Khám Phá Sự Khác Biệt Giữa Key-Value Stores và Document Databases

Gần đây, mình gặp một câu hỏi thú vị từ một anh em DEV: "DynamoDB thuộc về Key-Value stores, nhưng điều này có khác gì so với Document databases như MongoDB?" Câu hỏi này đã khiến mình phải tìm hiểu thêm, và trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ những gì mình đã tìm hiểu để mọi người có cái nhìn rõ ràng hơn về hai loại cơ sở dữ liệu này.

1. Document Databases

Document databases là kiểu cơ sở dữ liệu sử dụng cấu trúc là các collections và documents, trong đó mỗi document được lưu dưới dạng JSON. MongoDB là một trong những cái tên tiêu biểu trong loại cơ sở dữ liệu này và được sử dụng rộng rãi.

Đặc điểm của Document Databases:

Mô hình dữ liệu: Dữ liệu được lưu trữ trong các document, cho phép dễ dàng tương thích với các đối tượng trong nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến. Điều này giúp các lập trình viên phát triển ứng dụng nhanh chóng và hiệu quả.
Sơ đồ linh hoạt: Document databases cho phép không phải tất cả các document trong cùng một collection đều phải có số lượng field giống nhau. Một số database còn hỗ trợ xác thực sơ đồ (schema validation).
Khả năng phân phối và phục hồi: Nhờ hỗ trợ phân phối dữ liệu trên nhiều node, document databases cho phép mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling), giúp tiết kiệm chi phí hơn so với mở rộng theo chiều dọc. Đồng thời, chúng cũng cung cấp khả năng phục hồi thông qua việc sao chép dữ liệu.

2. Key-Value Stores

Cơ sở dữ liệu Key-Value là một loại cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL) sử dụng phương pháp lưu trữ đơn giản bằng các cặp key-value. Chúng có khả năng phân vùng cao và cho phép mở rộng theo chiều ngang, vượt xa khả năng của các loại cơ sở dữ liệu khác.

Đặc điểm của Key-Value Stores:

Lưu trữ theo key-value: Sử dụng bảng băm (hash table) để lưu trữ các key cùng với con trỏ đến giá trị dữ liệu tương ứng. Điều này giúp việc tìm kiếm dữ liệu nhanh chóng với độ phức tạp là O(1).

python Copy

# Ví dụ tìm kiếm trong Key-Value Store

def search_in_kvs(kvs, key):
    location = h(key)
    return kvs[location]

3. Ordered Key-Value Stores

Ordered Key-Value Stores (OKVS) là một loại mở rộng của key-value stores, trong đó các cặp dữ liệu được giữ theo thứ tự của các key. OKVS thường áp dụng một lược đồ cố định cho các khóa nhưng cho phép các giá trị linh hoạt.

Hiệu suất của Ordered Key-Value Stores:

Tìm kiếm hiệu quả: Nhờ việc sắp xếp, thuật toán tìm kiếm nhị phân có thể được áp dụng để tìm vị trí của key trong dataset, với độ phức tạp O(log n), giúp việc truy vấn phạm vi trở nên nhanh chóng.

python Copy

# Ví dụ thuật toán tìm kiếm nhị phân

def binary_search(okvs, key):
    left = 0
    right = len(okvs) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if okvs[mid].key == key:
            return okvs[mid].value
        elif okvs[mid].key < key:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return None

Tóm tắt Sự Khác Biệt Giữa Ba Cấu Trúc Này

Mô Hình Dữ Liệu:
- Document databases lưu trữ dữ liệu dưới dạng JSON/BSON với các cặp key-value, cho phép các giá trị có định dạng đa dạng hơn.
- Key-Value Stores đơn giản lưu trữ các cặp key-value với giá trị ít rõ ràng hơn, thường là kiểu string.
- Ordered Key-Value Stores giữ dữ liệu theo thứ tự key, phục vụ cho việc truy vấn theo phạm vi.
Hiệu Suất:
- Key-Value Stores tập trung vào độ trễ thấp cho các tác vụ read/write, phù hợp với các ứng dụng cần tốc độ cao như lưu session hay cache.
- Document databases lý tưởng cho các ứng dụng phức tạp hơn cần khả năng truy vấn nâng cao và tổ chức dữ liệu.
- Ordered Key-Value Stores cung cấp tích hợp tốt cho việc này nhưng cũng hỗ trợ các truy vấn theo thời gian hiệu quả nhất.

Thông qua bài viết này, hy vọng các bạn DEV sẽ nắm rõ hơn về các cấu trúc dữ liệu và có thể áp dụng một cách phù hợp trong các dự án của mình. Nếu bạn có thắc mắc hay ý kiến nào, hãy cùng thảo luận nhé! 🙂
source: viblo

Sự khác biệt giữa Key-Value Stores (S3, Redis, DynamoDB) và Document Databases (MongoDB)