gian. Amazon RDS hỗ trợ nhiều công cụ cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như:

Amazon Aurora là một dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ hiện đại cung cấp hiệu suất và tính khả dụng cao trên quy mô lớn, các phiên bản mã nguồn mở hoàn toàn tương thích với MySQL và PostgreSQL. Aurora cũng là dịch vụ được quản lý toàn phần, giúp tự động hóa các tác vụ quản trị tốn nhiều thời gian như cung cấp phần cứng, thiết lập cơ sở dữ liệu, vá lỗi và sao lưu, đồng thời mang lại khả năng bảo mật, tính sẵn sàng và độ tin cậy của cơ sở dữ liệu thương mại với chi phí bằng một phần mười.

Cơ sở dữ liệu biểu đồ

Amazon Neptune là một công cụ cơ sở dữ liệu đồ thị được xây dựng cho mục đích nhất định có hiệu năng cao. Nó được tối ưu hóa để lưu trữ hàng tỷ mối quan hệ và truy vấn đồ thị với độ trễ tính bằng mili giây.
Neptune hỗ trợ các mô hình đồ thị phổ biến – đồ thị thuộc tính và Khung mô tả tài nguyên (RDF) của W3C. Nó cũng hỗ trợ các ngôn ngữ truy vấn như Gremlin và SPARQL, vì vậy bạn có thể xây dựng các truy vấn điều hướng các tập dữ liệu có khả năng kết nối cao.
Neptune cung cấp nhiều tính năng:

Neptune có độ sẵn sàng cao với bản sao chỉ đọc, khả năng phục hồi về thời điểm trước đó, sao lưu liên tục và sao chép trên nhiều Vùng sẵn sàng.
Đây là công cụ bảo mật, hỗ trợ mã hóa ở trạng thái lưu trữ.
Đây là công cụ được quản lý toàn phần. Vì vậy, bạn sẽ không còn cần phải lo lắng về các tác vụ quản lý cơ sở dữ liệu như cung cấp phần cứng, vá lỗi phần mềm, thiết lập, cấu hình hay sao lưu.

Bắt đầu sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.

Chọn tùy chọn cookie của bạn

Điểm khác biệt giữa cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ là gì?

Điểm khác biệt giữa cơ sở dữ liệu đồ thị và cơ sở dữ liệu quan hệ là gì?