Đã đăng vào khoảng 4 giờ trước 11 phút đọc

Lịch sử NoSQL: Cuộc cách mạng quản lý dữ liệu

🌐 Nếu bạn quan tâm đến NoSQL và muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể khám phá nhiều bài viết chi tiết tại blog của mình: Quan Notes

NoSQL là một nhóm hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) được thiết kế để vượt qua các hạn chế của cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Không giống như các hệ thống dựa trên bảng với lược đồ cố định, NoSQL cung cấp:

Mô hình dữ liệu linh hoạt: Lưu trữ và truy xuất dữ liệu theo các cách không dựa trên quan hệ dạng bảng, như tài liệu, khóa-giá trị, cột rộng, hoặc đồ thị.
Khả năng mở rộng cao: Hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tải truy cập cao trong môi trường phân tán.
Tính đàn hồi: Cho phép thay đổi nhanh chóng và sao chép dữ liệu hiệu quả.

Lịch sử phát triển của NoSQL gắn liền với sự bùng nổ của internet, sự ra đời của các ứng dụng Web 2.0, và nhu cầu xử lý dữ liệu không cấu trúc trong các hệ thống quy mô lớn.

NoSQL đã trở thành một giải pháp quan trọng cho các doanh nghiệp công nghệ như Google, Amazon, và Netflix, giúp đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất, độ tin cậy, và khả năng mở rộng.

Các cột mốc hình thành NoSQL

Các cột mốc của NoSQL

Các Cột Mốc Quan Trọng trong Lịch Sử NoSQL

1. Giai Đoạn 1960–2000: Nguồn Gốc của Cơ Sở Dữ Liệu Phi Quan Hệ

a. Khái niệm ban đầu:

Trước khi NoSQL xuất hiện, các mô hình cơ sở dữ liệu phi quan hệ đã tồn tại, phục vụ cho các hệ thống doanh nghiệp quy mô lớn:

Cơ sở dữ liệu phân cấp: Ví dụ, IMS (Information Management System) của IBM, được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống ngân hàng và hàng không từ những năm 1960.
Cơ sở dữ liệu mạng: Ví dụ, CODASYL, cho phép mô hình hóa dữ liệu phức tạp thông qua các mối quan hệ mạng. Những hệ thống này không sử dụng mô hình quan hệ (dựa trên bảng) của Edgar F. Codd, vốn trở thành tiêu chuẩn vào những năm 1970 với các cơ sở dữ liệu như Oracle và MySQL.

b. Bối cảnh công nghệ:

Sự phát triển của internet vào cuối những năm 1990 đã làm thay đổi cách dữ liệu được tạo ra và sử dụng. Các ứng dụng web như mạng xã hội, thương mại điện tử, và tìm kiếm yêu cầu:

Xử lý dữ liệu không cấu trúc (ví dụ: bài đăng, hình ảnh, video).
Hỗ trợ tải đọc/ghi cao từ hàng triệu người dùng đồng thời.
Kiến trúc phân tán để đảm bảo tính sẵn sàng và khả năng chịu lỗi.
Các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, với lược đồ cố định và yêu cầu về tính nhất quán chặt chẽ, gặp khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu này, đặc biệt là về khả năng mở rộng ngang (horizontal scaling).

Tác động: Những hạn chế này đã đặt nền móng cho sự phát triển của các hệ thống lưu trữ dữ liệu phi quan hệ, dẫn đến sự ra đời của NoSQL.

2. Những Năm 2000: Sự Ra Đời của Thuật Ngữ NoSQL

a. Nguồn gốc thuật ngữ:

Năm 1998, Carlo Strozzi đặt ra thuật ngữ NoSQL để mô tả cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, nhẹ, phi quan hệ của mình, được thiết kế để đơn giản hóa việc lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, ý tưởng này chưa được đón nhận rộng rãi vào thời điểm đó.

b. Thách thức về quy mô:

Vào giữa những năm 2000, các công ty công nghệ lớn như Google và Amazon đối mặt với thách thức chưa từng có về quản lý dữ liệu quy mô lớn:

Google phát triển Bigtable (2006): Một hệ thống lưu trữ phân tán, được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc trên hàng ngàn máy chủ. Bigtable là nền tảng cho các dịch vụ như Google Search và Google Maps.
Amazon tạo ra Dynamo (2007): Một kho lưu trữ khóa-giá trị phân tán, được tối ưu hóa cho hiệu suất cao và khả năng chịu lỗi, hỗ trợ các dịch vụ như Amazon.

Những hệ thống này đã đặt nền tảng cho các cơ sở dữ liệu NoSQL hiện đại, với trọng tâm là khả năng mở rộng và tính sẵn sàng.

c. Tầm quan trọng:

Các giải pháp của Google và Amazon đã truyền cảm hứng cho cộng đồng mã nguồn mở, dẫn đến sự phát triển của các hệ thống tương tự như HBase (dựa trên Bigtable) và DynamoDB (phiên bản thương mại của Dynamo).

3. Năm 2009: Phong Trào NoSQL Hiện Đại

a. Cột mốc quan trọng:

Năm 2009, Johan Oskarsson, một kỹ sư tại Last.fm, tái sử dụng thuật ngữ NoSQL khi tổ chức một sự kiện tại San Francisco để thảo luận về các cơ sở dữ liệu phi quan hệ, phân tán, và mã nguồn mở.
Thuật ngữ này nhanh chóng trở thành biểu tượng cho phong trào các kho dữ liệu phi quan hệ, bao gồm các bản sao mã nguồn mở của Bigtable (Google) và DynamoDB (Amazon).

b. Sự nổi bật của MongoDB và Redis:

Cũng trong năm 2009, hai cơ sở dữ liệu NoSQL nổi tiếng ra đời và được áp dụng rộng rãi:

MongoDB: Một cơ sở dữ liệu tài liệu, cho phép lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc dưới dạng JSON hoặc BSON. MongoDB được sử dụng trong các ứng dụng như thương mại điện tử (eBay) và quản lý nội dung (Forbes).
Redis: Một kho lưu trữ khóa-giá trị, nổi bật với tốc độ cao và hỗ trợ bộ nhớ đệm (caching). Redis được sử dụng bởi Twitter và Stack Overflow để xử lý dữ liệu thời gian thực.

Sự thành công của MongoDB và Redis đã giúp NoSQL trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng quy mô lớn.

4. Những Năm 2010: Hệ Sinh Thái NoSQL Phát Triển Mạnh Mẽ

a. Sự bùng nổ của NoSQL:

Hệ sinh thái NoSQL mở rộng nhanh chóng với sự ra đời của nhiều cơ sở dữ liệu chuyên biệt:

Neo4j: Cơ sở dữ liệu đồ thị, lý tưởng cho các ứng dụng như mạng xã hội và phân tích mạng (ví dụ: LinkedIn sử dụng Neo4j để phân tích mối quan hệ giữa người dùng).
Elasticsearch: Công cụ tìm kiếm và cơ sở dữ liệu phân tích, được sử dụng bởi Wikipedia và eBay để tìm kiếm toàn văn (full-text search).
HBase: Cơ sở dữ liệu phân tán mô phỏng theo Bigtable, được Facebook sử dụng để xử lý dữ liệu tin nhắn.

Các công ty lớn như Netflix, LinkedIn, và Twitter áp dụng NoSQL để đáp ứng nhu cầu về hiệu suất và khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực từ hàng triệu người dùng.

b. Định lý CAP

Được định nghĩa bởi Eric Brewer vào năm 2000 và phổ biến rộng rãi trong thập kỷ 2010, định lý CAP trở thành kim chỉ nam cho thiết kế cơ sở dữ liệu phi quan hệ.

Một kho dữ liệu phân tán chỉ có thể đảm bảo tối đa hai trong ba yếu tố sau:

Tính nhất quán (Consistency): Dữ liệu luôn nhất quán sau mọi thao tác (ví dụ: sau khi cập nhật, tất cả người dùng thấy cùng dữ liệu).
Tính sẵn sàng (Availability): Hệ thống luôn hoạt động, không có thời gian chết.
Tính chịu đựng phân vùng (Partition Tolerance): Hệ thống vẫn hoạt động dù các máy chủ bị chia cắt và không thể giao tiếp.

Ví dụ thực tế:

MongoDB ưu tiên tính nhất quán và sẵn sàng trong các hệ thống không phân vùng.
Cassandra ưu tiên tính sẵn sàng và chịu đựng phân vùng, phù hợp cho các ứng dụng phân tán toàn cầu.

5. Những Năm 2020: Hòa Trộn SQL và NoSQL

a. Sự mờ nhạt ranh giới:

Cơ sở dữ liệu quan hệ bắt đầu tích hợp các tính năng của NoSQL:

Hỗ trợ tài liệu JSON (ví dụ: PostgreSQL, MySQL).
Khả năng mở rộng ngang thông qua các công nghệ như sharding và replication.

Cơ sở dữ liệu NoSQL bổ sung các tính năng truyền thống:

Giao dịch ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
Ngôn ngữ truy vấn giống SQL (ví dụ: CQL của Cassandra).
Ví dụ: MongoDB đã giới thiệu giao dịch đa tài liệu (multi-document transactions) vào năm 2018, làm mờ ranh giới với SQL.

b. Cơ sở dữ liệu đa mô hình:

Các hệ thống như ArangoDB, OrientDB, và Azure Cosmos DB hỗ trợ nhiều mô hình dữ liệu (tài liệu, đồ thị, khóa-giá trị) trong một hệ thống duy nhất.

Xu hướng này phản ánh nhu cầu về các giải pháp lưu trữ linh hoạt, phù hợp với các ứng dụng phức tạp như trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn.

Đọc thêm: NoSQL – Bước Ngoặt Trong Dữ Liệu Lớn và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết luận

NoSQL đã trở thành giải pháp quan trọng để xử lý dữ liệu lớn, phi cấu trúc và phân tán. Hiện nay, xu hướng kết hợp giữa SQL và NoSQL mở ra hướng đi linh hoạt hơn, tận dụng ưu điểm của cả hai mô hình. Đây sẽ là nền tảng cho các ứng dụng hiện đại và hệ thống dữ liệu trong tương lai.

📝 Liên hệ với mình

✍️ Blog: Quan Notes

💼 Linkedin: Võ Minh Quân