Bài viết này hướng dẫn cách sử dụng Python để lấy danh sách gói vay từ hệ thống Entrade bằng JWT token.

Bước 1: Đăng nhập để lấy JWT Token​

Trước khi truy xuất gói vay, bạn cần đăng nhập để lấy JWT Token. Xem bài viết hướng dẫn tại: Đăng nhập API Entrade bằng Python.

Bước 2: Lấy danh sách gói vay từ API​

Dưới đây là đoạn mã sử dụng requests để gửi yêu cầu lấy danh sách gói vay:

import requests

# Thay thế bằng mã tài khoản thực tế của bạn
account_id = "your_actual_account_id_here"

# Thay thế bằng JWT token hợp lệ
jwt_token = "your_actual_jwt_token_here"

# URL của API lấy danh sách gói vay
url = f'https://services.entrade.com.vn/dnse-order-service/accounts/{account_id}/loan-packages'

# Thiết lập headers với JWT token
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {jwt_token}'
}

# Gửi yêu cầu GET để lấy danh sách gói vay
response = requests.get(url, headers=headers)

# Biến lưu ID gói vay đầu tiên
loan_package_id = None

# Kiểm tra phản hồi từ API
if response.status_code == 200:
    # Nếu thành công, lấy danh sách gói vay từ phản hồi JSON
    loan_packages = response.json()
    print(loan_packages)
    
    # Giả sử loan_packages là một danh sách và chúng ta lấy ID của gói vay đầu tiên
    if loan_packages and 'loanPackages' in loan_packages:
        loan_package_id = loan_packages['loanPackages'][0]['id']
        print('Loan Package ID:', loan_package_id)
    else:
        print('Dữ liệu gói vay không đúng định dạng mong đợi.')

else:
    # Nếu thất bại, in mã lỗi và nội dung lỗi
    print(f'Không thể lấy danh sách gói vay. Mã lỗi: {response.status_code}')
    print(response.text)

Bài viết này hướng dẫn cách sử dụng Python để gọi API lấy thông tin người dùng từ hệ thống Entrade bằng cách sử dụng JWT token.

Bước 1: Đăng nhập để lấy JWT Token​

Trước khi truy xuất thông tin người dùng, bạn cần đăng nhập để lấy JWT Token. Xem bài viết hướng dẫn tại: Đăng nhập API Entrade bằng Python.

Bước 2: Gửi yêu cầu GET để lấy thông tin người dùng​

Dưới đây là đoạn mã sử dụng requests để gửi yêu cầu lấy thông tin người dùng:

import requests

# Thay thế 'your_actual_jwt_token_here' bằng JWT token thực tế từ API đăng nhập.
jwt_token = "your_actual_jwt_token_here"

# Thiết lập headers cho yêu cầu GET
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': f'Bearer {jwt_token}'
}

# URL của API lấy thông tin người dùng
url = 'https://services.entrade.com.vn/dnse-user-service/api/me'

# Gửi yêu cầu GET
response = requests.get(url, headers=headers)

# Kiểm tra phản hồi từ API
if response.status_code == 200:
    # Nếu thành công, in nội dung JSON trả về
    print(response.json())
else:
    # Nếu thất bại, in mã lỗi
    print(f'Không thể lấy thông tin người dùng: {response.status_code}')

Bài viết này hướng dẫn cách sử dụng Python để lấy Trading Token từ hệ thống Entrade bằng JWT token và mã OTP.

Bước 1: Đăng nhập để lấy JWT Token​

Trước khi lấy Trading Token, bạn cần đăng nhập để lấy JWT Token. Xem bài viết hướng dẫn tại: Đăng nhập API Entrade bằng Python.

Bước 2: Lấy mã OTP từ email​

Bạn cần lấy mã OTP từ email trước khi có thể yêu cầu Trading Token. Hướng dẫn chi tiết tại: Lấy mã OTP từ Email bằng API Entrade.

Bước 3: Gửi yêu cầu POST để lấy Trading Token​

Dưới đây là đoạn mã sử dụng requests để gửi yêu cầu lấy Trading Token:

import requests

# Thay thế bằng JWT token thực tế từ API đăng nhập
jwt_token = "your_actual_jwt_token_here"

# Thay thế bằng mã OTP thực tế từ email
otp_from_email = "your_actual_otp_here"

# URL của API lấy Trading Token
url = 'https://services.entrade.com.vn/dnse-order-service/trading-token'

# Thiết lập headers cho yêu cầu POST
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {jwt_token}',
    'Content-Type': 'application/json',
    'otp': otp_from_email
}

# Payload rỗng như trong hướng dẫn API
payload = {}

# Gửi yêu cầu POST
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

# Kiểm tra phản hồi từ API
trading_token = ''
if response.status_code == 200:
    # Nếu thành công, lấy Trading Token từ phản hồi JSON
    trading_token = response.json().get('tradingToken', '')
    print('Trading Token:', trading_token)
else:
    # Nếu thất bại, in mã lỗi và nội dung lỗi
    print(f'Không thể lấy Trading Token. Mã lỗi: {response.status_code}')
    print(response.text)

Giới thiệu​

Bài viết này hướng dẫn cách xác thực token khi sử dụng thư viện ssi_fc_data để lấy dữ liệu thị trường từ fc_md_client.

Mã nguồn​

from ssi_fc_data import fc_md_client, model
import config

# Khởi tạo client từ fc_md_client
client = fc_md_client.MarketDataClient(config)

# Hàm xác thực token với xử lý lỗi
def Xacthuc_token():
    try:
        token = model.accessToken(config.consumerID, config.consumerSecret)
        response = client.access_token(token)
        print("Token xác thực:", response)
    except Exception as e:
        print("Lỗi xác thực token:", str(e))

# Gọi hàm
Xacthuc_token()

Giải thích​

1. Import thư viện cần thiết

   • ssi_fc_data: Thư viện để lấy dữ liệu chứng khoán SSI.
   • fc_md_client: Module kết nối dữ liệu thị trường.
   • model: Chứa phương thức xác thực.
   • config: Chứa consumerID và consumerSecret để xác thực.

2. Khởi tạo client

   • MarketDataClient(config): Tạo client để truy cập dữ liệu thị trường.

3. Hàm xác thực token

   • model.accessToken(config.consumerID, config.consumerSecret): Lấy token.
   • client.access_token(token): Xác thực token với server.
   • In kết quả hoặc thông báo lỗi nếu có.

4. Gọi hàm

   • Xacthuc_token(): Chạy quy trình xác thực.

Cải tiến​

✅ Xử lý lỗi: Tránh lỗi khi config sai hoặc server lỗi. ✅ Thông báo rõ ràng: Báo lỗi cụ thể nếu xác thực thất bại. ✅ Dễ bảo trì hơn: Code có cấu trúc rõ ràng.

📌 Tham khảo thêm: Tài liệu ssi_fc_data

Trong thời đại dữ liệu lớn, việc dự đoán giá cổ phiếu không còn dựa trên cảm tính mà sử dụng các mô hình toán học và AI để phân tích xu hướng. Bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu về các kỹ thuật phổ biến như:

1️⃣ Các Kỹ Thuật Dự Đoán Giá Cổ Phiếu​

🔹 Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)​

• Dự đoán giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Áp dụng phương pháp tối ưu hóa để xác định xu hướng.

🔹 Mô hình ARIMA​

• Dùng để phân tích chuỗi thời gian và dự đoán giá.
• Phù hợp cho các dữ liệu có tính tuần hoàn.

🔹 Mạng nơ-ron LSTM (Long Short-Term Memory)​

• AI mạnh mẽ trong việc dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian.
• Thích hợp cho giao dịch định lượng và chiến lược thuật toán.

2️⃣ Ứng Dụng AI Trong Giao Dịch Định Lượng​

Giao dịch định lượng (Quantitative Trading) sử dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu thị trường và tự động thực hiện giao dịch. Một số lợi ích bao gồm:

✅ Giảm thiểu rủi ro và cảm xúc trong đầu tư.
✅ Tăng tốc độ phản hồi với thị trường.
✅ Phát hiện cơ hội giao dịch nhanh chóng.

3️⃣ Webinar 24: "AI + Giao Dịch Định Lượng"​

🎯 Chủ đề: AI + Giao dịch định lượng: Bí quyết kiếm lợi nhuận từ dữ liệu!
📅 Thời gian: 20h, Thứ 4, ngày 13/03/2025
🎙️ Speaker: Tiến sĩ Đặng Anh Tuấn – CEO Công ty Phát triển Công Nghệ Apollo, Giảng viên ĐH Y Dược, FPT Edu.

👉 Đăng ký ngay:

4️⃣ Khóa Học AI & Phân Tích Định Lượng​

Trung tâm Hướng Nghiệp Dữ Liệu đang tổ chức các khóa học chuyên sâu về AI và phân tích định lượng dành cho nhà đầu tư và lập trình viên. Nội dung bao gồm:

✅ Python & Machine Learning cho tài chính
✅ Giao dịch định lượng với AI
✅ Xây dựng bot giao dịch tự động
✅ Dự đoán giá cổ phiếu với LSTM, ARIMA

📌 Liên hệ Zalo: 0583587833 để biết thêm chi tiết!

🚀 Tham gia ngay để làm chủ AI & giao dịch định lượng! 🚀

1️⃣ Giới thiệu về yfinance​

yfinance là một thư viện Python giúp bạn dễ dàng lấy dữ liệu chứng khoán từ Yahoo Finance. Bạn có thể sử dụng nó để:
✅ Tải dữ liệu giá cổ phiếu theo thời gian thực
✅ Truy xuất dữ liệu lịch sử (daily, weekly, monthly)
✅ Lấy thông tin tài chính của công ty (P/E, EPS, Market Cap, ...)
✅ Phân tích các chỉ số quan trọng như Volume, Moving Average

2️⃣ Cài đặt thư viện yfinance​

Trước khi sử dụng yfinance, bạn cần cài đặt thư viện này bằng lệnh:

pip install yfinance

Nếu bạn chưa có thư viện pandas, hãy cài đặt luôn:

pip install pandas

3️⃣ Cách lấy dữ liệu giá cổ phiếu​

📌 Lấy dữ liệu cổ phiếu theo mã chứng khoán​

Dưới đây là cách lấy giá cổ phiếu của AAPL (Apple) từ Yahoo Finance:

import yfinance as yf

# Lấy dữ liệu cổ phiếu Apple
apple = yf.Ticker("AAPL")

# Xem thông tin chung về cổ phiếu
print(apple.info)

📌 Lấy dữ liệu giá lịch sử​

Bạn có thể lấy giá cổ phiếu trong quá khứ với các khoảng thời gian khác nhau:

# Lấy dữ liệu giá lịch sử trong 1 năm qua
df = apple.history(period="1y")

# Hiển thị 5 dòng đầu tiên
print(df.head())

Bạn có thể thay đổi period để lấy dữ liệu trong thời gian khác như:

• "1d" – Lấy dữ liệu trong 1 ngày
• "5d" – 5 ngày
• "1mo" – 1 tháng
• "6mo" – 6 tháng
• "1y" – 1 năm
• "5y" – 5 năm
• "max" – Toàn bộ lịch sử

4️⃣ Trực quan hóa dữ liệu giá cổ phiếu​

Bạn có thể vẽ biểu đồ giá cổ phiếu với matplotlib như sau:

import matplotlib.pyplot as plt

# Vẽ biểu đồ giá đóng cửa
df['Close'].plot(figsize=(12,6), title="Giá cổ phiếu AAPL")
plt.xlabel("Ngày")
plt.ylabel("Giá đóng cửa (USD)")
plt.show()

📌 Kết quả:

5️⃣ Lấy dữ liệu nhiều cổ phiếu cùng lúc​

Bạn có thể tải dữ liệu của nhiều cổ phiếu cùng một lúc bằng cách:

# Danh sách các mã chứng khoán
tickers = ["AAPL", "GOOGL", "MSFT", "AMZN"]

# Tải dữ liệu của nhiều cổ phiếu
data = yf.download(tickers, period="1y")

# Hiển thị dữ liệu
print(data.head())

6️⃣ Kết luận​

✅ yfinance là công cụ mạnh mẽ giúp bạn thu thập dữ liệu chứng khoán dễ dàng.
✅ Bạn có thể lấy dữ liệu lịch sử, giá theo thời gian thực và thông tin tài chính chỉ với vài dòng code.
✅ Kết hợp với pandas và matplotlib, bạn có thể phân tích và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về cách phân tích cổ phiếu bằng Python? Hãy để lại bình luận bên dưới nhé! 🚀📈

Thiết kế cơ sở dữ liệu (CSDL) là một trong những bước quan trọng nhất trong phát triển phần mềm. Một CSDL tốt không chỉ giúp truy vấn nhanh hơn mà còn đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các nguyên tắc quan trọng khi thiết kế database.

1. Nguyên tắc thiết kế cơ sở dữ liệu​

• Hiểu rõ yêu cầu dữ liệu: Xác định rõ mục đích của CSDL trước khi thiết kế.
• Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu: Dữ liệu cần được ràng buộc để tránh trùng lặp hoặc lỗi logic.
• Thiết kế linh hoạt và có thể mở rộng: Dự đoán nhu cầu tương lai để tránh việc phải thay đổi cấu trúc quá nhiều.

2. Chuẩn hóa (Normalization) và phi chuẩn hóa (Denormalization)​

• Chuẩn hóa (Normalization): Giúp loại bỏ dữ liệu dư thừa, giảm rủi ro lỗi cập nhật.
• Phi chuẩn hóa (Denormalization): Tăng tốc độ truy vấn bằng cách lưu trữ dữ liệu trùng lặp một cách hợp lý.

3. Lựa chọn kiểu dữ liệu phù hợp​

• Chọn kiểu dữ liệu nhỏ nhất đủ dùng (VARCHAR thay vì TEXT nếu dữ liệu ngắn).
• Tránh NULL không cần thiết vì ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Sử dụng ENUM hoặc SET thay cho VARCHAR nếu có danh sách giá trị cố định.

4. Indexing và tối ưu truy vấn​

• Sử dụng chỉ mục (Index) cho các cột thường xuyên truy vấn.
• Tránh lạm dụng index, vì nó làm chậm tốc độ ghi dữ liệu.
• Sử dụng EXPLAIN để kiểm tra hiệu suất truy vấn.

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'example@gmail.com';

5. Backup và quản lý dữ liệu lớn​

• Sao lưu thường xuyên để tránh mất dữ liệu.
• Phân vùng (Partitioning) và Sharding giúp quản lý dữ liệu lớn hiệu quả.
• Cân nhắc sử dụng NoSQL nếu dữ liệu không có cấu trúc cố định.

Kết luận​

Thiết kế cơ sở dữ liệu tốt không chỉ giúp truy vấn nhanh hơn mà còn đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu. Áp dụng các kỹ thuật trên sẽ giúp bạn xây dựng một CSDL mạnh mẽ và hiệu quả.

1. Giới thiệu​

Dự đoán giá cổ phiếu là một trong những ứng dụng phổ biến của Machine Learning trong tài chính. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ba mô hình chính:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
• LSTM (Long Short-Term Memory - Mạng neuron hồi tiếp)

2. Cách lấy dữ liệu cổ phiếu từ yfinance​

Chúng ta sẽ sử dụng thư viện yfinance để lấy dữ liệu giá cổ phiếu từ Yahoo Finance.

Cài đặt thư viện​

pip install yfinance pandas numpy matplotlib scikit-learn tensorflow

Lấy dữ liệu cổ phiếu​

import yfinance as yf

# Lấy dữ liệu cổ phiếu của Apple (AAPL) trong 5 năm
stock_data = yf.download("AAPL", start="2018-01-01", end="2023-01-01")

# Hiển thị 5 dòng dữ liệu đầu tiên
print(stock_data.head())

3. Mô hình Hồi Quy Tuyến Tính​

Hồi quy tuyến tính là mô hình cơ bản nhất để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên xu hướng lịch sử.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Chuẩn bị dữ liệu
stock_data['Date'] = stock_data.index
stock_data['Date'] = stock_data['Date'].map(pd.Timestamp.toordinal)

X = stock_data[['Date']]
y = stock_data['Close']

# Chia dữ liệu thành tập train/test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Huấn luyện mô hình
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán
y_pred = model.predict(X_test)

# Vẽ biểu đồ
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='Thực tế')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Dự đoán')
plt.xlabel("Ngày")
plt.ylabel("Giá đóng cửa")
plt.title("Dự đoán giá cổ phiếu bằng Linear Regression")
plt.legend()
plt.show()

4. Mô hình ARIMA​

ARIMA là mô hình thống kê phổ biến trong phân tích chuỗi thời gian.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Xây dựng mô hình ARIMA
model_arima = ARIMA(y, order=(5,1,0))
model_arima_fit = model_arima.fit()

# Dự đoán giá cổ phiếu
forecast = model_arima_fit.forecast(steps=30)

# Hiển thị kết quả
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(y, label="Thực tế")
plt.plot(range(len(y), len(y)+30), forecast, label="Dự đoán", color='red')
plt.legend()
plt.title("Dự đoán giá cổ phiếu bằng ARIMA")
plt.show()

5. Mô hình LSTM​

LSTM là một loại mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) rất hiệu quả trong dự đoán chuỗi thời gian.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# Tiền xử lý dữ liệu
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform(y.values.reshape(-1,1))

# Chia dữ liệu thành train/test
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data, test_data = scaled_data[:train_size], scaled_data[train_size:]

# Chuẩn bị dữ liệu cho LSTM
def create_dataset(dataset, time_step=10):
    X_data, Y_data = [], []
    for i in range(len(dataset) - time_step - 1):
        X_data.append(dataset[i:(i+time_step), 0])
        Y_data.append(dataset[i + time_step, 0])
    return np.array(X_data), np.array(Y_data)

time_step = 10
X_train, y_train = create_dataset(train_data, time_step)
X_test, y_test = create_dataset(test_data, time_step)

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)

# Xây dựng mô hình LSTM
model_lstm = Sequential([
    LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(time_step,1)),
    LSTM(50, return_sequences=False),
    Dense(25),
    Dense(1)
])

# Biên dịch và huấn luyện mô hình
model_lstm.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model_lstm.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# Dự đoán
predictions = model_lstm.predict(X_test)

# Chuyển dữ liệu về giá trị ban đầu
predictions = scaler.inverse_transform(predictions.reshape(-1,1))

# Hiển thị kết quả
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(y, label="Thực tế")
plt.plot(range(train_size+time_step+1, len(y)), predictions, label="Dự đoán LSTM", color='red')
plt.legend()
plt.title("Dự đoán giá cổ phiếu bằng LSTM")
plt.show()

6. Kết luận​

Chúng ta đã khám phá ba mô hình phổ biến trong dự đoán giá cổ phiếu:

• Hồi quy tuyến tính: Đơn giản nhưng ít hiệu quả với dữ liệu phi tuyến.
• ARIMA: Tốt cho chuỗi thời gian nhưng hạn chế với dữ liệu phi tuyến.
• LSTM: Mạnh mẽ nhưng cần nhiều dữ liệu và thời gian huấn luyện.

Bạn có thể thử nghiệm thêm với các mô hình khác để cải thiện độ chính xác. 🚀

📢 Xem thêm:

• 📌 Hướng dẫn lấy dữ liệu cổ phiếu với yfinance

Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và dễ học, đặc biệt hữu ích khi làm việc với dữ liệu. Một trong những kỹ năng quan trọng mà bất kỳ ai làm việc với dữ liệu cũng cần biết là SQL (Structured Query Language) – ngôn ngữ dùng để thao tác với cơ sở dữ liệu.

1. Tại sao cần học SQL khi học Python?​

• Kết nối dữ liệu dễ dàng: Hầu hết các ứng dụng thực tế đều cần truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, SQLite.
• Khai thác dữ liệu hiệu quả: SQL giúp truy xuất, lọc, nhóm dữ liệu nhanh chóng trước khi xử lý bằng Python.
• Tích hợp với thư viện phân tích dữ liệu: Pandas hỗ trợ tích hợp SQL để làm việc với dữ liệu thuận tiện hơn.

2. Cài đặt SQLite để thực hành​

SQLite là một cơ sở dữ liệu nhẹ, không cần cài đặt máy chủ, rất phù hợp cho người mới học.

Cài đặt SQLite trong Python​

Trước tiên, bạn cần cài đặt thư viện SQLite nếu chưa có:

import sqlite3

Bạn có thể tạo một kết nối đến một file database SQLite như sau:

conn = sqlite3.connect("my_database.db")  # Kết nối đến file database
cursor = conn.cursor()  # Tạo con trỏ để thao tác với dữ liệu

3. Các thao tác SQL cơ bản với Python​

3.1. Tạo bảng trong SQLite​

Khi làm việc với SQL, bạn cần tạo bảng để lưu trữ dữ liệu.

Ví dụ:

cursor.execute('''
    CREATE TABLE users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        age INTEGER
    )
''')
conn.commit()

3.2. Chèn dữ liệu vào bảng​

Sau khi có bảng, bạn có thể thêm dữ liệu vào bằng câu lệnh INSERT:

cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 30)")
conn.commit()

3.3. Truy vấn dữ liệu với SQL​

Bạn có thể sử dụng SELECT để lấy dữ liệu từ bảng:

cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()  # Lấy toàn bộ kết quả
for row in rows:
    print(row)

📌 Kết quả mong đợi:

(1, 'Alice', 25)
(2, 'Bob', 30)

3.4. Cập nhật dữ liệu​

Nếu bạn muốn cập nhật dữ liệu, sử dụng UPDATE:

cursor.execute("UPDATE users SET age = 26 WHERE name = 'Alice'")
conn.commit()

3.5. Xóa dữ liệu​

Xóa một dòng dữ liệu với DELETE:

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = 'Bob'")
conn.commit()

4. Kết hợp SQL với Pandas​

Bạn có thể sử dụng Pandas để đọc dữ liệu trực tiếp từ SQL vào DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM users", conn)
print(df)

5. Kết luận​

• SQL là một kỹ năng quan trọng khi làm việc với dữ liệu.
• Python hỗ trợ tốt việc thao tác SQL với thư viện sqlite3 và pandas.
• Biết cách sử dụng SQL trong Python sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.

Bạn đã sẵn sàng học SQL cùng Python chưa? Hãy thử ngay trên máy của bạn! 🚀

1. SQL và NoSQL là gì?​

✅ SQL (Structured Query Language)​

SQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) dùng bảng có cấu trúc rõ ràng. Các hệ quản trị SQL phổ biến gồm:

• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server
• Oracle Database

📌 Ưu điểm SQL:
✔️ Dữ liệu có cấu trúc rõ ràng, hỗ trợ ACID đảm bảo tính nhất quán.
✔️ Dễ dàng sử dụng JOIN, giúp truy vấn dữ liệu hiệu quả.
✔️ Được dùng phổ biến trong các hệ thống tài chính, thương mại điện tử, quản lý khách hàng (CRM).

✅ NoSQL (Not Only SQL)​

NoSQL là hệ quản trị cơ sở dữ liệu không quan hệ, có thể lưu trữ dữ liệu dưới nhiều dạng:

• Document-based (MongoDB, CouchDB)
• Key-Value (Redis, DynamoDB)
• Column-based (Cassandra, HBase)
• Graph-based (Neo4j, ArangoDB)

📌 Ưu điểm NoSQL:
✔️ Linh hoạt, không yêu cầu schema cố định.
✔️ Tối ưu cho dữ liệu lớn (Big Data) và khả năng mở rộng ngang.
✔️ Hỗ trợ tốt cho các hệ thống thời gian thực và ứng dụng web tốc độ cao.

2. So sánh SQL và NoSQL​

3. Khi nào nên chọn SQL? Khi nào nên chọn NoSQL?​

✅ Khi nào dùng SQL?​

✔️ Dữ liệu có cấu trúc rõ ràng và yêu cầu tính toàn vẹn cao.
✔️ Cần thực hiện JOIN nhiều bảng và truy vấn phức tạp.
✔️ Ứng dụng yêu cầu giao dịch an toàn (ngân hàng, bảo hiểm, tài chính).

📌 Ví dụ: Hệ thống quản lý khách hàng (CRM), hệ thống kế toán, thương mại điện tử (Shopify, Amazon).

✅ Khi nào dùng NoSQL?​

✔️ Ứng dụng cần khả năng mở rộng lớn, dữ liệu phi cấu trúc.
✔️ Cần xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực (Big Data, AI).
✔️ Ứng dụng mạng xã hội, game, IoT.

📌 Ví dụ: Facebook (sử dụng Cassandra), Instagram (MongoDB), Netflix (DynamoDB).

4. Kết luận​

Cả SQL và NoSQL đều có ưu nhược điểm riêng. Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu và yêu cầu mở rộng của hệ thống.

• SQL phù hợp với hệ thống tài chính, thương mại điện tử cần sự ổn định.
• NoSQL phù hợp với Big Data, AI, IoT, ứng dụng thời gian thực.

🚀 Lựa chọn đúng sẽ giúp bạn tối ưu hiệu suất và khả năng mở rộng cho hệ thống!