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 có mối quan hệ định sẵn giữa chúng. Tuy nhiên, các mục dữ liệu đó biểu thị các mối quan hệ dữ liệu theo cách rất khác nhau. Cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ dữ liệu ở định dạng bảng gồm các hàng và cột. Dữ liệu liên quan cũng được lưu trữ trong bảng và các điểm dữ liệu liên kết trở lại bảng gốc. Các hoạt động liên quan đến mối quan hệ dữ liệu trở nên kém hiệu quả vì cần phải tra cứu nhiều bảng dữ liệu. 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 sử dụng lý thuyết đồ thị toán học để lưu trữ và thực hiện các thao tác trên mối quan hệ dữ liệu. Cơ sở dữ liệu đồ thị lập mô hình mối quan hệ hiệu quả hơn nhiều. Chúng cải thiện đáng kể hiệu năng ứng dụng trong các trường hợp sử dụng có các kết nối dữ liệu phức tạp.
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. Bạn 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 |
Như bạn có thể thấy, có sự dư thừa và trùng lặp khi biểu diễn các mối quan hệ phức tạp. Việc này có thể tăng yêu cầu lưu trữ và giảm hiệu năng trên quy mô lớn.
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, biên và nút 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
Dữ liệu cho ứng dụng mạng xã hội từ phần trước bây giờ sẽ được biểu thị như sau:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
Không còn sự trùng lặp hoặc dư thừa các bản ghi dữ liệu khi lập mô hình các mối quan hệ. 
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.
Vận hành
Bạn sử dụng các thuật toán duyệt đồ thị để truy vấn một mô hình dữ liệu đồ thị. Các thuật toán này ưu tiên chiều sâu hoặc ưu tiên chiều rộng, điều này giúp nhanh chóng tìm và truy xuất dữ liệu được kết nối. Cơ sở dữ liệu đồ thị rất hữu ích cho các kết nối và truy vấn phức tạp vì chúng có thể hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu.
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.
Khả năng mở rộng
Khi điều chỉnh quy mô cơ sở dữ liệu quan hệ, bạn thường điều chỉnh quy mô theo chiều dọc. Khi điều chỉnh quy mô theo chiều dọc, bạn nâng cấp phần cứng, chẳng hạn như CPU, kho lưu trữ hoặc bộ nhớ để tăng khối lượng công việc mà máy chủ có thể xử lý. Điều chỉnh quy mô theo chiều dọc có những hạn chế có thể tạo ra những thách thức bên cạnh yêu cầu chi phí.
Cơ sở dữ liệu quan hệ cũng có thể sử dụng phân mảnh để điều chỉnh quy mô theo chiều ngang, trong đó bạn phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ. Tuy nhiên, phân mảnh làm tăng độ phức tạp của kho lưu trữ dữ liệu và có thể dẫn đến các vấn đề về tính nhất quán.
Ngược lại, cơ sở dữ liệu đồ thị rất phù hợp cho việc điều chỉnh quy mô theo chiều ngang và sử dụng phân vùng để điều chỉnh quy mô. Các phân vùng đều nằm trên các máy chủ khác nhau, cho phép nhiều máy chủ xử lý song song các truy vấn đồ thị. Bằng cách phân phối trên nhiều nút, công cụ cơ sở dữ liệu có thể truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả, kể cả trên quy mô lớn.
Hiệu năng
Cơ sở dữ liệu đồ thị cung cấp tính liền kề không có chỉ mục, giúp tăng hiệu năng. Tính liền kề không có chỉ mục cho phép hệ thống duyệt giữa các thực thể liên quan. Khi cơ sở dữ liệu đồ thị lưu trữ các mối quan hệ dưới dạng tham chiếu hoặc con trỏ giữa các nút, cơ sở dữ liệu có thể đi theo một con trỏ bộ nhớ và nhanh chóng điều hướng giữa các thực thể. Trong trường hợp này, cơ sở dữ liệu không cần chỉ mục hoặc bảng ánh xạ.
Hệ thống liền kề không có chỉ mục này cho phép cơ sở dữ liệu đồ thị có thể duyệt mối quan hệ trong thời gian không đổi. Thời gian không đổi tức là bạn luôn có thể duyệt một mối quan hệ trong cơ sở dữ liệu đồ thị trong cùng một khoảng thời gian, bất kể kích thước dữ liệu. Kết nối trực tiếp giữa các nút cho phép truy cập ngay lập tức, nhờ đó bạn có thể nhanh chóng truy vấn và truy dấu 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 phải quét các bảng 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 đem lại hiệu năng giống như cơ sở dữ liệu đồ thị.
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 Gremlin hoặc Cypher để thể hiện các mối quan hệ một cách trực quan. Bạn có thể khám phá dữ liệu được kết nối với nhau với các ngôn ngữ này và điều này đơn giản hóa cú pháp bạn sử dụng để khám phá dữ liệu lồng nhau và được kết nối.
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. Tương tự, chúng vượt trội khi quản lý dữ liệu có cấu trúc theo cách đáng tin cậy và tuân thủ ACID. Các thuộc tính của ACID bao gồm tính nguyên tử, tính nhất quán, tính cô lập và tính bền vững và giúp đảm bảo tính hợp lệ của dữ liệu.
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 và công cụ tìm kiếm
- 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 từ ba 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 tài liệu JSON. |
| Vận hành |
Các thao tác SQL như tạo, đọc, cập nhật và xóa (CRUD). |
Các thao tác bao gồm CRUD và các thao tác duyệt đồ thị dựa trên lý thuyết đồ thị toán học. |
| Khả năng mở rộng |
Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống có thể điều chỉnh quy mô theo chiều dọc nhưng gặp khó khăn khi điều chỉnh quy mô theo chiều ngang. |
Cơ sở dữ liệu đồ thị vượt trội trong điều chỉnh quy mô theo chiều ngang. Cơ sở dữ liệu đồ thị có thể sử dụng phân vùng để phân phối dữ liệu trên nhiều nút. |
| 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. |
| 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.
Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) là một tập hợp các 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. Amazon RDS hỗ trợ nhiều công cụ cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như:
- Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) dành cho SQL Server triển khai nhiều phiên bản SQL Server (2014, 2016, 2017 và 2019)
- Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) dành cho MySQL hỗ trợ MySQL Community Edition phiên bản 5.7 và 8.0
- Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS) dành cho MariaDB hỗ trợ MariaDB Server phiên bản 10.3, 10.4, 10.5 và 10.6
Tương tự, 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.
