Tổng quan về mô hình dữ liệu quan hệ và ví dụ cụ thể

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các cơ sở dữ liệu lớn như Facebook, Google hay Shopee có thể lưu trữ và quản lý hàng tỷ thông tin một cách hiệu quả chưa? Bí mật nằm ở mô hình dữ liệu quan hệ – một trong những nền tảng quan trọng nhất của ngành khoa học máy tính và công nghệ thông tin hiện đại. Hãy cùng Starttrain tìm hiểu thêm về tổng quan mô hình dữ liệu trong bài viết dưới đây nhé!

Mô hình dữ liệu quan hệ là gì?

Mô hình dữ liệu quan hệ (Relational Data Model) là một cách tổ chức dữ liệu dựa trên bảng (table) hay còn gọi là quan hệ (relation). Mỗi bảng gồm các hàng (row) và cột (column).

• Hàng (Row): Đại diện cho một bản ghi (record) duy nhất
• Cột (Column): Đại diện cho một thuộc tính (attribute) của bản ghi

Điểm đặc biệt và mạnh mẽ nhất của mô hình này là khả năng tạo ra các mối quan hệ giữa các bảng khác nhau thông qua việc sử dụng các khóa (key) như khóa chính (primary key) và khóa ngoại (foreign key).

Khái niệm về khóa mô hình dữ liệu quan hệ

Trong thế giới của mô hình dữ liệu quan hệ, khóa là một khái niệm cốt lõi, đóng vai trò như một “chìa khóa” để xác định, liên kết và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Khóa là công cụ nền tảng để duy trì tính duy nhất và nhất quán của thông tin trong toàn bộ cơ sở dữ liệu.

Khóa chính (Primary Key)

Khóa chính là một hoặc một nhóm thuộc tính được chọn để xác định duy nhất một bản ghi trong một bảng. Đây là định danh riêng biệt, giúp hệ thống phân biệt từng bản ghi với nhau một cách tuyệt đối, tương tự như số căn cước công dân của một người.

Đặc điểm quan trọng của Khóa chính:

• Tính duy nhất: Giá trị của khóa chính không thể bị trùng lặp trong cùng một bảng. Khi bạn thêm một bản ghi mới, hệ thống sẽ kiểm tra để đảm bảo giá trị của khóa chính chưa tồn tại.
• Không được rỗng (NOT NULL): Một khóa chính bắt buộc phải có giá trị. Nó không thể để trống, vì nếu rỗng, bản ghi đó sẽ không có “định danh” duy nhất.
• Mỗi bảng chỉ có một khóa chính: Mặc dù một bảng có thể có nhiều thuộc tính có khả năng làm khóa, chỉ một trong số đó được chọn để làm khóa chính.

Khóa ngoại (Foreign Key)

Khóa ngoại là một thuộc tính hoặc một tập hợp các thuộc tính trong một bảng (bảng con hay bảng được tham chiếu/bảng fact) có giá trị tham chiếu đến khóa chính của một bảng khác (bảng cha hay bảng gốc/ bảng dim). Khóa ngoại đóng vai trò như một “cầu nối”, tạo ra các mối quan hệ logic giữa các bảng, giúp dữ liệu không bị rời rạc.

Đặc điểm quan trọng của Khóa ngoại:

• Tạo liên kết: Chức năng chính của khóa ngoại là thiết lập mối liên kết giữa các bảng. Điều này cho phép bạn truy xuất thông tin từ nhiều bảng khác nhau một cách hiệu quả.
• Đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu: Khóa ngoại đảm bảo rằng mọi giá trị được tham chiếu phải tồn tại trong bảng gốc. Ví dụ, nếu cột MaKhachHang trong bảng DonHang là khóa ngoại, nó chỉ có thể chứa các mã khách hàng đã tồn tại trong bảng KhachHang, tránh được dữ liệu “mồ côi” không hợp lệ.
• Có thể có giá trị rỗng (NULL): Khác với khóa chính, khóa ngoại có thể có giá trị rỗng nếu mối quan hệ đó không bắt buộc.
• Có thể trùng lặp: Một khóa ngoại có thể có giá trị trùng lặp giữa các bản ghi, vì nhiều bản ghi trong bảng con có thể cùng tham chiếu đến một bản ghi duy nhất trong bảng cha.

ERD và mô hình dữ liệu quan hệ: 2 giai đoạn vàng trong thiết kế hệ thống

Nếu mô hình dữ liệu quan hệ là “xương sống” của một cơ sở dữ liệu thực tế, thì ERD (Sơ đồ Thực thể – Quan hệ) chính là “bản thiết kế” ban đầu. Việc hiểu rõ mối liên hệ giữa hai khái niệm này sẽ giúp bạn nắm vững toàn bộ quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả.

Trước khi bắt tay vào xây dựng, các nhà phát triển và nhà phân tích nghiệp vụ sẽ sử dụng ERD để mô hình hóa dữ liệu ở mức độ trừu tượng. ERD giúp họ trả lời các câu hỏi quan trọng như:

• Thực thể nào cần lưu trữ? (ví dụ: Khách hàng, Sản phẩm).
• Mỗi thực thể có những thuộc tính nào? (ví dụ: Tên, Địa chỉ, Giá).
• Các thực thể này liên kết với nhau như thế nào? (ví dụ: Khách hàng đặt Đơn hàng).

ERD không quan tâm đến các chi tiết kỹ thuật như kiểu dữ liệu hay khóa chính. Nó chỉ tập trung vào việc thể hiện logic nghiệp vụ và mối quan hệ giữa các đối tượng.

Từ bản phác thảo ERD, chúng ta sẽ chuyển sang giai đoạn xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ. Lúc này, mọi thứ trở nên cụ thể hơn:

• Mỗi Thực thể trong ERD được chuyển đổi thành một Bảng (table) trong mô hình quan hệ.
• Mỗi Thuộc tính của thực thể trở thành một Cột (column) trong bảng.
• Mối quan hệ giữa các thực thể sẽ được biểu diễn thông qua việc sử dụng khóa chính và khóa ngoại để liên kết các bảng lại với nhau.

Quá trình này đảm bảo rằng tất cả các yêu cầu nghiệp vụ đã được ghi nhận trong ERD đều được hiện thực hóa một cách chính xác trong cấu trúc cơ sở dữ liệu.

Tóm lại, ERD đóng vai trò như một cầu nối giữa thế giới nghiệp vụ và thế giới kỹ thuật, giúp chúng ta biến các ý tưởng phức tạp thành một cấu trúc dữ liệu chặt chẽ và nhất quán, sẵn sàng để triển khai và sử dụng.

Ưu điểm của mô hình dữ liệu quan hệ

Mô hình dữ liệu quan hệ không chỉ là một khái niệm lý thuyết mà còn là nền tảng vững chắc cho sự phát triển của các hệ thống quản lý dữ liệu hiện đại. Dưới đây là những ưu điểm vượt trội giúp mô hình này trở thành lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp và tổ chức.

Tính toàn vẹn (Data Integrity)

Một trong những ưu điểm quan trọng nhất của mô hình dữ liệu quan hệ là khả năng đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Thông qua việc áp dụng các ràng buộc (constraints) như khóa chính (Primary Key), khóa ngoại (Foreign Key), và các quy tắc kiểm tra (Check Constraints), mô hình này giúp duy trì sự nhất quán và độ chính xác của thông tin. 

Điều này có nghĩa là, khi một bản ghi được cập nhật hoặc xóa, các bản ghi liên quan ở các bảng khác cũng sẽ được kiểm soát chặt chẽ để tránh dữ liệu bị lỗi hoặc không đồng bộ. Nhờ vậy, người dùng có thể hoàn toàn tin tưởng vào tính chính xác của dữ liệu, giảm thiểu rủi ro và sai sót trong quá trình ra quyết định.

Dễ hiểu và trực quan

Cấu trúc của mô hình dữ liệu quan hệ rất dễ tiếp cận ngay cả với những người mới bắt đầu. Dữ liệu được tổ chức dưới dạng các bảng (tables), giống như các bảng tính quen thuộc trong Excel. Mỗi bảng có các hàng (rows) đại diện cho các bản ghi và các cột (columns) đại diện cho các thuộc tính. 

Cách tiếp cận trực quan này cho phép người dùng dễ dàng hình dung và hiểu được mối quan hệ giữa các tập dữ liệu khác nhau. Việc truy cập và thao tác với dữ liệu trở nên đơn giản và hiệu quả hơn, không đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về cấu trúc dữ liệu phức tạp.

Linh hoạt

Mô hình dữ liệu quan hệ cung cấp sự linh hoạt đáng kinh ngạc trong việc quản lý dữ liệu. Bạn có thể dễ dàng thêm, sửa đổi hoặc xóa các trường thông tin (cột) hoặc các bản ghi (hàng) mà không làm ảnh hưởng lớn đến cấu trúc tổng thể của hệ thống. Hơn nữa, bạn có thể tạo các truy vấn phức tạp để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau một cách linh hoạt, đáp ứng các yêu cầu phân tích chuyên sâu. Khả năng mở rộng này cho phép hệ thống phát triển cùng với nhu cầu của doanh nghiệp, giúp quản lý lượng dữ liệu ngày càng tăng một cách hiệu quả.

Tối ưu hóa với ngôn ngữ SQL

Mô hình dữ liệu quan hệ là nền tảng cho sự ra đời của Ngôn ngữ Truy vấn Dữ liệu Có cấu trúc (SQL – Structured Query Language). SQL được thiết kế riêng để làm việc với các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ, cho phép người dùng thực hiện các thao tác như truy vấn (SELECT), thêm (INSERT), cập nhật (UPDATE) và xóa (DELETE) dữ liệu một cách mạnh mẽ và hiệu quả. 

Với cú pháp rõ ràng, dễ học và khả năng xử lý mạnh mẽ, SQL đã trở thành công cụ không thể thiếu cho các nhà phát triển và quản trị viên cơ sở dữ liệu. Nhờ sự hỗ trợ này, việc khai thác và quản lý dữ liệu trong mô hình dữ liệu quan hệ trở nên nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết.

Tham khảo ngay: Khóa học An Intensive SQL

Nhược điểm của mô hình dữ liệu quan hệ

Mặc dù có nhiều ưu điểm, mô hình dữ liệu quan hệ vẫn có một số hạn chế. Việc đề cập đến những nhược điểm này sẽ giúp bài viết của bạn khách quan và chuyên nghiệp hơn.

Hạn chế khi xử lý với dữ liệu phi cấu trúc

Mô hình dữ liệu quan hệ được thiết kế để hoạt động hiệu quả nhất với dữ liệu có cấu trúc, nơi mọi thông tin đều được định nghĩa rõ ràng trong các cột và hàng của bảng.  Tuy nhiên, trong kỷ nguyên của dữ liệu lớn (Big Data), các loại dữ liệu phi cấu trúc (như video, ảnh, tệp âm thanh) và bán cấu trúc (như JSON, XML) ngày càng trở nên phổ biến.

Mô hình quan hệ không được tối ưu để lưu trữ và truy vấn những loại dữ liệu này. Khi cố gắng đưa chúng vào, hiệu suất của hệ thống có thể bị giảm đáng kể, dẫn đến việc truy xuất và xử lý dữ liệu trở nên chậm chạp và kém hiệu quả.

Khó khăn trong việc mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scaling)

Khi lượng dữ liệu tăng lên đến hàng petabyte hay thậm chí là exabyte, việc mở rộng một hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ trở nên phức tạp và tốn kém. Mô hình quan hệ chủ yếu hỗ trợ mở rộng theo chiều dọc (Vertical Scaling), tức là nâng cấp phần cứng (CPU, RAM, ổ cứng) cho một máy chủ duy nhất. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có giới hạn vật lý và chi phí rất cao.

Mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scaling) bằng cách phân tán dữ liệu trên nhiều máy chủ là một giải pháp hiệu quả hơn cho dữ liệu lớn, nhưng lại là một thách thức đối với mô hình quan hệ truyền thống do tính toàn vẹn dữ liệu cần được duy trì trên nhiều máy. Việc này đòi hỏi các giải pháp phức tạp và chuyên biệt, không phải lúc nào cũng dễ dàng triển khai.

Chi phí

Một số hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) hàng đầu thế giới như Oracle Database hay Microsoft SQL Server có chi phí bản quyền rất cao, khiến chúng không phù hợp cho các dự án nhỏ, startup hoặc các tổ chức phi lợi nhuận. Mặc dù có các lựa chọn mã nguồn mở như MySQL hay PostgreSQL, chi phí cho các dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật và quản lý vẫn có thể là một gánh nặng.

Ngoài ra, việc thay đổi cấu trúc bảng (schema) trong một cơ sở dữ liệu quan hệ lớn cũng phức tạp và tốn thời gian. Khi cần thêm một thuộc tính mới, bạn phải thực hiện các thao tác thay đổi cấu trúc trên toàn bộ bảng, có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động và ảnh hưởng đến ứng dụng đang chạy. Điều này làm giảm tính linh hoạt khi cần phát triển và thay đổi nhanh chóng.

So sánh với các mô hình dữ liệu khác (NoSQL)

Trong kỷ nguyên của Big Data, việc lựa chọn mô hình cơ sở dữ liệu phù hợp đóng vai trò then chốt. Dù mô hình dữ liệu quan hệ đã chứng minh được sức mạnh của mình trong nhiều thập kỷ, sự xuất hiện của các mô hình NoSQL đã mang đến những lựa chọn mới cho các bài toán phức tạp.

Mô hình dữ liệu quan hệ nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc một cách hiệu quả. Đây là lựa chọn hoàn hảo cho những hệ thống đòi hỏi tính toàn vẹn dữ liệu cao, tuân thủ các quy tắc ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) chặt chẽ như các ứng dụng tài chính, thương mại điện tử, hay hệ thống quản lý nội bộ. Mối quan hệ giữa các bảng được xác định rõ ràng thông qua khóa chính và khóa ngoại, cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp bằng ngôn ngữ SQL mạnh mẽ.

Tuy nhiên, khi cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, việc mở rộng mô hình quan hệ thường gặp nhiều hạn chế, chủ yếu là mở rộng theo chiều dọc (tăng cấu hình máy chủ).

Ngược lại, các mô hình NoSQL được thiết kế để giải quyết những nhược điểm của mô hình quan hệ, đặc biệt là trong môi trường dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Chúng tối ưu cho các hệ thống cần khả năng mở rộng theo chiều ngang (thêm máy chủ), cho phép xử lý dữ liệu lớn với hiệu suất cao.

Thay vì SQL, các cơ sở dữ liệu NoSQL thường sử dụng các API hoặc ngôn ngữ truy vấn riêng biệt. Mặc dù tính toàn vẹn dữ liệu có thể không chặt chẽ bằng (thường tuân theo nguyên tắc BASE), sự linh hoạt và hiệu suất cao đã biến NoSQL trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng như mạng xã hội, IoT hay các nền tảng Big Data.

Tóm lại, việc lựa chọn giữa mô hình dữ liệu quan hệ và NoSQL phụ thuộc vào bản chất của dữ liệu và yêu cầu của dự án. Nếu bạn cần tính toàn vẹn và cấu trúc chặt chẽ, mô hình quan hệ là lựa chọn ưu việt. Nếu bạn làm việc với dữ liệu lớn, phi cấu trúc và cần khả năng mở rộng linh hoạt, NoSQL sẽ là giải pháp tối ưu.

Tổng kết

Sau khi đã khám phá toàn bộ các khía cạnh từ khái niệm, ưu nhược điểm, cho đến mối liên hệ với ERD và các mô hình khác, bạn có thể thấy rằng mô hình dữ liệu quan hệ không chỉ là một lý thuyết. Đây là một nền tảng thực tiễn, đã và đang định hình cách chúng ta lưu trữ, quản lý và khai thác thông tin.

Mặc dù có những hạn chế nhất định, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu lớn và phi cấu trúc, sức mạnh về tính toàn vẹn và cấu trúc chặt chẽ vẫn khiến mô hình dữ liệu quan hệ trở thành lựa chọn hàng đầu cho vô số ứng dụng quan trọng. Hiểu rõ về mô hình này là bước đi đầu tiên để làm chủ thế giới của các hệ thống cơ sở dữ liệu hiện đại.

Bạn muốn chuyển kiến thức lý thuyết về mô hình quan hệ thành kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế? Hãy khám phá thêm về Data Analytics và Business Intelligence tại Starttrain. Chúng tôi cung cấp lộ trình bài bản, giúp bạn làm trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu.