InfluxDB và TimescaleDB: Phân Tích Chuyên Sâu về Những Gã Khổng Lồ Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian

Trong thế giới siêu kết nối của chúng ta, dữ liệu đang được tạo ra với tốc độ chưa từng thấy. Từ các cảm biến trong một nhà máy thông minh ở Đức đến các bảng giá tài chính trên Phố Wall, và từ các chỉ số hiệu suất ứng dụng cho một công ty SaaS ở Singapore đến việc giám sát môi trường trong rừng nhiệt đới Amazon, một loại dữ liệu cụ thể đang là trung tâm của cuộc cách mạng này: dữ liệu chuỗi thời gian.

Dữ liệu chuỗi thời gian là một chuỗi các điểm dữ liệu được lập chỉ mục theo thứ tự thời gian. Bản chất không ngừng nghỉ, khối lượng lớn của nó đặt ra những thách thức độc đáo về lưu trữ, truy xuất và phân tích mà các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống không được thiết kế để xử lý. Điều này đã dẫn đến sự ra đời của một loại cơ sở dữ liệu chuyên biệt được gọi là Cơ sở dữ liệu Chuỗi thời gian (TSDBs).

Trong số nhiều đối thủ trong không gian TSDB, hai cái tên luôn thống trị các cuộc thảo luận: InfluxDB và TimescaleDB. Cả hai đều mạnh mẽ, phổ biến và có khả năng cao, nhưng chúng tiếp cận vấn đề từ những triết lý kiến trúc cơ bản khác nhau. Việc lựa chọn giữa chúng là một quyết định quan trọng có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất, khả năng mở rộng và sự phức tạp trong vận hành của ứng dụng của bạn.

Hướng dẫn toàn diện này sẽ phân tích hai gã khổng lồ này, khám phá kiến trúc, mô hình dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn, đặc điểm hiệu suất và các trường hợp sử dụng lý tưởng của chúng. Khi đọc xong, bạn sẽ có một khuôn khổ rõ ràng để xác định cơ sở dữ liệu nào phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.

InfluxDB là gì? Một Cỗ Máy Được Xây Dựng Chuyên Dụng

InfluxDB là một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian được xây dựng từ đầu, được viết bằng ngôn ngữ lập trình Go. Nó được thiết kế với một mục tiêu chính: xử lý khối lượng cực lớn dữ liệu có dấu thời gian với hiệu quả tối đa. Nó không mang gánh nặng của một cơ sở dữ liệu đa dụng, cho phép nó được tối ưu hóa cao cho các khối lượng công việc cụ thể của dữ liệu chuỗi thời gian: ghi thông lượng cao và các truy vấn tập trung vào thời gian.

Kiến Trúc Cốt Lõi và Mô Hình Dữ Liệu

Kiến trúc của InfluxDB được xây dựng để đạt tốc độ và sự đơn giản. Trong nhiều năm, cốt lõi của nó là công cụ lưu trữ Time-Structured Merge Tree (TSM), được tối ưu hóa cho tốc độ nhập dữ liệu cao và nén hiệu quả. Dữ liệu trong InfluxDB được tổ chức theo một mô hình đơn giản, trực quan:

• Measurement (Phép đo): Một nơi chứa dữ liệu chuỗi thời gian của bạn, tương tự như một bảng trong SQL. Ví dụ: cpu_usage.
• Tags (Thẻ): Các cặp chuỗi khóa-giá trị lưu trữ siêu dữ liệu về dữ liệu. Các thẻ luôn được lập chỉ mục và rất quan trọng để truy vấn hiệu quả. Ví dụ: host=serverA, region=us-west-1.
• Fields (Trường): Các giá trị dữ liệu thực tế, có thể là số thực, số nguyên, chuỗi hoặc boolean. Các trường không được lập chỉ mục. Ví dụ: usage_user=98.5, usage_system=1.5.
• Timestamp (Dấu thời gian): Dấu thời gian có độ chính xác cao được liên kết với các giá trị trường.

Một điểm dữ liệu duy nhất trong InfluxDB có thể trông như thế này: cpu_usage,host=serverA,region=us-west-1 usage_user=98.5,usage_system=1.5 1672531200000000000. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa thẻ (siêu dữ liệu được lập chỉ mục) và trường (dữ liệu không được lập chỉ mục) là nền tảng để thiết kế một lược đồ InfluxDB hiệu quả.

Ngôn Ngữ Truy Vấn: InfluxQL và Flux

InfluxDB cung cấp hai ngôn ngữ truy vấn:

1. InfluxQL: Một ngôn ngữ truy vấn giống SQL, trực quan cho bất kỳ ai có nền tảng về cơ sở dữ liệu truyền thống. Nó rất tuyệt vời cho các phép tổng hợp đơn giản và truy xuất dữ liệu.
2. Flux: Một ngôn ngữ kịch bản dữ liệu chức năng, mạnh mẽ. Flux có khả năng vượt trội hơn nhiều so với InfluxQL, cho phép các phép biến đổi phức tạp, kết hợp (join) giữa các measurement và tích hợp với các nguồn dữ liệu bên ngoài. Tuy nhiên, nó đi kèm với một đường cong học tập dốc hơn đáng kể.

Các Tính Năng Chính và Hệ Sinh Thái

• Thông Lượng Ghi Cao: Được thiết kế để nhập hàng triệu điểm dữ liệu mỗi giây.
• Nền Tảng Tích Hợp Sẵn: InfluxDB 2.0 và các phiên bản sau cung cấp một nền tảng hợp nhất bao gồm thu thập dữ liệu (như Telegraf), trực quan hóa (bảng điều khiển) và cảnh báo (tasks) trong một tệp nhị phân duy nhất. Điều này thay thế cho TICK Stack cũ (Telegraf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor).
• Quản Lý Vòng Đời Dữ Liệu: Các chính sách lưu giữ dữ liệu tự động cho phép bạn dễ dàng quản lý lưu trữ dữ liệu bằng cách tự động lấy mẫu giảm (downsampling) hoặc xóa dữ liệu cũ.
• Đơn Giản Độc Lập: Phiên bản mã nguồn mở là một tệp nhị phân duy nhất không có phụ thuộc bên ngoài, giúp việc cài đặt và chạy rất dễ dàng.

TimescaleDB là gì? SQL cho Chuỗi Thời Gian

TimescaleDB có một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Thay vì xây dựng một cơ sở dữ liệu từ đầu, nó được xây dựng như một tiện ích mở rộng (extension) mạnh mẽ cho PostgreSQL. Điều này có nghĩa là nó kế thừa tất cả sự ổn định, độ tin cậy và các tính năng phong phú của một trong những cơ sở dữ liệu quan hệ mã nguồn mở tiên tiến nhất thế giới, đồng thời bổ sung các tối ưu hóa chuyên biệt cho dữ liệu chuỗi thời gian.

Kiến Trúc Cốt Lõi và Mô Hình Dữ Liệu

Khi bạn cài đặt TimescaleDB, về cơ bản bạn đang siêu cấp hóa một phiên bản PostgreSQL tiêu chuẩn. Điều kỳ diệu nằm ở các khái niệm cốt lõi của nó:

• Hypertables (Siêu bảng): Đây là các bảng mà người dùng tương tác, nơi bạn lưu trữ dữ liệu chuỗi thời gian của mình. Chúng trông và hoạt động giống như các bảng PostgreSQL thông thường.
• Chunks (Phân đoạn): Bên trong, TimescaleDB tự động phân vùng dữ liệu của hypertable thành nhiều bảng con nhỏ hơn, được gọi là chunks, dựa trên thời gian. Mỗi chunk là một bảng PostgreSQL tiêu chuẩn. Việc phân vùng này là trong suốt đối với người dùng nhưng là chìa khóa cho hiệu suất của TimescaleDB.

Bởi vì nó được xây dựng trên PostgreSQL, mô hình dữ liệu hoàn toàn là quan hệ. Bạn tạo một bảng SQL tiêu chuẩn với các cột cho dấu thời gian, siêu dữ liệu (như ID thiết bị hoặc vị trí) và các giá trị dữ liệu. Không có mô hình dữ liệu mới nào để học nếu bạn đã biết SQL.

CREATE TABLE conditions ( time TIMESTAMPTZ NOT NULL, location TEXT NOT NULL, temperature DOUBLE PRECISION NULL, humidity DOUBLE PRECISION NULL ); SELECT create_hypertable('conditions', 'time');

Ngôn Ngữ Truy Vấn: Sức Mạnh của SQL Đầy Đủ

Điểm bán hàng lớn nhất của TimescaleDB là ngôn ngữ truy vấn của nó: SQL tiêu chuẩn. Đây là một lợi thế lớn vì nhiều lý do:

• Không Cần Thời Gian Học: Bất kỳ nhà phát triển, nhà phân tích hoặc công cụ nào nói được SQL đều có thể làm việc với TimescaleDB ngay lập tức.
• Sức Mạnh Vô Song: Bạn có quyền truy cập vào toàn bộ sức mạnh phân tích của SQL, bao gồm các truy vấn con (subqueries), hàm cửa sổ (window functions) và quan trọng nhất là phép nối (JOINs).
• Hệ Sinh Thái Phong Phú: Toàn bộ hệ sinh thái PostgreSQL rộng lớn gồm các công cụ, trình kết nối và tiện ích mở rộng (như PostGIS cho các truy vấn không gian địa lý nâng cao) đều có sẵn cho bạn.

TimescaleDB cũng bổ sung hàng trăm hàm chuyên biệt về chuỗi thời gian vào SQL, chẳng hạn như time_bucket(), first(), và last(), để đơn giản hóa và tăng tốc các truy vấn chuỗi thời gian phổ biến.

Các Tính Năng Chính và Hệ Sinh Thái

• Hỗ Trợ SQL Đầy Đủ: Tận dụng kiến thức và công cụ SQL hiện có mà không cần sửa đổi.
• Dữ Liệu Quan Hệ và Chuỗi Thời Gian Cùng Nhau: Kết nối (JOIN) liền mạch dữ liệu chuỗi thời gian của bạn (ví dụ: số đọc từ cảm biến) với dữ liệu kinh doanh quan hệ của bạn (ví dụ: siêu dữ liệu thiết bị, thông tin khách hàng).
• Độ Tin Cậy Đã Được Chứng Minh: Kế thừa hàng thập kỷ phát triển, độ tin cậy vững chắc và tuân thủ ACID của PostgreSQL.
• Nén Nâng Cao: Cung cấp khả năng nén theo cột tốt nhất trong phân khúc, có thể giảm dung lượng lưu trữ hơn 90%.

So Sánh Trực Tiếp: InfluxDB và TimescaleDB

Hãy phân tích các khác biệt cốt lõi qua một số tiêu chí chính để giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.

Triết Lý Cốt Lõi và Kiến Trúc

• InfluxDB: Một hệ thống độc lập, được xây dựng chuyên dụng. Nó ưu tiên hiệu suất và dễ sử dụng cho các khối lượng công việc chuỗi thời gian bằng cách xây dựng mọi thứ từ đầu. Điều này tạo ra một hệ thống được tối ưu hóa cao nhưng có thể kém linh hoạt hơn.
• TimescaleDB: Một tiện ích mở rộng giúp tăng cường một cơ sở dữ liệu đa dụng. Nó ưu tiên độ tin cậy, sức mạnh truy vấn và khả năng tương thích hệ sinh thái bằng cách xây dựng trên nền tảng trưởng thành của PostgreSQL. Điều này mang lại sự linh hoạt đáng kinh ngạc nhưng có thể đi kèm với chi phí vận hành của việc quản lý một RDBMS đầy đủ.

Góc Nhìn Toàn Cầu: Một công ty khởi nghiệp ở Bangalore có thể ưa thích thiết lập đơn giản, tất cả trong một của InfluxDB để tạo mẫu nhanh. Ngược lại, một tổ chức tài chính lớn ở London có thể ưu tiên TimescaleDB vì khả năng tích hợp với cơ sở hạ tầng PostgreSQL hiện có và tính toàn vẹn dữ liệu đã được chứng minh.

Mô Hình Dữ Liệu và Tính Linh Hoạt của Lược Đồ

• InfluxDB: Sử dụng mô hình phi quan hệ gồm các measurements, tags, và fields. Điều này rất hiệu quả cho các mẫu chuỗi thời gian tiêu chuẩn nhưng làm cho logic quan hệ trở nên khó khăn. Lực lượng số cao (số lượng lớn các giá trị thẻ duy nhất) có thể là một thách thức về hiệu suất trong các phiên bản cũ hơn.
• TimescaleDB: Sử dụng mô hình quan hệ (SQL) tiêu chuẩn. Điều này đòi hỏi phải xác định một lược đồ trước nhưng cung cấp sự linh hoạt to lớn cho các mối quan hệ dữ liệu phức tạp thông qua phép nối (JOINs). Nó xử lý tốt lực lượng số cao, coi nó như bất kỳ cột được lập chỉ mục nào khác trong PostgreSQL.

Ngôn Ngữ Truy Vấn

• InfluxDB: Một thế giới hai ngôn ngữ. InfluxQL đơn giản nhưng hạn chế. Flux cực kỳ mạnh mẽ cho phân tích chuỗi thời gian nhưng là một ngôn ngữ độc quyền đòi hỏi đội ngũ của bạn phải đầu tư đáng kể để học.
• TimescaleDB: SQL tiêu chuẩn. Đây được cho là tính năng hấp dẫn nhất của nó. Nó hạ thấp rào cản gia nhập, mở ra một nguồn nhân lực khổng lồ và cho phép các truy vấn phân tích phức tạp mà trong SQL là tầm thường nhưng lại phức tạp hoặc không thể thực hiện được trong InfluxQL.

Hiệu Suất: Nhập, Truy Vấn và Lưu Trữ

Các bài kiểm tra hiệu năng nổi tiếng là phức tạp và phụ thuộc vào khối lượng công việc. Tuy nhiên, chúng ta có thể thảo luận về các đặc điểm chung.

• Thông Lượng Nhập: Cả hai cơ sở dữ liệu đều cung cấp hiệu suất ghi phi thường và có thể xử lý hàng triệu chỉ số mỗi giây trên phần cứng thích hợp. Trong một thời gian dài, InfluxDB thường có một chút lợi thế về tốc độ nhập thô, đơn giản do công cụ TSM chuyên dụng của nó. Hiệu suất của TimescaleDB cực kỳ cạnh tranh và được hưởng lợi rất nhiều từ việc ghi theo lô (batched writes).
• Hiệu Suất Truy Vấn:
  • Đối với các phép tổng hợp đơn giản dựa trên thời gian (ví dụ: `AVG(cpu_usage)` trong giờ qua, nhóm theo host), cả hai cơ sở dữ liệu đều nhanh như chớp.
  • Đối với các truy vấn phân tích phức tạp liên quan đến phép nối (JOINs) với siêu dữ liệu quan hệ, TimescaleDB là người chiến thắng không thể tranh cãi. Việc thực hiện các loại truy vấn này trong InfluxDB đòi hỏi phải sử dụng Flux và có thể phức tạp và kém hiệu quả hơn đáng kể.
• Nén Dữ Liệu: Cả hai đều cung cấp khả năng nén tuyệt vời, hàng đầu trong ngành. TSM của InfluxDB sử dụng các kỹ thuật như mã hóa delta và mã hóa độ dài chạy (run-length encoding). TimescaleDB cung cấp khả năng nén theo cột một cách trong suốt, cho phép bạn kết hợp và lựa chọn các thuật toán nén tốt nhất cho các loại dữ liệu của mình, thường đạt được độ nén 90-98%.

Hệ Sinh Thái và Tích Hợp

• InfluxDB: Có một hệ sinh thái mạnh mẽ, trưởng thành, đặc biệt là trong không gian DevOps và giám sát. Nó có các thư viện máy khách gốc bằng nhiều ngôn ngữ và tích hợp liền mạch với các công cụ như Grafana. Nền tảng tất cả trong một InfluxDB 2.0+ là một giải pháp hoàn chỉnh ngay khi cài đặt.
• TimescaleDB: Hệ sinh thái của nó là toàn bộ hệ sinh thái PostgreSQL. Đây là một lợi thế khổng lồ. Bất kỳ ứng dụng, trình kết nối (JDBC, ODBC), công cụ BI (Tableau, Power BI) hoặc tiện ích mở rộng nào hoạt động với PostgreSQL đều hoạt động với TimescaleDB. Điều này bao gồm các tiện ích mở rộng mạnh mẽ như PostGIS để phân tích không gian địa lý đẳng cấp thế giới, lý tưởng cho các trường hợp sử dụng như logistics hoặc theo dõi tài sản.

Khả Năng Mở Rộng và Phân Cụm

• InfluxDB: Phiên bản mã nguồn mở là một phiên bản đơn nút. Mở rộng theo chiều ngang và tính sẵn sàng cao là các tính năng của các sản phẩm thương mại InfluxDB Enterprise và InfluxDB Cloud.
• TimescaleDB: Phiên bản mã nguồn mở có thể mở rộng theo chiều dọc để xử lý các bộ dữ liệu rất lớn trên một máy chủ mạnh duy nhất. Phân cụm đa nút để mở rộng theo chiều ngang và tính sẵn sàng cao có sẵn trong các sản phẩm đám mây và tự lưu trữ doanh nghiệp của họ.

Phân Tích Sâu Các Trường Hợp Sử Dụng: Khi Nào Chọn Cái Nào?

Sự lựa chọn không phải là cơ sở dữ liệu nào "tốt hơn" một cách khách quan, mà là cái nào "phù hợp" cho dự án, đội ngũ và dữ liệu của bạn.

Chọn InfluxDB khi...

• Trường hợp sử dụng của bạn hoàn toàn là Giám sát DevOps/Chỉ số: Nền tảng của InfluxDB được thiết kế riêng để thu thập và phân tích các chỉ số từ máy chủ, ứng dụng và mạng. Bộ thu thập Telegraf có hàng trăm plugin, biến nó thành một giải pháp cắm và chạy.
• Bạn ưu tiên sự đơn giản trong thiết lập: Đối với một TSDB độc lập, nhanh chóng không có phụ thuộc bên ngoài, tệp nhị phân duy nhất của InfluxDB rất khó bị đánh bại.
• Nhu cầu truy vấn của bạn chủ yếu là các phép tổng hợp tập trung vào thời gian: Nếu bạn chủ yếu thực hiện `GROUP BY time()` và không cần JOIN với dữ liệu kinh doanh phức tạp, InfluxDB rất hiệu quả.
• Đội ngũ của bạn sẵn sàng đầu tư vào Flux: Nếu bạn thấy được giá trị trong các khả năng phân tích mạnh mẽ của Flux và đã chuẩn bị cho đường cong học tập, nó có thể là một tài sản đáng kể.

Chọn TimescaleDB khi...

• Bạn đã sử dụng PostgreSQL: Nếu tổ chức của bạn đã có chuyên môn và cơ sở hạ tầng PostgreSQL, việc thêm TimescaleDB là một lựa chọn tự nhiên và ít tốn kém.
• Bạn cần kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu quan hệ: Đây là tính năng sát thủ của TimescaleDB. Nếu bạn cần chạy các truy vấn như "Hiển thị nhiệt độ cảm biến trung bình cho tất cả các thiết bị được sản xuất tại một nhà máy cụ thể, thuộc về các khách hàng trong nhóm 'cao cấp'", TimescaleDB là lựa chọn rõ ràng.
• Đội ngũ của bạn sống và thở bằng SQL: Tận dụng kiến thức hiện có của các đội phát triển và phân tích dữ liệu của bạn là một yếu tố tăng năng suất khổng lồ.
• Bạn cần phân tích không gian-thời gian: Sự kết hợp giữa TimescaleDB và tiện ích mở rộng PostGIS tạo ra một nền tảng vô song để phân tích dữ liệu có cả yếu tố thời gian và vị trí (ví dụ: theo dõi một đội tàu vận chuyển toàn cầu).
• Bạn yêu cầu độ tin cậy và tính toàn vẹn dữ liệu của một RDBMS trưởng thành: Đối với các dịch vụ tài chính, hệ thống điều khiển công nghiệp hoặc bất kỳ ứng dụng nào mà việc mất dữ liệu là không thể chấp nhận, nền tảng đã được thử thách qua thời gian của PostgreSQL là một lợi ích lớn.

Tương Lai: InfluxDB 3.0 và Sự Tiến Hóa của Timescale

Bối cảnh cơ sở dữ liệu luôn phát triển. Một sự phát triển quan trọng là InfluxDB 3.0. Phiên bản mới này đại diện cho một cuộc đại tu kiến trúc hoàn toàn, xây dựng lại công cụ lưu trữ (tên là IOx) bằng Rust sử dụng các công nghệ hệ sinh thái dữ liệu hiện đại như Apache Arrow và Apache Parquet. Điều này mang lại những thay đổi mang tính chuyển đổi:

• Lực Lượng Số Gần Như Không Giới Hạn: Công cụ mới được thiết kế để xử lý lực lượng số chuỗi gần như vô hạn, một điểm yếu lịch sử.
• Hỗ Trợ SQL: InfluxDB 3.0 cung cấp hỗ trợ hàng đầu cho SQL như một ngôn ngữ truy vấn chính, một bước đi trực tiếp để cạnh tranh với lợi thế lớn nhất của TimescaleDB.
• Lưu Trữ Theo Cột: Tận dụng Parquet cung cấp lưu trữ theo cột hiệu quả cao, được tiêu chuẩn hóa.

Sự tiến hóa này làm mờ đi ranh giới giữa hai cơ sở dữ liệu. Khi InfluxDB 3.0 trưởng thành, nó sẽ cung cấp nhiều lợi ích (như SQL và lưu trữ theo cột) mà từng là độc quyền của TimescaleDB, trong khi vẫn giữ được sự tập trung chuyên dụng của mình.

Trong khi đó, TimescaleDB tiếp tục đổi mới, bổ sung các tính năng như nén nâng cao hơn, hiệu suất đa nút tốt hơn và tích hợp sâu hơn với hệ sinh thái cloud-native, củng cố vị thế là giải pháp chuỗi thời gian hàng đầu cho thế giới PostgreSQL.

Kết Luận: Đưa Ra Lựa Chọn Đúng Đắn cho Ứng Dụng Toàn Cầu Của Bạn

Cuộc chiến giữa InfluxDB và TimescaleDB là một câu chuyện kinh điển về hai triết lý: hệ thống chuyên dụng, được xây dựng có mục đích so với cỗ máy đa dụng, có thể mở rộng. Không có người chiến thắng chung cuộc.

Lựa chọn đúng đắn phụ thuộc vào việc đánh giá cẩn thận các nhu cầu cụ thể của bạn:

1. Độ Phức Tạp của Mô Hình Dữ Liệu: Bạn có cần JOIN dữ liệu chuỗi thời gian với dữ liệu kinh doanh khác không? Nếu có, hãy nghiêng về TimescaleDB. Nếu không, InfluxDB là một đối thủ mạnh.
2. Kỹ Năng Hiện Có của Đội Ngũ: Đội ngũ của bạn có nhiều chuyên gia SQL không? TimescaleDB sẽ mang lại cảm giác quen thuộc. Họ có sẵn sàng học một ngôn ngữ mới, mạnh mẽ như Flux hoặc bắt đầu lại từ đầu không? InfluxDB có thể là một lựa chọn phù hợp.
3. Chi Phí Vận Hành: Bạn muốn một tệp nhị phân độc lập, đơn giản? InfluxDB. Bạn đã quản lý PostgreSQL hoặc cảm thấy thoải mái với việc đó? TimescaleDB.
4. Nhu Cầu Hệ Sinh Thái: Bạn có cần các tiện ích mở rộng PostgreSQL cụ thể như PostGIS không? TimescaleDB là lựa chọn duy nhất của bạn. Hệ sinh thái tập trung vào DevOps của Telegraf và nền tảng InfluxDB có phải là sự kết hợp hoàn hảo không? Hãy chọn InfluxDB.

Với sự ra đời của InfluxDB 3.0 và sự hỗ trợ SQL của nó, quyết định đang trở nên phức tạp hơn. Tuy nhiên, các triết lý cốt lõi vẫn còn đó. InfluxDB là một nền tảng ưu tiên chuỗi thời gian, trong khi TimescaleDB là một nền tảng ưu tiên PostgreSQL với các khả năng chuỗi thời gian đặc biệt.

Cuối cùng, lời khuyên tốt nhất cho bất kỳ đội ngũ toàn cầu nào là tiến hành một bằng chứng khái niệm (proof-of-concept). Thiết lập cả hai cơ sở dữ liệu, nhập một mẫu dữ liệu đại diện của bạn và chạy các loại truy vấn mà ứng dụng của bạn sẽ cần. Trải nghiệm thực tế sẽ cho thấy cơ sở dữ liệu nào không chỉ hoạt động tốt nhất cho khối lượng công việc của bạn mà còn mang lại cảm giác tốt nhất cho đội ngũ của bạn.