Chúng ta cần phải nói về một điều đã khiến tôi trăn trở suốt nhiều tháng qua. Tôi đã chứng kiến rất nhiều lập trình viên độc lập (indie hackers) và nhà sáng lập startup điên cuồng kết hợp các công nghệ khác nhau cho kiến trúc hệ thống của mình: Redis cho cache, RabbitMQ cho hàng đợi (queues), Elasticsearch cho tìm kiếm, và MongoDB cho… một lý do nào đó?
Tôi cũng từng mắc phải sai lầm này. Khi bắt đầu xây dựng UserJot (công cụ thu thập phản hồi và lộ trình phát triển sản phẩm của tôi), bản năng đầu tiên của tôi là lên kế hoạch một kiến trúc “chuẩn mực” với các dịch vụ riêng biệt cho từng chức năng. Nhưng sau đó, tôi dừng lại và tự hỏi: “Sẽ thế nào nếu mình chỉ dùng duy nhất PostgreSQL cho tất cả mọi thứ?”.
Hóa ra, có một sự thật hiển nhiên mà ít người muốn thừa nhận:
Mục lục
PostgreSQL có thể làm được HẾT TẤT CẢ những thứ đó.
Và thậm chí còn tốt hơn bạn nghĩ.
Sự thật về “PostgreSQL Không Thể Mở Rộng” – Một Quan Niệm Sai Lầm Tốn Kém
Tôi đoán là bạn đã từng nghe rằng PostgreSQL chỉ là một “cơ sở dữ liệu quan hệ” đơn thuần và bạn cần các công cụ chuyên biệt cho những nhiệm vụ chuyên biệt. Tôi cũng từng nghĩ như vậy, cho đến khi biết rằng Instagram đã mở rộng quy mô lên 14 triệu người dùng chỉ với một instance PostgreSQL duy nhất. Discord xử lý hàng tỷ tin nhắn. Notion xây dựng toàn bộ sản phẩm của họ trên PostgreSQL.
Nhưng điều quan trọng ở đây là: Họ không sử dụng PostgreSQL như thể đang ở năm 2005.
Hàng Đợi (Queue Systems) Chỉ Với PostgreSQL
Hãy ngừng chi tiền cho Redis và RabbitMQ. PostgreSQL có hỗ trợ native cho `LISTEN`/`NOTIFY` và có thể xử lý các hàng đợi tác vụ (job queues) tốt hơn hầu hết các giải pháp chuyên dụng:
-- Hàng đợi tác vụ đơn giản chỉ với PostgreSQL thuần
CREATE TABLE job_queue (
id SERIAL PRIMARY KEY,
job_type VARCHAR(50),
payload JSONB,
status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending',
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
processed_at TIMESTAMP
);
-- Xử lý tác vụ tuân thủ ACID
BEGIN;
UPDATE job_queue
SET status = 'processing', processed_at = NOW()
WHERE id = (
SELECT id FROM job_queue
WHERE status = 'pending'
ORDER BY created_at
FOR UPDATE SKIP LOCKED
LIMIT 1
)
RETURNING *;
COMMIT;
Mẫu mã này cho phép bạn xử lý tác vụ chính xác một lần (exactly-once processing) mà không cần thêm bất kỳ hạ tầng nào khác. Hãy thử làm điều tương tự với Redis mà không phải vật lộn!
Trong UserJot, tôi sử dụng chính mẫu này để xử lý các phản hồi người dùng, gửi thông báo và cập nhật các mục trong lộ trình. Một giao dịch duy nhất, đảm bảo tính nhất quán, không có sự phức tạp của message broker.
Lưu Trữ Khóa-Giá Trị (Key-Value Storage) Tích Hợp
Redis thường có chi phí tối thiểu 20 USD/tháng trên hầu hết các nền tảng. Trong khi đó, kiểu dữ liệu JSONB của PostgreSQL đã được bao gồm trong database hiện có của bạn và có thể đáp ứng hầu hết các nhu cầu lưu trữ khóa-giá trị:
-- Thay thế cho Redis của bạn
CREATE TABLE kv_store (
key VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
value JSONB,
expires_at TIMESTAMP
);
-- Index GIN cho các truy vấn JSON cực nhanh
CREATE INDEX idx_kv_value ON kv_store USING GIN (value);
-- Truy vấn JSON lồng nhau nhanh hơn hầu hết các cơ sở dữ liệu NoSQL
SELECT * FROM kv_store
WHERE value @> '{"user_id": 12345}';
Toán tử `@>` là vũ khí bí mật của PostgreSQL. Nó nhanh hơn hầu hết các truy vấn NoSQL và dữ liệu của bạn vẫn được giữ nhất quán.
Tìm Kiếm Toàn Văn (Full-Text Search) Mạnh Mẽ
Các cluster Elasticsearch thường đắt đỏ và phức tạp. PostgreSQL có tính năng tìm kiếm toàn văn được tích hợp sẵn, hoạt động cực kỳ hiệu quả:
-- Thêm cột tìm kiếm vào bất kỳ bảng nào
ALTER TABLE posts ADD COLUMN search_vector tsvector;
-- Tự động cập nhật index tìm kiếm
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_search_vector()
RETURNS trigger AS $$
BEGIN
NEW.search_vector := to_tsvector('english',
COALESCE(NEW.title, '') || ' ' ||
COALESCE(NEW.content, '')
);
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- Tìm kiếm và xếp hạng kết quả
SELECT title, ts_rank(search_vector, query) as rank
FROM posts, to_tsquery('startup & postgres') query
WHERE search_vector @@ query
ORDER BY rank DESC;
Tính năng này xử lý mờ (fuzzy matching), gốc từ (stemming) và xếp hạng độ liên quan (relevance ranking) ngay từ đầu. Bạn có thể tùy chỉnh ngôn ngữ tìm kiếm bằng cách thay đổi tham số trong `to_tsvector`.
Đối với tính năng tìm kiếm phản hồi trong UserJot, điều này cho phép người dùng tìm kiếm các yêu cầu tính năng ngay lập tức trên tiêu đề, mô tả và bình luận. Không cần cluster Elasticsearch – chỉ cần PostgreSQL làm tốt việc của nó.
Tính Năng Thời Gian Thực (Real-Time Features) Đơn Giản
Quên các hạ tầng WebSocket phức tạp đi. PostgreSQL `LISTEN`/`NOTIFY` cung cấp cho bạn khả năng cập nhật dữ liệu theo thời gian thực mà không cần thêm bất kỳ dịch vụ nào khác:
-- Thông báo cho client về các thay đổi
CREATE OR REPLACE FUNCTION notify_changes()
RETURNS trigger AS $$
BEGIN
PERFORM pg_notify('table_changes',
json_build_object(
'table', TG_TABLE_NAME,
'action', TG_OP,
'data', row_to_json(NEW)
)::text
);
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
Ứng dụng của bạn chỉ cần lắng nghe các thông báo này và đẩy dữ liệu cập nhật đến người dùng. Không cần Redis pub/sub.
Những Chi Phí Ẩn Của Các Công Cụ “Chuyên Biệt”
Hãy thử làm một vài phép tính. Một kiến trúc “hiện đại” điển hình có thể tốn kém:
- Redis: 20 USD/tháng
- Hàng đợi tin nhắn: 25 USD/tháng
- Dịch vụ tìm kiếm: 50 USD/tháng
- Giám sát cho 3 dịch vụ: 30 USD/tháng
- Tổng cộng: 125 USD/tháng
Nhưng đó chỉ là chi phí hosting. Nỗi đau thực sự đến từ:
Chi Phí Vận Hành (Operational Overhead):
- Ba dịch vụ khác nhau cần giám sát, cập nhật và debug
- Các mô hình mở rộng và chế độ lỗi khác nhau
- Nhiều cấu hình cần duy trì
- Các quy trình sao lưu và phục hồi thảm họa riêng biệt
- Các cân nhắc bảo mật khác nhau cho từng dịch vụ
Sự Phức Tạp Trong Phát Triển (Development Complexity):
- Các thư viện client và cách kết nối khác nhau
- Phối hợp triển khai trên nhiều dịch vụ
- Dữ liệu không nhất quán giữa các hệ thống
- Các kịch bản kiểm thử phức tạp
- Các cách tiếp cận tối ưu hiệu năng khác nhau
Nếu bạn tự quản lý server, hãy thêm chi phí quản lý server, vá lỗi bảo mật và những buổi debug lúc 3 giờ sáng không thể tránh khỏi khi Redis quyết định ngốn hết bộ nhớ của bạn.
PostgreSQL xử lý tất cả những điều này chỉ với một dịch vụ duy nhất mà bạn đã và đang quản lý.
Cơ Sở Dữ Liệu Đơn Lẻ Có Khả Năng Mở Rộng
Đây là điều mà hầu hết mọi người không nhận ra: Một instance PostgreSQL duy nhất có thể xử lý quy mô rất lớn. Chúng ta đang nói đến hàng triệu giao dịch mỗi ngày, terabyte dữ liệu và hàng nghìn kết nối đồng thời.
Ví Dụ Thực Tế:
- Airbnb: Một cluster PostgreSQL xử lý hàng triệu lượt đặt phòng
- Robinhood: Hàng tỷ giao dịch tài chính
- GitLab: Toàn bộ nền tảng DevOps trên PostgreSQL
Điều kỳ diệu nằm ở kiến trúc của PostgreSQL. Nó được thiết kế để mở rộng theo chiều dọc (vertical scaling) cực kỳ tốt. Và khi bạn thực sự cần mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling), bạn vẫn có các tùy chọn đã được chứng minh như:
- Read replicas cho mở rộng truy vấn đọc
- Phân vùng (Partitioning) cho các bảng lớn
- Connection pooling cho xử lý đồng thời
- Logical replication cho các thiết lập phân tán
Hầu hết các doanh nghiệp không bao giờ chạm đến những giới hạn này. Bạn có thể hoàn toàn ổn với một instance duy nhất cho đến khi xử lý hàng triệu người dùng hoặc các khối lượng công việc phân tích phức tạp.
Hãy so sánh điều này với việc quản lý các dịch vụ riêng biệt mở rộng theo những cách khác nhau – Redis của bạn có thể hết bộ nhớ trong khi hàng đợi tin nhắn gặp khó khăn với thông lượng, và dịch vụ tìm kiếm của bạn lại cần phần cứng hoàn toàn khác.
Ngừng Áp Dụng Kỹ Thuật Quá Mức (Overengineering) Ngay Từ Đầu
Cạm bẫy lớn nhất trong phát triển phần mềm hiện đại là “kiến trúc sư không gian” (architectural astronauting). Chúng ta thiết kế hệ thống cho những vấn đề chưa tồn tại, với lượng truy cập chưa từng thấy, cho quy mô có thể không bao giờ đạt tới.
Chu Kỳ Của Việc Áp Dụng Kỹ Thuật Quá Mức:
- “Chúng ta có thể cần mở rộng vào một ngày nào đó”
- Thêm Redis, hàng đợi, microservices, nhiều cơ sở dữ liệu
- Dành hàng tháng để debug các vấn đề tích hợp
- Ra mắt sản phẩm với 47 người dùng
- Chi 200 USD/tháng cho hạ tầng có thể chạy trên một VPS 5 USD
Trong khi đó, các đối thủ cạnh tranh của bạn triển khai sản phẩm nhanh hơn vì họ không phải quản lý một hệ thống phân tán trước khi thực sự cần đến nó.
Cách Tiếp Cận Tốt Hơn:
- Bắt đầu đơn giản chỉ với PostgreSQL
- Giám sát các điểm nghẽn thực tế, không phải những điểm tưởng tượng
- Mở rộng các thành phần cụ thể khi bạn gặp giới hạn thực sự
- Thêm sự phức tạp chỉ khi nó giải quyết các vấn đề thực tế
Người dùng của bạn không quan tâm đến kiến trúc của bạn phức tạp đến đâu. Họ quan tâm sản phẩm của bạn có hoạt động không và có giải quyết được vấn đề của họ không.
Khi Nào Bạn Thực Sự Cần Các Công Cụ Chuyên Biệt
Đừng hiểu lầm ý tôi – các công cụ chuyên biệt vẫn có chỗ đứng của chúng. Nhưng bạn có thể không cần chúng cho đến khi:
- Bạn xử lý 100.000+ tác vụ mỗi phút
- Bạn cần thời gian phản hồi cache dưới mili giây
- Bạn đang thực hiện phân tích phức tạp trên terabyte dữ liệu
- Bạn có hàng triệu người dùng đồng thời
- Bạn cần phân tán dữ liệu toàn cầu với các yêu cầu nhất quán cụ thể
Nếu bạn đang đọc bài viết này, có lẽ bạn vẫn chưa đạt đến ngưỡng đó.
Vì Sao Điều Này Thực Sự Quan Trọng
Đây là điều khiến tôi kinh ngạc: PostgreSQL có thể là cơ sở dữ liệu chính, là bộ nhớ đệm, là hàng đợi, là công cụ tìm kiếm, VÀ là hệ thống thời gian thực cùng một lúc. Tất cả trong khi duy trì các giao dịch ACID trên mọi thứ.
-- Một giao dịch, nhiều thao tác
BEGIN;
INSERT INTO users (email) VALUES ('user@example.com');
INSERT INTO job_queue (job_type, payload)
VALUES ('send_welcome_email', '{"user_id": 123}');
UPDATE kv_store SET value = '{"last_signup": "2024-01-15"}'
WHERE key = 'stats';
COMMIT;
Hãy thử làm điều đó trên Redis, RabbitMQ và Elasticsearch mà không phải vật vã xem sao.
Công Nghệ “Nhàm Chán” Giành Chiến Thắng
PostgreSQL không hấp dẫn hay hào nhoáng. Nó không có một trang web lung linh hay xuất hiện viral trên TikTok. Nhưng nó đã âm thầm cung cấp sức mạnh cho Internet trong nhiều thập kỷ trong khi các cơ sở dữ liệu khác đến rồi đi.
Có một điều đáng nói về việc chọn một công nghệ “nhàm chán”, đáng tin cậy và chỉ đơn giản là hoạt động tốt.
Các Bước Hành Động Cho Dự Án Tiếp Theo Của Bạn
- Chỉ bắt đầu với PostgreSQL – Hãy chống lại sự cám dỗ thêm các loại cơ sở dữ liệu khác ngay từ đầu.
- Sử dụng JSONB cho sự linh hoạt – Bạn có được lợi ích của schema-less (phi cấu trúc) cùng với sức mạnh của SQL.
- Triển khai hàng đợi trong PostgreSQL – Tiết kiệm tiền bạc và giảm sự phức tạp.
- Chỉ thêm các công cụ chuyên biệt khi bạn gặp giới hạn THỰC SỰ – Không phải những giới hạn tưởng tượng.
Kinh Nghiệm Thực Tế Của Tôi
Việc xây dựng UserJot là một trường hợp thử nghiệm hoàn hảo cho triết lý này. Đây là một công cụ thu thập phản hồi và lộ trình sản phẩm cần:
- Cập nhật thời gian thực khi phản hồi được gửi
- Tìm kiếm toàn văn trên hàng nghìn yêu cầu tính năng
- Các tác vụ chạy nền để gửi thông báo
- Bộ nhớ đệm cho các lộ trình được truy cập thường xuyên
- Lưu trữ khóa-giá trị cho tùy chọn và cài đặt người dùng
Toàn bộ backend của tôi là một cơ sở dữ liệu PostgreSQL duy nhất. Không Redis, không Elasticsearch, không message queues. Chỉ có PostgreSQL xử lý mọi thứ từ xác thực người dùng đến thông báo WebSocket thời gian thực.
Kết quả? Tôi triển khai tính năng nhanh hơn, có ít thành phần cần debug hơn, và chi phí hạ tầng của tôi cực kỳ thấp. Khi người dùng gửi phản hồi, tìm kiếm tính năng, hoặc nhận cập nhật thời gian thực về các thay đổi lộ trình – tất cả đều do PostgreSQL xử lý.
Đây không còn là lý thuyết nữa. Nó đang hoạt động trong môi trường sản xuất với người dùng và dữ liệu thật.
Kết Luận Đáng Suy Ngẫm
Có lẽ PostgreSQL quá tốt cho bản thân nó. Nó có khả năng đến mức khiến hầu hết các cơ sở dữ liệu khác trở nên không cần thiết cho 90% các ứng dụng. Ngành công nghiệp đã thuyết phục chúng ta rằng cần các công cụ chuyên biệt cho mọi thứ, nhưng có lẽ chúng ta chỉ đang làm mọi việc phức tạp hơn mức cần thiết.
Startup của bạn không cần phải là một buổi trình diễn hệ thống phân tán. Nó cần giải quyết các vấn đề thực sự cho những người dùng thực sự. PostgreSQL cho phép bạn tập trung vào điều đó thay vì “trông nom” hạ tầng.
Vì vậy, lần tới khi ai đó đề xuất thêm Redis “để tăng hiệu năng” hoặc MongoDB “để linh hoạt”, hãy hỏi họ: “Bạn đã thực sự thử làm điều này trong PostgreSQL trước chưa?”.
Bạn có thể ngạc nhiên với câu trả lời. Tôi đã như vậy khi xây dựng UserJot hoàn toàn trên PostgreSQL – và nó đã hoạt động trơn tru kể từ đó.
Bạn có kinh nghiệm gì với PostgreSQL? Bạn đã sử dụng nó vượt ra ngoài dữ liệu quan hệ truyền thống thành công chưa? Tôi luôn tò mò muốn nghe cách các nhà phát triển khác sử dụng nó. Nếu bạn muốn xem một ví dụ thực tế về PostgreSQL làm được mọi thứ, hãy ghé thăm UserJot – đó là bằng chứng của tôi rằng bạn thực sự có thể xây dựng một SaaS hoàn chỉnh chỉ với một cơ sở dữ liệu duy nhất.
