การออกแบบระบบ (System Design) เลือก Database อย่างไรให้เหมาะกับงาน
System Design Deep Dive: เลือก Database อย่างไรให้เหมาะกับงาน (SQL vs. NoSQL)
หาก Load Balancer คือผู้จัดการจราจรของระบบ Database ก็เปรียบเสมือน "สมอง" และ "หัวใจ" ที่เก็บข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดไว้ การเลือกฐานข้อมูลที่ "ใช่" ตั้งแต่แรกจึงเป็นหนึ่งในการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดในการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ เพราะการเปลี่ยนฐานข้อมูลในภายหลังนั้นเป็นเรื่องที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง ฐานข้อมูลสองขั้วใหญ่อย่าง SQL และ NoSQL ความแตกต่าง, ข้อดี-ข้อเสีย
1. SQL (Relational Databases) และสถาปัตยกรรม Master-Slave ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หรือ SQL (Structured Query Language) Database คือฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมที่เรารู้จักกันดี ข้อมูลจะถูกจัดเก็บในรูปแบบตาราง (Table) ที่มีแถว (Row) และคอลัมน์ (Column) ที่มีโครงสร้างชัดเจนและตายตัว
จุดเด่นสำคัญคือ ACID
Atomicity: การทำงานต้องสำเร็จทั้งหมด หรือไม่ก็ล้มเหลวทั้งหมด จะไม่มีการทำงานเสร็จครึ่งๆ กลางๆ (เช่น โอนเงิน ต้องหักเงินจากบัญชีหนึ่ง และเพิ่มเงินในอีกบัญชีหนึ่งให้สำเร็จพร้อมกัน)
Consistency: ข้อมูลจะต้องถูกต้องตามกฎที่กำหนดไว้เสมอ
Isolation: การทำงานหลายๆ อย่างพร้อมกัน (Transaction) จะต้องไม่กวนกัน ผลลัพธ์ต้องเหมือนกับการทำงานทีละอย่าง
Durability: เมื่อระบบยืนยันว่าทำงานสำเร็จแล้ว ข้อมูลนั้นจะต้องไม่หายไปไหน แม้ระบบจะล่มก็ตาม
สถาปัตยกรรม Master-Slave: ดังที่เคยเกริ่นในบทความแรก เพื่อรองรับการอ่านข้อมูลจำนวนมาก เรามักจะใช้สถาปัตยกรรมแบบ Master-Slave โดยที่
Master: รับหน้าที่ "เขียน" ข้อมูลเพียงอย่างเดียว
Slaves: รับหน้าที่ "อ่าน" ข้อมูล โดยคอยคัดลอก (Replicate) ข้อมูลล่าสุดจาก Master มาเสมอ
ตัวอย่าง: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server
2. NoSQL (Non-Relational Databases) NoSQL หรือ "Not Only SQL" ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์ของเว็บยุคใหม่ที่ต้องการความเร็ว, ความยืดหยุ่น, และความสามารถในการรองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีขนาดใหญ่มากๆ (Big Data) ซึ่ง SQL แบบดั้งเดิมอาจทำได้ไม่ดีนัก
ประเภทของ NoSQL
Document Databases: เก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร JSON ที่ยืดหยุ่นสูง (เช่น MongoDB)
Key-Value Stores: เก็บข้อมูลแบบคู่ Key-Value ง่ายๆ แต่ทำงานเร็วมาก (เช่น Redis, DynamoDB)
Wide-column Stores: เหมาะกับข้อมูลขนาดมหึมา กระจายตัว และต้องการเขียนข้อมูลเร็ว (เช่น Cassandra, HBase)
Graph Databases: เหมาะกับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ซับซ้อนเหมือนเครือข่ายใยแมงมุม (เช่น Neo4j)
จุดเด่นสำคัญคือ BASE
Basically Available: ระบบพร้อมใช้งานเสมอ (เน้น High Availability)
Soft state: สถานะของระบบอาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา
Eventual consistency: ข้อมูลในระบบอาจจะไม่ตรงกันในทันที แต่สุดท้ายแล้ว (Eventually) มันจะตรงกันทั้งหมด
3. เปรียบเทียบ SQL vs. NoSQL
|
คุณสมบัติ |
SQL (Relational) |
NoSQL (Non-Relational) |
|---|---|---|
|
รูปแบบข้อมูล |
มีโครงสร้างชัดเจน (Schema-on-write) ต้องนิยามตารางก่อนเขียนข้อมูล |
ยืดหยุ่น, ไม่มีโครงสร้าง, กึ่งโครงสร้าง (Schema-on-read) |
|
การขยายตัว (Scalability) |
เน้นการขยายแนวตั้ง (Vertical Scaling - เพิ่มสเปคเครื่อง) และขยายการอ่านด้วย Slave |
เน้นการขยายแนวนอน (Horizontal Scaling - เพิ่มจำนวนเครื่อง) |
|
ความถูกต้องของข้อมูล |
เน้นความถูกต้องสูงสุด (Strong Consistency - ACID) |
เน้นความพร้อมใช้งานสูง อาจยอมให้ข้อมูลไม่ตรงกันชั่วคราว (Eventual Consistency - BASE) |
|
ความสัมพันธ์ของข้อมูล |
เหมาะกับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ซับซ้อนและชัดเจน (ใช้ JOIN) |
การ Join ข้อมูลทำได้ยากหรือไม่รองรับ ต้องออกแบบข้อมูลให้ดี |
|
ภาษาที่ใช้ |
ใช้ภาษา SQL ที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน |
มี API หรือภาษาที่ใช้ค้นหาแตกต่างกันไปในแต่ละผลิตภัณฑ์ |
4. กรณีศึกษา
เลือกใช้ SQL เมื่อ
ระบบการเงิน/ธนาคาร/บัญชี: ทุก Transaction ต้องถูกต้อง 100% ห้ามผิดพลาดแม้แต่นิดเดียว (ต้องการ ACID)
ระบบ E-commerce (ส่วนจัดการ Order): ข้อมูลคำสั่งซื้อ, สต็อกสินค้า, ข้อมูลลูกค้า มีความสัมพันธ์กันชัดเจนและต้องถูกต้องเสมอ
แอปพลิเคชันที่ข้อมูลมีโครงสร้างแน่นอน: และไม่น่าจะเปลี่ยนแปลงบ่อยในอนาคต
เลือกใช้ NoSQL เมื่อ
Social Media Feeds: ข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก, เขียนและอ่านบ่อย, ต้องการความเร็วสูงสุด และยอมรับได้หากเพื่อนบางคนจะเห็นโพสต์ล่าสุดช้าไปไม่กี่วินาที (Eventual Consistency)
ระบบจัดการเนื้อหา (CMS): บทความแต่ละชิ้นอาจมีโครงสร้าง field ไม่เหมือนกัน Document Database อย่าง MongoDB จะยืดหยุ่นกว่ามาก
Internet of Things (IoT): ต้องรับข้อมูลจากเซ็นเซอร์จำนวนมหาศาลพร้อมๆ กัน (High write throughput)
ระบบ Caching: ใช้ Key-Value Store อย่าง Redis เพื่อเก็บข้อมูลที่เรียกใช้บ่อยๆ เพื่อลดภาระของฐานข้อมูลหลัก
ระบบเก็บข้อมูลผู้ใช้ (User Profile): แต่ละผู้ใช้อาจมีข้อมูลไม่เท่ากัน การใช้ NoSQL ทำให้เพิ่ม field ใหม่ๆ เข้าไปได้ง่ายโดยไม่ต้องแก้โครงสร้างทั้งระบบ
ในโลกความเป็นจริง การพัฒนาระบบสมัยใหม่มักจะไม่ได้เลือกใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง แต่จะใช้ทั้งสองอย่างร่วมกันในสถาปัตยกรรมเดียว (Polyglot Persistence) เช่น ใช้ SQL สำหรับจัดการคำสั่งซื้อที่ต้องการความถูกต้อง และใช้ NoSQL (เช่น Elasticsearch) สำหรับระบบค้นหาสินค้าที่ต้องการความเร็วและยืดหยุ่น การเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลและ Requirement ของแอปพลิเคชัน คือกุญแจสำคัญที่สุดในการเลือก "เครื่องมือ" ที่เหมาะสมกับงาน เพื่อสร้างระบบที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพสูงสุด
.
-------------------------
-------------------------
