Trong thời đại số hóa, dữ liệu được ví như “tài sản vàng” của mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu hiệu quả, đặc biệt là dữ liệu phi cấu trúc, luôn là một thách thức lớn. Đây chính là lý do MongoDB, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL hiện đại, trở thành giải pháp ưu việt để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Vậy, MongoDB là gì, nó khác biệt như thế nào so với MySQL và hiệu suất thực tế của nó ra sao? Trong bài viết này, bạn sẽ được giải đáp tất cả các câu hỏi liên quan đến MongoDB.
MongoDB là gì?
Theo Mongodb.com: MongoDB là một cơ sở dữ liệu dạng tài liệu NoSQL, được thiết kế để mở rộng linh hoạt và lưu trữ dữ liệu theo cách linh động hơn so với các hệ quản trị SQL truyền thống. Ra đời năm 2007, MongoDB có một cộng đồng nhà phát triển rộng khắp trên toàn thế giới và được nhiều lập trình viên trên thế giới tin dùng.
Thay vì lưu dữ liệu dưới dạng bảng với hàng và cột như SQL, MongoDB sử dụng các tài liệu (document) được lưu bằng định dạng BSON (một dạng nhị phân của JSON). Khi cần, dữ liệu có thể được truy xuất và hiển thị dưới dạng JSON, giúp dễ dàng xử lý trong các ứng dụng. Điều này giúp MongoDB trở thành sự lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng web, hệ thống phân tán và các giải pháp dữ liệu lớn, yêu cầu khả năng mở rộng linh hoạt.
Các tính năng nổi bật của MongoDB là gì?
Document Model (Mô hình tài liệu)
MongoDB được thiết kế để tối ưu năng suất làm việc của lập trình viên và mang lại sự linh hoạt trong quản lý dữ liệu. Đây là một cơ sở dữ liệu hướng tài liệu (document-oriented database), nghĩa là dữ liệu được lưu trữ dưới dạng tài liệu (document) và các tài liệu này được nhóm lại trong các bộ sưu tập (collection).
Document Model giúp lập trình viên làm việc dễ dàng hơn vì mỗi tài liệu là một thực thể độc lập và có thể được xử lý như một đối tượng. Điều này giúp lập trình viên tập trung vào dữ liệu cần lưu trữ và xử lý mà không phải lo lắng về cách phân chia dữ liệu vào các bảng cứng nhắc như trong SQL.
Các tài liệu trong MongoDB được nhóm vào các bộ sưu tập, nhưng không bắt buộc phải có cùng một tập hợp trường dữ liệu (field) giống nhau. Đây chính là đặc điểm “lược đồ linh hoạt” (flexible schema). Nhờ đó, lập trình viên có thể nhanh chóng thay đổi và di chuyển dữ liệu giữa các lược đồ khác nhau mà không gây gián đoạn hệ thống. Tuy nhiên, nếu muốn cố định lược đồ tại một thời điểm nào đó, bạn có thể áp dụng các quy tắc xác thực (validation rules) cho bộ sưu tập của mình.
Dữ liệu trong MongoDB được lưu trữ dưới định dạng BSON, một phiên bản mã hóa nhị phân của JSON. Điều này giúp việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh hơn so với JSON thông thường. Ngoài ra, BSON còn hỗ trợ lưu trữ dữ liệu nhị phân như hình ảnh, video và các tệp nhị phân khác. Mặc dù BSON là định dạng nhị phân, nhưng MongoDB cung cấp các trình điều khiển (driver) cho nhiều ngôn ngữ lập trình, giúp lập trình viên dễ dàng thao tác với dữ liệu.
Sharding (Chia nhỏ dữ liệu)
Sharding là quá trình phân tách các tập dữ liệu lớn và phân phối chúng trên nhiều phiên bản cơ sở dữ liệu phân tán, còn được gọi là “shard”. Khi áp dụng cho các tập dữ liệu có kích thước lớn, sharding giúp cơ sở dữ liệu phân phối và xử lý hiệu quả hơn các truy vấn phức tạp, vốn có thể gây ra tình trạng quá tải và chậm trễ. Nếu không sử dụng sharding, việc mở rộng một ứng dụng web có hàng triệu người dùng truy cập mỗi ngày gần như là không thể.
Sharding trong MongoDB giúp tăng cường khả năng mở rộng theo chiều ngang (horizontal scalability). Khả năng mở rộng theo chiều ngang có nghĩa là mỗi shard trong một cụm (cluster) sẽ lưu trữ một phần dữ liệu, hoạt động như một cơ sở dữ liệu riêng biệt. Khi kết hợp dữ liệu từ các shard phân tán, hệ thống tạo thành một cơ sở dữ liệu thống nhất, có khả năng xử lý hiệu quả nhu cầu của các ứng dụng phổ biến và đang phát triển mà không gây gián đoạn dịch vụ.
Tất cả các thao tác của client trong môi trường sharding đều được xử lý thông qua một tiến trình nhẹ gọi là mongos. Mongos có nhiệm vụ định tuyến các truy vấn đến đúng shard dựa trên shard key. Việc thiết lập sharding hợp lý cũng giúp cân bằng tải tốt hơn, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả.
Replication (Nhân bản dữ liệu)
Khi dữ liệu của bạn chỉ được lưu trên một máy chủ duy nhất, nó sẽ đối mặt với nhiều rủi ro như sự cố máy chủ, gián đoạn dịch vụ hoặc lỗi phần cứng. Những sự cố này có thể khiến bạn không thể truy cập dữ liệu, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hệ thống.
Replication (nhân bản dữ liệu) giúp khắc phục những rủi ro này bằng cách triển khai nhiều máy chủ dự phòng để phục hồi dữ liệu trong trường hợp xảy ra sự cố. Việc mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling) qua nhiều máy chủ giúp tăng cường tính sẵn sàng (availability), độ tin cậy (reliability) và khả năng chịu lỗi (fault tolerance). Ngoài ra, replication còn có thể phân tán tải đọc (read load) sang các máy chủ thứ cấp thông qua thiết lập read preference.
Trong MongoDB, replica set được sử dụng để thực hiện cơ chế nhân bản dữ liệu. Một máy chủ chính (primary node) sẽ nhận tất cả các thao tác ghi (write operations) và sao chép chúng sang các máy chủ thứ cấp (secondary nodes). Nếu máy chủ chính gặp sự cố, một trong các máy chủ thứ cấp sẽ tự động được bầu chọn làm máy chủ chính mới. Khi máy chủ cũ hoạt động trở lại, nó sẽ chuyển thành máy chủ thứ cấp để hỗ trợ máy chủ chính mới.
MongoDB Atlas, nền tảng Database-as-a-Service (DBaaS) của MongoDB, triển khai tối thiểu ba máy chủ trong một replica set, có thể được phân bổ trên nhiều khu vực (regions) hoặc nhiều nhà cung cấp cloud khác nhau tùy theo nhu cầu của bạn.
Authentication (Xác thực)
Xác thực là một tính năng bảo mật quan trọng trong MongoDB, đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập vào cơ sở dữ liệu. Nếu không có cơ chế xác thực, bất kỳ ai cũng có thể truy cập và lấy dữ liệu của bạn.
MongoDB cung cấp nhiều cơ chế xác thực khác nhau để người dùng truy cập cơ sở dữ liệu. Cơ chế phổ biến nhất là Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM), đây cũng là phương thức mặc định. Khi sử dụng SCRAM, người dùng cần cung cấp cơ sở dữ liệu xác thực (authentication database), tên người dùng (username) và mật khẩu (password) để đăng nhập.
Database Triggers
Database Triggers cơ sở dữ liệu trong MongoDB Atlas là một tính năng mạnh mẽ cho phép bạn thực thi mã lệnh khi các sự kiện nhất định xảy ra trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể sử dụng triggers để chạy một kịch bản khi một tài liệu được thêm, cập nhật hoặc xóa. Các triggers cũng có thể được lên lịch để thực thi vào những thời điểm cụ thể.
MongoDB cho phép bạn tạo và quản lý triggers một cách đơn giản và trực quan. Bạn có thể kiểm soát các triggers của mình thông qua giao diện người dùng của Atlas.
Database Triggers là một cách tuyệt vời để thực hiện kiểm tra (audit), đảm bảo tính nhất quán và toàn vẹn dữ liệu, cũng như xử lý sự kiện phức tạp.
Time Series Data (Dữ Liệu Dòng Thời Gian)
Time Series Data thường được sinh ra từ các thiết bị, chẳng hạn như cảm biến, ghi lại dữ liệu theo thời gian. Dữ liệu này được lưu trữ trong một bộ sưu tập các tài liệu, mỗi tài liệu chứa một dấu thời gian (timestamp) và một giá trị (value). MongoDB cung cấp nhiều tính năng để giúp bạn quản lý dữ liệu dòng thời gian.
Các bộ sưu tập dòng thời gian gốc trong MongoDB được thiết kế để tiết kiệm bộ nhớ và tối ưu hiệu suất khi làm việc với các chuỗi dữ liệu đo lường. Bạn có thể kiểm soát nhiều tham số để quản lý lưu trữ dữ liệu dòng thời gian, bao gồm độ phân giải (granularity) (khoảng thời gian giữa các lần đo) và ngưỡng hết hạn của dữ liệu cũ.
Ad-Hoc Queries (Truy vấn Ad-Hoc)
Khi thiết kế sơ đồ cơ sở dữ liệu, không thể biết trước tất cả các truy vấn mà người dùng cuối sẽ thực hiện.Ad-Hoc Queries là một lệnh tạm thời, giá trị của nó phụ thuộc vào một biến. Mỗi lần một truy vấn ad-hoc được thực thi, kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào các biến cụ thể.
Tối ưu hóa cách xử lý các Ad-Hoc Queries có thể tạo ra sự khác biệt lớn khi quy mô của hệ thống tăng lên, khi hàng nghìn đến hàng triệu biến cần được xem xét. Đó là lý do tại sao MongoDB, một cơ sở dữ liệu hướng tài liệu với sơ đồ linh hoạt, trở thành nền tảng cơ sở dữ liệu đám mây lựa chọn cho các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu phân tích theo thời gian thực. Với khả năng hỗ trợ truy vấn ad-hoc cho phép các nhà phát triển cập nhật Ad-Hoc Queries trong thời gian thực, hiệu suất có thể được cải thiện đáng kể.
MongoDB hỗ trợ truy vấn trường (field queries), truy vấn địa lý (geo queries), và tìm kiếm bằng biểu thức chính quy (regular expression searches). Các truy vấn có thể trả về các trường cụ thể và cũng có thể tính đến các hàm do người dùng định nghĩa. Điều này được thực hiện thông qua các chỉ mục MongoDB (indexes), tài liệu BSON, và Ngôn ngữ Truy vấn MongoDB (MQL). MongoDB cũng hỗ trợ tập hợp (aggregations) thông qua Khung Tập Hợp (Aggregation Framework).
Indexing (Chỉ Mục)
Theo kinh nghiệm của chúng tôi, vấn đề lớn nhất mà nhiều đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật không giải quyết được với người dùng chính là chỉ mục (indexing). Khi được thực hiện đúng cách, các chỉ mục có mục đích cải thiện tốc độ tìm kiếm và hiệu suất của cơ sở dữ liệu. Việc không xác định chính xác các chỉ mục phù hợp có thể dẫn đến nhiều vấn đề về khả năng truy cập, chẳng hạn như vấn đề với việc thực thi truy vấn và cân bằng tải.
Nếu không có các chỉ mục phù hợp, cơ sở dữ liệu sẽ phải quét từng tài liệu một để xác định tài liệu nào phù hợp với câu lệnh truy vấn. Nhưng nếu có chỉ mục thích hợp cho mỗi truy vấn, các yêu cầu của người dùng có thể được thực thi tối ưu trên máy chủ. MongoDB cung cấp nhiều loại chỉ mục và tính năng với thứ tự sắp xếp đặc trưng theo ngôn ngữ, hỗ trợ các kiểu truy cập dữ liệu phức tạp.
Đặc biệt, các chỉ mục MongoDB có thể được tạo theo yêu cầu để đáp ứng các mô hình truy vấn thay đổi theo thời gian và yêu cầu của ứng dụng. Chúng cũng có thể được khai báo trên bất kỳ trường nào trong tài liệu của bạn, bao gồm cả các trường nằm trong mảng.
Load Balancing (Cân Bằng Tải)
Cuối cùng, Load Balancing – cân bằng tải tối ưu vẫn là một trong những mục tiêu khó đạt được trong việc quản lý cơ sở dữ liệu quy mô lớn cho các ứng dụng doanh nghiệp đang phát triển. Việc phân phối chính xác hàng triệu yêu cầu từ khách hàng đến hàng trăm hoặc hàng nghìn máy chủ có thể mang lại sự khác biệt rõ rệt (và rất được đánh giá cao) về hiệu suất.
May mắn thay, thông qua các tính năng mở rộng theo chiều ngang như replication (sao chép) và sharding (phân mảnh), MongoDB hỗ trợ cân bằng tải quy mô lớn. Nền tảng này có thể xử lý nhiều yêu cầu đọc và ghi đồng thời đối với cùng một dữ liệu với khả năng kiểm soát đồng thời và các giao thức khóa tiên tiến, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Không cần phải thêm một bộ cân bằng tải bên ngoài—MongoDB đảm bảo rằng mọi người dùng đều có một cái nhìn nhất quán và trải nghiệm chất lượng với dữ liệu mà họ cần truy cập.
So sánh Mongo DB và My SQL
MySQL và MongoDB là hai cơ sở dữ liệu thường được sử dụng trong phát triển web và quản lý cơ sở dữ liệu. MongoDB được thiết kế để dễ dàng mở rộng theo chiều ngang, vì vậy ứng dụng của bạn không cần thêm phần cứng hoặc phần mềm để xử lý lưu lượng truy cập tăng cao. Cơ sở dữ liệu này được xây dựng dựa trên tiêu chuẩn JavaScript Object Notation (JSON), giúp dễ dàng tích hợp vào bất kỳ ứng dụng hoặc framework nào.
Cộng đồng MySQL rất sôi động, với nhiều công cụ hỗ trợ giúp bạn nhanh chóng làm quen và sử dụng MySQL. Ngược lại, MongoDB không có sự hỗ trợ chính thức trên các bản phân phối Linux.
| MongoDB | MySQL | |
| Năm phát hành | 2009 | 1995 |
| Ngôn ngữ | C++, C and JavaScript | C++, C |
| Ưu tiên | Thân thiện với cloud | Mức độ bảo mật dữ liệu cao |
| Cấu trúc dữ liệu | Không cấu trúc, hoặc cấu trúc dữ liệu có tiềm năng phát triển nhanh | Có cấu trúc |
| Đại diện dữ liệu | JSON document | Table và row |
| Hỗ trợ JOIN | Không | Có |
| Ngôn ngữ truy vấn | JavaScript | SQL |
| Schema | Không cần schema | Cần xác định column và table |
| Hiệu suất phát triển | Nhanh | Chậm |
| Rủi ro | Ít rủi ro nhất do thiết kế | Rủi ro tấn công tiêm SQL |
| Tính nguyên tử của transaction | Không hỗ trợ đầy đủ tất cả các hoạt động nhưng hỗ trợ các transaction đa document | Hỗ trợ tính nguyên tử của transaction |
| Tỷ lệ | Theo chiều ngang | Theo chiều dọc |
| Công ty sử dụng | NASA, US Navy, Bank of Finland , UCR, Walmart, Sony, Twitter, Facebook…. | Otto, Bosch, Ebay, Gap, Forbes |
Tại sao nên chọn MongoDB thay vì MySQL?
MongoDB giúp doanh nghiệp phát triển ứng dụng nhanh hơn, xử lý đa dạng dữ liệu và quản lý hệ thống hiệu quả hơn khi mở rộng quy mô. Dữ liệu trong MongoDB được lưu trữ dưới dạng tài liệu (document), phù hợp với các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng hiện đại mà không cần lớp ánh xạ đối tượng phức tạp (ORM) như trong MySQL. Nhờ mô hình dữ liệu linh hoạt, MongoDB cho phép thay đổi lược đồ cơ sở dữ liệu dễ dàng theo nhu cầu kinh doanh.
MongoDB cũng có khả năng mở rộng linh hoạt trên nhiều trung tâm dữ liệu, đảm bảo tính sẵn sàng cao và khả năng xử lý lớn mà các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) như MySQL khó đạt được. Khi dữ liệu và lưu lượng truy cập tăng lên, MongoDB có thể mở rộng mà không gây gián đoạn, không cần chỉnh sửa ứng dụng. Trong khi đó, MySQL thường yêu cầu tùy chỉnh kỹ thuật phức tạp để có thể mở rộng hiệu quả.
No SQL Document DB – Mongo DB từ Sunteco
Trong hệ sinh thái Sunteco Cloud, NoSQL Database dựa trên MongoDB là giải pháp lưu trữ mạnh mẽ, linh hoạt, giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu hiệu quả, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao, khả năng mở rộng và tính ổn định.
Lợi ích khi sử dụng No SQL Document DB – Mongo DB từ Sunteco:
- Mở rộng linh hoạt: Hỗ trợ sharding, giúp mở rộng theo chiều ngang dễ dàng trên nhiều máy chủ, đáp ứng nhu cầu tăng trưởng dữ liệu lớn.
- Lưu trữ đa dạng: Sử dụng BSON giúp lưu trữ dữ liệu không đồng nhất, tối ưu cho các ứng dụng yêu cầu mô hình linh hoạt.
- Hiệu suất cao: Truy vấn nhanh nhờ cơ chế indexing và khả năng tìm kiếm đa chiều, giúp cải thiện tốc độ xử lý dữ liệu.
- Chịu lỗi tốt: Hỗ trợ Replica Sets, tự động sao chép dữ liệu, đảm bảo an toàn và tính ổn định khi có sự cố.
- Xử lý dữ liệu lớn: Phù hợp với các hệ thống Big Data và phân tích thời gian thực.
- Tích hợp đa nền tảng: Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như JavaScript, Python, Java, Node.js, giúp dễ dàng xây dựng ứng dụng.
Ứng dụng thực tế của No SQL Document DB – Mongo DB từ Sunteco:
- Ứng dụng Web & Mobile: Lưu trữ dữ liệu người dùng, quản lý phiên làm việc, nội dung động.
- Phân tích dữ liệu thời gian thực: Hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn với tốc độ cao.
- Hệ thống IoT: Lưu trữ và xử lý dữ liệu cảm biến từ các thiết bị kết nối.
- Thương mại điện tử: Quản lý giỏ hàng, đơn hàng, sản phẩm với mô hình linh hoạt, dễ mở rộng.
- Quản lý nội dung (CMS): Lưu trữ và phân loại nội dung đa dạng từ văn bản, hình ảnh đến video.
- Ứng dụng tài chính: Quản lý giao dịch, phân tích dữ liệu và dự báo tài chính.
- Trò chơi trực tuyến: Lưu trữ hồ sơ người chơi, vật phẩm và dữ liệu game theo thời gian thực.
- Ứng dụng y tế: Lưu trữ hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) và dữ liệu bệnh nhân.
Kết hợp với các dịch vụ khác trong hệ sinh thái Sunteco Cloud
No SQL Document DB – Mongo DB từ Sunteco không hoạt động độc lập mà có thể kết hợp linh hoạt với các dịch vụ khác trong Sunteco Cloud:
Sun Virtual Machine (Sun VM): Cài đặt ứng dụng đọc/ghi dữ liệu từ NoSQL Database.
Chạy worker nodes để xử lý dữ liệu hoặc thực hiện sao lưu tự động.
Sun Kafka Highway: Truyền tải dữ liệu theo thời gian thực từ producer đến NoSQL Database (consumer), hỗ trợ stream processing.
Sun Container Service & Sun Kubernetes Service: Cài đặt ứng dụng trên container, đọc/ghi dữ liệu từ MongoDB, giúp mở rộng ứng dụng linh hoạt trên nền tảng cloud-native.
Với hệ sinh thái đồng bộ, No SQL Document DB – Mongo DB từ Sunteco giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của MongoDB, mang đến giải pháp lưu trữ linh hoạt – hiệu suất cao – mở rộng dễ dàng.
Các câu hỏi thường gặp về MongoDB
MongoDB có được cung cấp dưới dạng dịch vụ lưu trữ không?
Có.
MongoDB có hỗ trợ SQL không?
Không. Tuy nhiên, MongoDB hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn phong phú của riêng nó.
MongoDB có xử lý bộ nhớ đệm không?
Có. MongoDB lưu trữ dữ liệu được sử dụng gần đây nhất trong RAM. Nếu bạn đã tạo chỉ mục cho các truy vấn của mình và tập dữ liệu làm việc của bạn vừa với RAM, MongoDB sẽ phục vụ tất cả các truy vấn từ bộ nhớ.
MongoDB không lưu trữ bộ nhớ đệm kết quả truy vấn để trả về kết quả được lưu trữ bộ nhớ đệm cho các truy vấn giống hệt nhau.
Kết luận
MongoDB là giải pháp lý tưởng cho các ứng dụng cần xử lý dữ liệu phi cấu trúc và yêu cầu khả năng mở rộng linh hoạt. So với MySQL, MongoDB vượt trội về khả năng mở rộng và linh hoạt, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu lớn và không có cấu trúc. Dịch vụ MongoDB từ Sunteco sẽ giúp bạn triển khai và duy trì hệ thống MongoDB hiệu quả, với sự hỗ trợ kỹ thuật 24/7, bảo mật tốt và khả năng mở rộng tối ưu. Để được tư vấn sử dụng dịch vụ MongoDB từ Sunteco, quý khách hàng vui lòng liên hệ tới số Hotline tư vấn: (+84) 78 678 3868.
