Trong giai đoạn đầu của dự án, cơ sở dữ liệu (Database) thường hoạt động rất ổn định: chỉ một server, một kết nối, dữ liệu ít, truy vấn nhanh. Nhưng khi ứng dụng phát triển, người dùng tăng lên, lưu lượng truy cập nhiều hơn - đó là lúc vấn đề bắt đầu xuất hiện: query chậm, CPU 100%, connection pool đầy, hoặc tệ hơn là database “nghẽn cổ chai” khiến toàn bộ hệ thống đứng hình.

Khi đó, bạn phải đối mặt với một câu hỏi lớn:

Đã đến lúc scale database chưa?

Dấu hiệu cho thấy hệ thống đã “chạm ngưỡng”

Hiệu năng truy vấn giảm rõ rệt

  • Query từng chạy 50ms giờ mất 1-2s.

  • Các truy vấn JOIN, GROUP BY, ORDER BY ngày càng tốn tài nguyên.

  • Cache hit rate thấp, index không còn hiệu quả.

CPU hoặc RAM của DB server thường xuyên ở mức cao

  • Dù bạn đã tối ưu query, CPU vẫn thường 80–100%.

  • Swap xảy ra thường xuyên, RAM không đủ chứa working set.

Connection pool hoặc IOPS đạt giới hạn

  • Ứng dụng bắt đầu báo lỗi too many connections hoặc timeout.

  • Ổ cứng SSD (IOPS) đạt giới hạn đọc/ghi.

Tốc độ ghi (write) không theo kịp tốc độ người dùng

  • Hệ thống e-learning ghi log, điểm danh, tiến độ học, kết quả quiz… liên tục - đây là nhóm write-heavy workload.

  • Dữ liệu mới đến quá nhanh khiến replication delay hoặc data lag.

Tăng trưởng dữ liệu không thể kiểm soát

  • Bảng logs, events, transactions phình to hàng chục GB.

  • Backup và restore mất quá nhiều thời gian.

Hai hướng Scale chính

 

Cách làm

Ưu điểm

Nhược điểm

Scale Up (Vertical)

Nâng cấp cấu hình phần cứng server (CPU, RAM, SSD)

Nhanh, ít thay đổi ứng dụng

Giới hạn vật lý, chi phí cao

Scale Out (Horizontal)

Chia nhỏ hoặc nhân bản nhiều DB server

Linh hoạt, mở rộng gần như vô hạn

Phức tạp về kiến trúc, replication, consistency

Khi nào nên Scale Up

Scale Up phù hợp khi:

  • Hệ thống còn nhỏ hoặc trung bình (dưới vài trăm nghìn user).

  • Cấu trúc DB chưa đủ để chia tách.

  • Chưa có đội ngũ quản trị phức tạp.

  • Bạn cần giải pháp ngắn hạn, nhanh chóng.

Ví dụ:

  • Dự án e-learning đạt 1.000 học viên, query bắt đầu chậm → nâng RAM từ 4GB lên 8GB, SSD NVMe, thêm index => có thể chạy ổn thêm vài tháng.

Scale Up là lựa chọn “chữa cháy” hợp lý trước khi tiến tới kiến trúc lớn hơn.

Khi nào nên Scale Out

Scale Out trở thành bắt buộc khi:

  • Hệ thống tăng trưởng nhanh, vượt giới hạn của 1 máy chủ.

  • Cần tách đọc/ghi (Read/Write Splitting).

  • Cần độ sẵn sàng cao (High Availability).

  • Dữ liệu quá lớn không thể lưu trữ tập trung.

Các hướng Scale Out phổ biến:

  1. Read Replica

    • Phân tách truy vấn đọc sang server phụ.

    • Dễ áp dụng cho MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

  2. Sharding

    • Chia dữ liệu theo người dùng, khu vực, hoặc khóa logic (user_id % N).

    • Phù hợp cho hệ thống hàng chục triệu bản ghi.

  3. Partitioning

    • Chia bảng lớn thành nhiều partition theo thời gian (vd: logs_2025_10).

    • Cải thiện hiệu suất query và quản lý dữ liệu cũ.

  4. Multi-Region Database

    • Dành cho hệ thống toàn cầu (AWS Aurora Global, MongoDB Atlas Global Cluster).

    • Tối ưu độ trễ và tính sẵn sàng.

Chiến lược Scale Database phổ biến

Chiến lược

Mô tả

Phù hợp

Caching Layer

Dùng Redis/Memcached để cache dữ liệu thường xuyên truy cập

Đọc nhiều, ghi ít

Read Replica

Master cho ghi, Replica cho đọc

App trung bình-lớn

Sharding

Phân mảnh dữ liệu theo key

Rất lớn (e.g. social network)

Connection Pooling

Tối ưu số lượng connection DB

Mọi hệ thống

Archiving/Partitioning

Di chuyển dữ liệu cũ, giảm tải

Hệ thống có log lớn

CQRS (Command Query Responsibility Segregation)

Tách logic đọc/ghi riêng biệt

Hệ thống lớn, phức tạp

Sai lầm khi Scale Database

Scale quá sớm

  • Làm phức tạp hạ tầng, tốn chi phí mà chưa cần thiết.

  • Ví dụ: startup chỉ có vài trăm người dùng mà dựng cluster 3-node.

Scale quá muộn

  • Hệ thống “nghẽn cổ chai”, mất dữ liệu, downtime.

  • Dev phải khắc phục trong panic mode.

Scale nhưng không tối ưu code

  • Nhiều hệ thống scale lên nhưng query vẫn chậm do code chưa tối ưu (SELECT *, thiếu index, N+1 query).

  • Hãy nhớ: Scale không thể che giấu một thiết kế kém.

Kết luận

Scale database không chỉ là việc tăng tài nguyên, mà là một quyết định chiến lược dựa trên:

  • Dấu hiệu hiệu năng rõ ràng.

  • Mức tăng trưởng người dùng và dữ liệu.

  • Chi phí vận hành so với lợi ích.

Bạn nên bắt đầu từ những bước đơn giản:

  1. Giám sát hiệu năng (CPU, query time, slow log).

  2. Tối ưu schema và index.

  3. Áp dụng cache layer.

  4. Khi đã tới giới hạn - hãy scale out với kiến trúc phù hợp.