Khi cơ sở dữ liệu của bạn chỉ mới ở mức một bài tập trong trường đại học, chúng không có gì để gọi là trở ngại cả. Nhưng đối với một doanh nghiệp khổng lồ, cơ sở dữ liệu SQL của họ sẽ tăng dần theo thời gian và trở nên lớn đến mức khổng lồ! Và bạn đang gặp khó khăn với việc xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server? Vậy, trong bài viết này Tino Group sẽ đưa ra những giải pháp để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và giúp bạn xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server dễ dàng hơn!
Dữ liệu lớn – Big Data là gì?
Trong bài viết này, Tino Group sẽ giới thiệu với bạn về Big Data là gì cũng như một số ứng dụng của Big Data trong các ngành. Mục đích giới thiệu về Big Data sẽ giúp bạn hiểu hơn về dữ liệu lớn và sau đó thu nhỏ quy mô lại để sử dụng trong SQL Server, đồng nghĩa với việc, mục tiêu chính của bài viết sẽ nhắm đến việc tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn đó trong SQL Server.
Big Data là gì?
Giải thích một cách “chung chung dễ hiểu”, Big Data là một tập hợp dữ liệu lớn đến mức “siêu to khổng lồ” có thể lên đến vài petabyte hay exabytes; những dữ liệu này có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, chúng đa dạng, có khả năng thay đổi nhanh và trở nên phức tạp đối với các phần mềm xử lý dữ liệu thông thường.
Bạn cũng có thể tham khảo thêm về Big Data là gì qua định nghĩa của IBM như sau:
IBM định nghĩa Big Data theo 4V:
- Volume: là khối lượng của dữ liệu (đây là cách thường dùng nhất khi nói về Big Data)
- Velocity: chỉ đến tốc độ của dữ liệu
- Variety: nói về tính đa chiều, đa dạng của dữ liệu (có cấu trúc, phi cấu trúc)
- Veracity: dịch ra là tính xác thực của dữ liệu
Nhưng bạn có thể thấy trong thực tế rằng, rất nhiều chương trình, rất nhiều bài viết truyền thông sử dụng Big Data như một trào lưu hay mang tính “thời trang” giúp làm đẹp cho doanh nghiệp của mình chỉ với cơ sở dữ liệu vài chục GB cũng có thể gọi là “Big Data”.
Các ứng dụng của Big Data đối với doanh nghiệp
Đối với các doanh nghiệp, không thứ gì quan trọng bằng thông tin về khách hàng của mình. Từ những thông tin đó, doanh nghiệp có thể sử dụng và khai thác một cách hiệu quả như:
- Phân tích hành vi, sự quan tâm và xu hướng mua hàng của khách hàng ra sao để thay đổi chiến lược tiếp thị, quảng bá sản phẩm.
- Đánh giá những lựa chọn của khách hàng để giới thiệu những sản phẩm tương tự
- Phân tích và xây dựng từng nhóm khách hàng riêng biệt theo giới tính, độ tuổi vị trí địa lý để tạo ra những chiến dịch phù hợp
- Sử dụng dữ liệu của mình để phân tích và tạo ra được một Customer Journey Map và tiếp thị cho họ nhiều sản phẩm hơn trong từng giai đoạn mua hàng.
- Giúp doanh nghiệp dự đoán được thị trường và tung ra những sản phẩm trong những giai đoạn nhất định.
- Giúp doanh nghiệp có thể tạo ra được sản phẩm đúng với nhu cầu của người tiêu dùng…
Nếu doanh nghiệp muốn nhận được những lợi ích như trên, doanh nghiệp sẽ cần phải thực hiện rất nhiều việc để có thể đảm bảo chất lượng của dữ liệu, khả năng phân tích dữ liệu của doanh nghiệp,….
Trong đó, việc cần phải ưu tiên thực hiện trên hết chính là tối ưu hóa dữ liệu và tiếp theo là truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả; cách làm những công việc này ra sao sẽ được “bật mí” trong 2 phần tiếp theo nhé!
Xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server một cách hiệu quả cho doanh nghiệp
Hầu hết các hoạt động trong doanh nghiệp sẽ nhắm đến mục tiêu chính là tối ưu hóa để có thể gia tăng lợi nhuận và thúc đẩy việc kinh doanh. Vì thế, doanh nghiệp sẽ cần phải xác định được trước các yêu cầu/nhu cầu đáp ứng cho việc kinh doanh trước khi xây dựng, tối ưu và thực hiện truy vấn cơ sở dữ liệu.
Các vấn đề cần thiết để tối ưu hóa kinh doanh
Xác định được các bên liên quan của mình
Doanh nghiệp sẽ cần phải có một đội ngũ chuyên môn và một nhóm DBA – Database Administrator nội bộ để quản lý và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu; cũng như các bên liên quan khác và có liên quan mật thiết đến việc kinh doanh.
Tập trung vào kết quả kinh doanh
Nếu doanh nghiệp muốn sử dụng truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả, hãy tập trung vào các dữ liệu đầu ra có khả năng phục vụ cho mục đích kinh doanh thay vì tìm hiểu sự trùng lặp hay khám phá cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp để báo cáo với cấp trên.
Lập kế hoạch chi tiết
Kết quả cuối cùng sẽ nhắm đến điều gì, là những ai, khi nào, ở đâu và tại sao phải nhắm đến những mục tiêu đó trong kế hoạch.
Cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu
Indexing – lập chỉ mục thích hợp
Hay nói cách khác là quý doanh nghiệp tạo ra một cấu trúc dữ liệu gọn gàng để có thể truy xuất dữ liệu nhanh hơn, mỗi một chỉ mục nên có những mục đích cụ thể và không chồng chéo lên nhau khiến liên kết của các bảng trở nên phức tạp làm giảm hiệu suất truy vấn.
Giữ cho cơ sở dữ liệu đơn giản và cụ thể
Phần này liên hệ trực tiếp với ý ở trên, khi một cơ sở dữ liệu không quá phức tạp sẽ làm có thể giúp đơn giản hóa được câu lệnh truy vấn, nếu không, việc truy vấn dữ liệu sẽ trở nên siêu phức tạp vì:
Các bảng con sẽ liên quan đến bảng cha và sử dụng các giá trị của bảng cha cung cấp, việc truy vấn sẽ chạy theo từng hàng cho đến khi kết quả truy vấn được trả về sẽ gây hao tổn thời gian và tài nguyên máy tính.
Tránh sử dụng các bảng tạm thời
Trong một số trường hợp khi bạn buộc phải tạo hàng loạt các truy vấn, bảng tạm thời sẽ là một giải pháp để hỗ trợ cho bạn trong quá trình thực hiện truy vấn dữ liệu.
Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp thông thường, các bảng tạm thời là không cần thiết bởi vì chúng sẽ làm rắc rối thêm vấn đề.
Cách để tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu
SELECT một cách hiệu quả
Nếu bạn truy vấn dữ liệu và sử dụng truy vấn chung chung như thế này trong cơ sở dữ liệu sẽ khiến kết quả đầu ra trở nên phức tạp:
SELECT *
FROM CustomersThay vì sử dụng phương pháp đó, bạn nên truy vấn chính xác những thông tin cần thiết để phục vụ kinh doanh, phục vụ cho mục đích cuối thay vì chọn tất cả dữ liệu của khách hàng:
SELECT FirstName, LastName, Address, City
FROM CustomersTránh sử dụng SELECT DISTINCT
Nếu bạn đang dự định lọc kết quả những người sống trong cùng một thành phố như thế này:
SELECT DISTINCT FirstName, LastName, City
FROM CustomersKết quả cuối cùng sẽ tạo ra rất nhiều yếu tố bất hợp lý như trùng tên, sống cùng thành phố. Bạn có thể sử dụng cách hiệu quả hơn như:
SELECT FirstName, LastName, Address, City, Phone
FROM CustomersVới phương pháp này, dù hàng trăm người có cùng họ tên, sống cùng thành phố Hồ Chí Minh nhưng số điện thoại của họ sẽ khác nhau.
Và tham khảo thêm bài viết Hướng dẫn cách sử dụng Trigger trong SQL để gia tăng mức độ tối ưu khi sử dụng SQL Server bạn nhé!
Đến đây, chắc bạn/ quý doanh nghiệp đã hiểu thêm về cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server rồi đúng không nào? Chúc bạn sẽ có một sự nghiệp vững chắc với việc phân tích dữ liệu, chúc quý doanh nghiệp sẽ kiếm được nhiều lợi nhuận hơn từ việc phân tích và áp dụng dữ liệu lớn vào kinh doanh!
Bài viết có tham khảo nội dung từ: ITViec, TopDev, sisense, SQLshack và Microsoft.
FAQs về xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server
Nên chọn phiên bản SQL Server nào?
Tùy thuộc vào khả năng tài chính và cơ sở hạ tầng hiện tại, doanh nghiệp có thể lựa chọn các phiên bản SQL Server phù hợp với mình. Ví dụ, nếu cơ sở hạ tầng sẵn có của doanh nghiệp lớn, quý doanh nghiệp có thể lựa chọn các phiên bản SQL Server mới như SQL Server 2019.
Ví dụ cụ thể về Big Data ở đời thực ra sao?
Nếu bạn đã từng mua sản phẩm tại các sàn thương mại điện tử và từng thấy ứng dụng của họ gợi ý cho bạn những sản phẩm trên trang chủ của ứng dụng – đó chính là ví dụ cụ thể nhất về Big Data. Họ sẽ sở hữu một lượng data đủ để gọi là Big Data sau đó phân tích các hành vi xem, yêu thích và tìm kiếm của bạn để đưa ra các gợi ý mua hàng trên ứng dụng.
Doanh nghiệp nhỏ có cần DBA hay không?
Đối với các doanh nghiệp truyền thống vẫn đang thực hiện lưu trữ dữ liệu bằng Excel và quý doanh nghiệp cảm thấy Excel là đủ, vậy quý doanh nghiệp không cần thuê các DBA – Database Administrator để chịu trách nhiệm quản lý, vận hành, cài đặt cơ sở dữ liệu để tránh sử dụng người sai vị trí và tốn nhiều tiền để thuê họ trong khi cơ sở dữ liệu quá ít.
“Nghề Big Data” là nghề gì?
Nghề của một người “ăn ngủ” với Big Data có tên là Data Scientist – hay kỹ sư/ nhà phân tích dữ liệu. Các Data Scientist sẽ thường làm những công việc như: thu thập, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, thuật toán, test và đánh giá kết quả….
