10 cơ sở dữ liệu thời gian thực hàng đầu nên sử dụng vào năm 2024

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Giới thiệu

Trong lĩnh vực năng động của các ứng dụng hiện đại, cơ sở dữ liệu thời gian thực đóng vai trò then chốt để duy trì việc quản lý dữ liệu trơn tru và cập nhật tức thời. Được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu lớn, những cơ sở dữ liệu này cung cấp khả năng truy cập thông tin tức thời. Bài viết này đi sâu vào 10 cơ sở dữ liệu thời gian thực hàng đầu sẽ tạo ra ảnh hưởng vào năm 2024.

Mục lục

Tìm hiểu cơ sở dữ liệu thời gian thực

Cơ sở dữ liệu thời gian thực được tạo ra để quản lý dữ liệu cần cập nhật và truy cập ngay lập tức. Không giống như cơ sở dữ liệu thông thường có thể gặp phải tình trạng chậm trễ đồng bộ hóa, cơ sở dữ liệu thời gian thực đảm bảo phản ánh nhanh chóng các thay đổi dữ liệu trên tất cả các thiết bị hoặc ứng dụng được kết nối. Điều này làm cho chúng rất phù hợp cho các ứng dụng có nhu cầu cộng tác, nhắn tin hoặc giám sát theo thời gian thực.

Tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu thời gian thực trong các ứng dụng hiện đại

Tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu thời gian thực đã tăng lên trong các ứng dụng hiện đại, do nhu cầu cập nhật và đồng bộ hóa dữ liệu tức thời. Từ ứng dụng nhắn tin đến trình chỉnh sửa tài liệu cộng tác và bảng điều khiển phân tích thời gian thực, những cơ sở dữ liệu này tạo thành nền tảng để quản lý dữ liệu trơn tru và liên lạc tức thời. Bằng cách loại bỏ sự chậm trễ trong việc đồng bộ hóa dữ liệu, cơ sở dữ liệu thời gian thực không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả.

10 cơ sở dữ liệu thời gian thực hàng đầu

Dưới đây là danh sách 10 cơ sở dữ liệu thời gian thực hàng đầu sẽ được sử dụng vào năm 2024.

1. Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase

Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase được lưu trữ trên nền tảng đám mây Cơ sở dữ liệu NoSQL, trao quyền cho các nhà phát triển lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu trong thời gian thực. Việc sử dụng mô hình dữ liệu JSON giúp tăng thêm tính linh hoạt và dễ dàng cho quá trình phát triển. Là một thành phần không thể thiếu của nền tảng Firebase, nó góp phần tạo nên bộ công cụ mạnh mẽ để tạo cả ứng dụng web và ứng dụng di động.

Các tính năng và lợi ích

Tính năng nổi bật của Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase là đồng bộ hóa thời gian thực, đảm bảo cập nhật tức thời trên tất cả các thiết bị được kết nối bất cứ khi nào dữ liệu thay đổi. Điều này đảm bảo người dùng luôn có thông tin cập nhật nhất. Hơn nữa, cơ sở dữ liệu còn cung cấp hỗ trợ ngoại tuyến, cho phép người dùng truy cập và sửa đổi dữ liệu ngay cả khi không có kết nối internet. Để tăng cường bảo mật, Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase kết hợp các quy tắc bảo mật mạnh mẽ, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng yêu cầu cập nhật theo thời gian thực, bao gồm ứng dụng trò chuyện, trình chỉnh sửa tài liệu cộng tác và trang tổng quan thời gian thực. Ví dụ: một ứng dụng nhắn tin tận dụng Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase có thể nhanh chóng gửi tin nhắn đến tất cả người tham gia, tạo ra trải nghiệm giao tiếp liền mạch và theo thời gian thực.

Tải xuống ở đây

2.MongoDB

MongoDB nổi bật là một ứng dụng định hướng tài liệu được ưa chuộng Cơ sở dữ liệu NoSQL, nổi tiếng với hiệu suất cao, khả năng mở rộng và tính linh hoạt. Việc lưu trữ dữ liệu trong các tài liệu linh hoạt, giống JSON giúp đơn giản hóa việc làm việc và điều chỉnh theo nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng. Được áp dụng trong các ứng dụng hiện đại, MongoDB vượt trội trong việc quản lý khối lượng dữ liệu lớn và hỗ trợ cập nhật theo thời gian thực, khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên của các nhà phát triển.

Các tính năng và lợi ích

MongoDB cung cấp một loạt các tính năng làm cho nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. Mô hình dữ liệu linh hoạt của nó cho phép các nhà phát triển dễ dàng lưu trữ và truy xuất các cấu trúc dữ liệu phức tạp. Đáng chú ý, MongoDB hỗ trợ khả năng mở rộng theo chiều ngang, cho phép các ứng dụng quản lý tải dữ liệu ngày càng tăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Hỗ trợ bổ sung cho phân đoạn tự động giúp nâng cao hơn nữa khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi bằng cách phân phối dữ liệu trên nhiều máy chủ.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

MongoDB nhận thấy các ứng dụng đa dạng trong các tình huống thời gian thực, chẳng hạn như hệ thống quản lý nội dung, nền tảng thương mại điện tử và ứng dụng Internet of Things (IoT). Một ví dụ minh họa là một nền tảng thương mại điện tử tận dụng MongoDB để quản lý cập nhật hàng tồn kho theo thời gian thực, đảm bảo cho khách hàng thông tin chính xác nhất quán về tình trạng sẵn có của sản phẩm.

Tải xuống ở đây

3. Apache Cassandra

Apache Cassandra nổi bật như một cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán và có khả năng mở rộng cao được tạo ra để quản lý dữ liệu mở rộng trên nhiều máy chủ hàng hóa. Nó vượt trội trong việc cung cấp tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi, khiến nó phù hợp với các ứng dụng quan trọng. Mô hình dữ liệu của Cassandra dựa trên bảng băm phân tán, cho phép phân phối và sao chép dữ liệu hiệu quả để có hiệu suất tối ưu.

Các tính năng và lợi ích

Cassandra cung cấp một số tính năng khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng thời gian thực. Kiến trúc phi tập trung của nó đảm bảo tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi vì dữ liệu được sao chép trên nhiều nút. Nó cũng cung cấp tính nhất quán có thể điều chỉnh được, cho phép các nhà phát triển cân bằng tính nhất quán và hiệu suất của dữ liệu theo yêu cầu của ứng dụng của họ. Ngoài ra, Cassandra hỗ trợ khả năng mở rộng tuyến tính, cho phép các ứng dụng xử lý tải dữ liệu lớn.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Cassandra được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đòi hỏi khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi cao, bao gồm phân tích thời gian thực, quản lý dữ liệu chuỗi thời gian và nền tảng nhắn tin. Hãy xem xét nền tảng phân tích thời gian thực tận dụng Cassandra; nó xử lý và phân tích một cách thành thạo khối lượng dữ liệu đáng kể trong thời gian thực, mang lại những hiểu biết có giá trị cho người dùng.

Tải xuống ở đây

4. Làm lại

Redis là một kho lưu trữ cấu trúc dữ liệu trong bộ nhớ, nguồn mở, đủ linh hoạt để hoạt động như một cơ sở dữ liệu, bộ đệm hoặc nhà môi giới tin nhắn. Nổi tiếng với hiệu suất cao và độ trễ thấp, Redis đặc biệt phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. Sự hỗ trợ của nó cho các cấu trúc dữ liệu đa dạng như chuỗi, danh sách, bộ và bộ được sắp xếp cho phép lưu trữ và thao tác dữ liệu linh hoạt.

Các tính năng và lợi ích

Redis tự hào có nhiều tính năng góp phần làm nên sự phổ biến của nó trong các ứng dụng thời gian thực. Với khả năng lưu trữ trong bộ nhớ tạo điều kiện truy cập dữ liệu nhanh chóng, nó tỏ ra lý tưởng cho các yêu cầu có độ trễ thấp. Việc bao gồm tính năng sao chép tích hợp và tính sẵn sàng cao đảm bảo độ bền của dữ liệu và khả năng chịu lỗi. Hơn nữa, Redis hỗ trợ nhắn tin pub/sub, thúc đẩy giao tiếp theo thời gian thực giữa các thành phần khác nhau trong một ứng dụng.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Redis tìm thấy ứng dụng rộng rãi trong nhiều tình huống thời gian thực khác nhau, bao gồm bộ nhớ đệm, quản lý phiên và bảng xếp hạng thời gian thực. Ví dụ: trong lĩnh vực trò chơi, Redis có thể được sử dụng để duy trì bảng xếp hạng theo thời gian thực, đảm bảo cập nhật kịp thời về điểm số và thứ hạng khi người chơi thăng tiến trong trò chơi.

Tải xuống ở đây

5. Apache Kafka

Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến phân tán, có khả năng xử lý và lưu trữ các luồng dữ liệu theo thời gian thực một cách thành thạo. Điểm mạnh của nó nằm ở thông lượng cao, khả năng chịu lỗi và khả năng mở rộng, khiến nó rất phù hợp để quản lý khối lượng dữ liệu lớn. Về cốt lõi, Kafka hoạt động theo mô hình đăng ký xuất bản, trong đó các nhà sản xuất phổ biến dữ liệu đến các chủ đề và người tiêu dùng đăng ký các chủ đề này để truy cập dữ liệu.

Các tính năng và lợi ích

Một tính năng nổi bật của Apache Kafka là khả năng quản lý các luồng dữ liệu có thông lượng cao, độ trễ thấp. Với khả năng xử lý hàng triệu tin nhắn mỗi giây, nó vượt trội trong việc xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Kafka đảm bảo khả năng chịu lỗi và tính sẵn sàng cao bằng cách sao chép dữ liệu trên nhiều nhà môi giới. Hơn nữa, nó hỗ trợ xử lý luồng, cho phép chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu theo thời gian thực.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Các ứng dụng yêu cầu truyền và xử lý dữ liệu theo thời gian thực, như tổng hợp nhật ký, tìm nguồn cung ứng sự kiện và phân tích thời gian thực, nhận thấy Apache Kafka là không thể thiếu. Chẳng hạn, hệ thống tổng hợp nhật ký do Kafka cung cấp vượt trội trong việc thu thập và xử lý nhật ký từ nhiều nguồn khác nhau trong thời gian thực, mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị và khả năng giám sát mạnh mẽ.

Tải xuống ở đây

6. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB, một AWS dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL được quản lý toàn phần, nổi bật với hiệu suất, khả năng mở rộng và tính khả dụng cao, đáp ứng nhu cầu ứng dụng thời gian thực. Được xây dựng trên các cặp khóa-giá trị, DynamoDB đảm bảo truy cập và truy xuất dữ liệu nhanh chóng.

Các tính năng và lợi ích

DynamoDB cung cấp một số tính năng khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng thời gian thực. Bản chất được quản lý hoàn toàn của nó giúp loại bỏ nhu cầu quản trị cơ sở dữ liệu, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng ứng dụng của họ. DynamoDB cũng cung cấp tính năng tự động thay đổi quy mô, đảm bảo rằng các ứng dụng có thể xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không cần can thiệp thủ công. Ngoài ra, nó hỗ trợ sao chép toàn cầu, cho phép sao chép dữ liệu trên nhiều vùng để cải thiện tính khả dụng và khắc phục thảm họa.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Amazon DynamoDB được sử dụng trong nhiều ứng dụng thời gian thực, bao gồm xác thực người dùng, đặt giá thầu theo thời gian thực và quản lý dữ liệu IoT. Ví dụ: nền tảng đặt giá thầu theo thời gian thực được xây dựng trên DynamoDB có thể xử lý khối lượng lớn yêu cầu giá thầu và phân phối vị trí đặt quảng cáo theo thời gian thực cho người dùng.

Tải xuống ở đây

7. Cơ sở dữ liệu Microsoft Azure Cosmos

Microsoft Azure Cosmos DB là dịch vụ cơ sở dữ liệu đa mô hình, phân tán trên toàn cầu do Microsoft Azure cung cấp. Nó cung cấp khả năng mở rộng cao, độ trễ thấp và tính khả dụng toàn cầu, khiến nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực. Cosmos DB hỗ trợ nhiều mô hình dữ liệu, bao gồm khóa-giá trị, tài liệu, biểu đồ và họ cột, cho phép các nhà phát triển chọn mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng của họ.

Microsoft Azure Cosmos DB để quản lý dữ liệu

Các tính năng và lợi ích

Cosmos DB cung cấp một số tính năng khiến nó trở thành sự lựa chọn mạnh mẽ cho các ứng dụng thời gian thực. Phân phối toàn cầu của nó cho phép truy cập dữ liệu có độ trễ thấp từ mọi nơi trên thế giới, đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch. Cosmos DB cũng cung cấp khả năng lập chỉ mục và tối ưu hóa truy vấn tự động, cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, nó còn cung cấp SLA (Thỏa thuận cấp độ dịch vụ) toàn diện về thông lượng, độ trễ và tính khả dụng.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

Trong các ứng dụng thời gian thực đa dạng như hệ thống quản lý nội dung, phân tích truyền thông xã hội và đề xuất được cá nhân hóa, Microsoft Azure Cosmos DB nhận thấy tiện ích. Ví dụ: dựa trên Cosmos DB phân tích truyền thông xã hội nền tảng có thể phân tích dữ liệu truyền thông xã hội theo thời gian thực, khám phá những hiểu biết sâu sắc có giá trị về hành vi và xu hướng của người dùng.

Tải xuống ở đây

8. Hệ động vật hoang dã

FaunaDB, một cơ sở dữ liệu NoSQL giao dịch, không có máy chủ và được phân phối trên toàn cầu, phục vụ cho các ứng dụng hiện đại với các tính năng như tính nhất quán cao, độ trễ thấp và tự động mở rộng quy mô. Mô hình dữ liệu của nó, bắt nguồn từ các tài liệu và bộ sưu tập, tạo điều kiện thuận lợi cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu linh hoạt, khiến nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.

Các tính năng và lợi ích

FaunaDB cung cấp một số tính năng khiến nó trở thành sự lựa chọn hấp dẫn cho các ứng dụng thời gian thực. Tính nhất quán mạnh mẽ của nó đảm bảo dữ liệu luôn được cập nhật và phản ánh những thay đổi mới nhất. FaunaDB cũng cung cấp khả năng tự động điều chỉnh quy mô, cho phép các ứng dụng xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không cần can thiệp thủ công. Ngoài ra, nó hỗ trợ các giao dịch ACID (Tính nguyên tử, Tính nhất quán, Cách ly, Độ bền), đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

FaunaDB tìm thấy các ứng dụng trong các tình huống thời gian thực đa dạng, từ nền tảng thương mại điện tử đến hệ thống tài chính và các ứng dụng cộng tác. Ví dụ: trình chỉnh sửa tài liệu cộng tác do FaunaDB cung cấp cho phép nhiều người dùng chỉnh sửa cùng một tài liệu cùng một lúc, đảm bảo cập nhật theo thời gian thực cho tất cả người tham gia.

Tải xuống ở đây

9. DòngDB

InfluxDB là cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian, mã nguồn mở được thiết kế để xử lý khối lượng lớn dữ liệu được đóng dấu thời gian. Nó cung cấp hiệu suất ghi và truy vấn cao, giúp nó phù hợp cho việc giám sát và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Mô hình dữ liệu của InfluxDB dựa trên các phép đo, thẻ và trường, cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu chuỗi thời gian một cách hiệu quả.

Các tính năng và lợi ích

InfluxDB cung cấp một số tính năng khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu để phân tích dữ liệu thời gian thực. Hiệu suất ghi và truy vấn cao của nó cho phép nhập và truy xuất nhanh dữ liệu chuỗi thời gian. Nó cũng cung cấp các chính sách lấy mẫu xuống và lưu giữ dữ liệu, cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu lịch sử một cách hiệu quả. Ngoài ra, InfluxDB hỗ trợ truy vấn liên tục và cảnh báo theo thời gian thực, cho phép chủ động giám sát và phát hiện bất thường.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

InfluxDB được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng yêu cầu giám sát và phân tích theo thời gian thực, bao gồm quản lý dữ liệu IoT, giám sát hệ thống và phân tích dữ liệu cảm biến. Chẳng hạn, nền tảng IoT tận dụng InfluxDB có thể thu thập và phân tích dữ liệu cảm biến thời gian thực, cung cấp những hiểu biết có giá trị về hiệu suất thiết bị và điều kiện môi trường.

Tải xuống ở đây

10. Thang thời gianDB

TimescaleDB là một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian, mã nguồn mở được xây dựng dựa trên PostgreSQL. Nó kết hợp khả năng mở rộng và hiệu suất của PostgreSQL với tính linh hoạt và dễ sử dụng của cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian. Mô hình dữ liệu của TimescaleDB dựa trên các siêu bảng, cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu chuỗi thời gian một cách hiệu quả.

Các tính năng và lợi ích

TimescaleDB cung cấp một số tính năng giúp nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ để quản lý dữ liệu thời gian thực. Mô hình dữ liệu dựa trên siêu bảng của nó cho phép phân vùng và nén dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả, giúp cải thiện hiệu suất truy vấn và hiệu quả lưu trữ. Nó cũng cung cấp khả năng lưu giữ dữ liệu tự động và tổng hợp liên tục, cho phép quản lý và phân tích dữ liệu lịch sử một cách hiệu quả. Ngoài ra, TimescaleDB hỗ trợ các truy vấn phân tán, cho phép khả năng mở rộng theo chiều ngang và khả năng chịu lỗi.

Các trường hợp sử dụng và ví dụ

TimescaleDB tìm thấy ứng dụng trong các tình huống thời gian thực đa dạng, chẳng hạn như phân tích tài chính, giám sát công nghiệp và quản lý năng lượng. Ví dụ: nền tảng phân tích tài chính sử dụng TimescaleDB có thể lưu trữ và phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực một cách hiệu quả, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về xu hướng thị trường và cơ hội đầu tư.

Tải xuống ở đây

Kết luận

Trong thế giới ngày nay, chúng ta dựa vào cơ sở dữ liệu thời gian thực để cập nhật và đồng bộ hóa ứng dụng của mình ngay lập tức. Có nhiều lựa chọn tuyệt vời như Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase và TimescaleDB, mỗi lựa chọn đều có các tính năng và cách sử dụng đặc biệt riêng. Cho dù bạn đang hướng tới cộng tác theo thời gian thực với Firebase hay theo dõi mọi thứ bằng InfluxDB để theo dõi, các nhà phát triển đều có rất nhiều lựa chọn phù hợp với nhu cầu của họ. Hướng tới năm 2024, những cơ sở dữ liệu thời gian thực này sẽ vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy làn sóng ứng dụng mới.