Chuyển tới nội dung chính

Sự khác biệt thực sự giữa T-SQL và KQL

Hiểu sự khác biệt giữa T-SQL và KQL một cách rõ ràng và nhanh nhất có thể.

🧠 Tóm tắt một câu​

T-SQL là ngôn ngữ để truy vấn "cơ sở dữ liệu" KQL là ngôn ngữ để truy vấn "sự kiện / log / dữ liệu chuỗi thời gian khổng lồ"

Chúng phục vụ các mục đích hoàn toàn khác nhau!

🔥 Sự khác biệt về mục đích (Quan trọng nhất)​

MụcT-SQLKQL
Mục đíchTruy vấn và phân tích cơ sở dữ liệu có cấu trúcLog / sự kiện / telemetry khổng lồ
Trường hợp sử dụngSQL Server, Synapse, Fabric WarehouseLog Analytics, Application Insights, Fabric Real-Time Hub, Eventhouse
Mục tiêu thiết kếOLTP / OLAPTìm kiếm tốc độ cao, lọc, thống kê, khám phá dữ liệu lớn

🧱 Bạn có thể "Sửa đổi dữ liệu" không?​

T-SQLKQL
INSERT / UPDATE / DELETE✔ Hỗ trợ❌ Hoàn toàn không hỗ trợ
CREATE / ALTER TABLE✔ Hỗ trợ❌ Không hỗ trợ
Cú pháp truy vấn✔✔ (nhưng cú pháp khác)

👉 KQL chỉ đọc Bạn chỉ có thể truy vấn, không thể sửa đổi.

⚡ Sự khác biệt về triết lý hiệu suất​

Triết lý thiết kế T-SQL:​

  • Nhấn mạnh tính chặt chẽ, tính nhất quán giao dịch, an toàn ghi dữ liệu
  • Phù hợp với dữ liệu dạng bảng truyền thống
  • Join, index, transaction là quan trọng

Triết lý thiết kế KQL:​

  • Tốc độ truy vấn cực cao (siêu nhanh!)
  • Được thiết kế cho hàng trăm triệu đến hàng tỷ bản ghi
  • Xử lý dữ liệu dựa trên pipeline
  • Lọc sớm, sau đó tổng hợp

🧩 Sự khác biệt về cú pháp (Ví dụ làm rõ)​

🔷 T-SQL​

SELECT Author, SUM(Price * Units) AS TotalSales
FROM AuthorSales
WHERE SalesDate >= '2024-01-01'
GROUP BY Author
ORDER BY TotalSales DESC;

🔶 KQL (Phong cách hoàn toàn khác)​

AuthorSales
| where SalesDate >= datetime(2024-01-01)
| summarize TotalSales = sum(Price * Units) by Author
| order by TotalSales desc

Sự khác biệt:​

  • KQL sử dụng ký hiệu pipe |, giống như lệnh Linux
  • Không có SELECT, FROM, GROUP BY
  • Giống như sự kết hợp của Spark + SQL

🛰 Sự khác biệt về tốc độ truy vấn​

T-SQLKQL
Phương pháp tối ưu hóaIndex, join, kế hoạch thực thiLọc sớm, quét theo cột, tính toán phân tán
Với 500 triệu bản ghiCó thể mất vài giây đến vài phútThường là 0.5~2 giây

KQL có lợi thế tốc độ đáng kinh ngạc với khối lượng dữ liệu lớn.

🔍 Sự khác biệt về mô hình dữ liệu​

T-SQL: Schema bảng (Cột cố định)​

Kiểu dữ liệu cố định:

  • int
  • varchar
  • decimal
  • datetime
  • v.v.

KQL: Có thể truy vấn bán cấu trúc / Có cấu trúc / JSON​

Các kiểu KQL phổ biến:

  • dynamic (có thể lưu trữ JSON, đối tượng phức tạp)
  • real
  • long
  • datetime
  • string

Có thể truy vấn trực tiếp JSON lồng nhau:

data.events[0].location.city

📌 KQL giỏi về những gì​

  • ✅ Giám sát thời gian thực
  • ✅ Phân tích log
  • ✅ Chẩn đoán từ xa
  • ✅ Theo dõi sự kiện
  • ✅ Telemetry IoT
  • ✅ Tìm kiếm log
  • ✅ Bảng điều khiển (Azure Monitor / Fabric Real-Time Hub)

❌ Không phù hợp cho​

Mô hình dữ liệu truyền thống, ghi dữ liệu, ETL

📌 T-SQL giỏi về những gì​

  • ✅ Bảo trì cơ sở dữ liệu
  • ✅ Thiết kế kho dữ liệu
  • ✅ Tích hợp với mô hình dữ liệu báo cáo BI
  • ✅ Truy vấn dữ liệu có cấu trúc, join, merge
  • ✅ DML + DDL

🎯 Tóm tắt cuối cùng (Cho phỏng vấn/thi)​

T-SQL là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu để đọc và ghi dữ liệu có cấu trúc. KQL là ngôn ngữ truy vấn chỉ đọc để phân tích sự kiện và log khổng lồ.

Cả hai đều có cú pháp hoàn toàn khác nhau, mục đích hoàn toàn khác nhau và mô hình dữ liệu khác nhau.

📊 Bảng so sánh nhanh​

Tính năngT-SQLKQL
Mục đích chínhCRUD cơ sở dữ liệuPhân tích truy vấn sự kiện lớn
Hỗ trợ ghi✔❌
Cú pháp truy vấnSELECT...FROM...WHEREtable | where | summarize
Kiểu dữ liệuSchema cố địnhHỗ trợ dynamic/JSON
Tình huống tốt nhấtOLTP/OLAPLog/Sự kiện/Telemetry
Lợi thế hiệu suấtDữ liệu có cấu trúcDữ liệu chuỗi thời gian lớn