SQL vs NoSQL คืออะไร แตกต่างกันอย่างไร ?
💻 รู้หรือไม่ว่าการเลือกระบบจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสมเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างมากในปัจจุบันและเมื่อพูดถึงการจัดการและการเก็บข้อมูลแอปพลิเคชัน หลายคนก็คงนึกถึง SQL (Structured Query Language) และ NoSQL (Not Only SQL) ซึ่งทั้งสองตัวเลือกนี้มีแนวทางที่แตกต่างกันในการจัดเก็บและดึงข้อมูล โดยในบทความนี้เราจะพาทุกท่านมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง SQL vs NoSQL การทำงานและปัจจัยในการเลือกใช้ที่เหมาะสมสำหรับทุกคนกัน
Contents
SQL vs NoSQL คืออะไร ?
SQL
SQL Databases หรือที่เรียกกันว่า “ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์” เป็นระบบที่ใช้โครงสร้างข้อมูลแบบ Relational Databaseโดย SQL Databases จะจัดข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างเป็นตารางด้วย Schemas ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งในแต่ละตารางจะประกอบไปด้วย Row และ Column รวมถึงบังคับใช้ Key เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตารางทำให้ง่ายต่อการเข้าถึงข้อมูลของกันและกันมากขึ้น ตัวอย่างของ SQL Databases ได้แก่ MySQL, Oracle, และ PostgreSQL เป็นต้น
NoSQL
NoSQL databases หรือที่เรียกกันว่า “ฐานข้อมูลไม่ใช่แบบเชิงสัมพันธ์” เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลที่ไม่ใช้โครงสร้างแบบตาราง มีวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่ยืดหยุ่นกว่าและมี Schemas แบบไดนามิกไม่ตายตัวเหมือน SQL รวมถึงสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างไฟล์เอกสาร JSON หรือ XML ได้อีกด้วย NoSQL databases แบ่งออกเป็น 4 ประเภทคือ Document-Oriented, Key-Value, Columnar, และ Graph Databases ตัวอย่างของ NoSQL databases ได้แก่ MongoDB, Cassandra, และ Redis
SQL vs NoSQL ต่างกันอย่างไร
1. Data Model
SQL
- จัดข้อมูลด้วยโครงสร้าง Relational Model ในรูปแบบตารางที่มี Row และ Column โดยแต่ละ Column จะแสดงถึงชนิดของข้อมูลนั้นๆ และในแต่ละ Row จะแสดงถึงข้อมูลที่บันทึกไว้ ซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างตารางถูกสร้างขึ้นจากการใช้ Primary keys ที่มีหน้าที่ไม่ให้ใน Column มีข้อมูลที่ซ้ำหรือเว้นว่างและ Foreign keys ที่ทำหน้าที่สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางโดยอ้างอิงข้อมูลจาก Primary keys
NoSQL
- ในทางกลับกัน NoSQL จะมีวิธีการจัดการข้อมูลที่ยืดหยุ่นกว่า เริ่มตั้งแต่ Document-Oriented ที่ช่วยในการเก็บและดึงข้อมูลในฐานข้อมูลได้ง่ายขึ้น Key-value ทำหน้าที่เก็บข้อมูลในรูปแบบ Key และ Value เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น Columnar เก็บข้อมูลในรูปแบบตารางแต่จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าแบบ Relational Database ที่ในแต่ละ Row จะไม่บังคับให้ Key Column และ Value Column ต้องเหมือนกันหรือก็คือสามารถแตกต่างกันได้นั่นเอง ส่วนสุดท้าย Graph มี Node และ Edge เชื่อมต่อกันทำให้สามารถเก็บข้อมูลและความสัมพันธ์จำนวนมากได้อย่างง่ายดาย
2. Schema
SQL
- มี Schema ที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าอยู่แล้ว โดยจะทำหน้าที่กำหนดโครงสร้างของข้อมูลและบังคับใช้โครงสร้างที่สร้างขึ้นมาเท่านั้น การปรับเปลี่ยน Schema จำเป็นจะต้องแก้ไขโครงสร้างของตารางซึ่งใช้เวลานานและยากพอสมควรรวมถึงอาจส่งผลกระทบต่อข้อมูลที่มีอยู่ได้อีกด้วย
NoSQL
- มี Schema แบบไดนามิกหรือก็คือเราสามารถเพิ่มหรือแก้ไขข้อมูลได้โดยไม่ยึดติดกับโครงสร้าง สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถปรับโครงสร้างการจัดเก็บตามรูปแบบของข้อมูลได้ง่ายขึ้น
3. Scalability
SQL
- สามารถปรับขนาดได้ในแนวตั้ง (Vertically Scalable) โดยการเพิ่มทรัพยากรให้มากขึ้นในเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว เช่น เพิ่ม CPU, Memory, และ Storage การปรับขนาดแนวตั้งมีข้อจำกัดและราคาที่แพงสำหรับแอปพลิเคชันที่มีผู้ใช้งานจำนวนมาก
NoSQL
- สามารถปรับขนาดได้ดีในแนวนอน (Horizontally Scalable) ซึ่งหมายความว่า NoSQL databases จะกระจายข้อมูลผ่านเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องได้ การกระจายแบบนี้ช่วยให้จัดการการรับส่งข้อมูลในปริมาณมากได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้นและหากต้องการปรับขนาดก็สามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติมในระบบได้เลย
4. Flexibility
SQL
- การบังคับใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง ทำให้มั่นใจได้ว่าฐานข้อมูลจะมีความสอดคล้องและถูกต้องอย่างแน่นอนถึงแม้จะเป็นข้อมูลที่ความซับซ้อนมากก็ตาม
NoSQL
- ให้ความสำคัญกับการทำงานที่ยืดหยุ่นมากกว่าความสอดคล้องของข้อมูล เหมาะสำหรับการใช้งานกับข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา นอกจากนี้ยังช่วยในการพัฒนา Schema แบบไดนามิกโดยไม่เสียประสิทธิภาพการทำงานอีกด้วย
5. ACID Compliance
SQL
- SQL Databases ยึดตามหลักการของ ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) ที่ช่วยให้เรามั่นใจได้ว่าการทำธุรกรรมในระบบฐานข้อมูลจะได้รับการประมวลอย่างถูกต้องและน่าเชื่อถือ เช่น ระบบการเงินอย่างการโอนเงินข้ามธนาคาร เป็นต้น
NoSQL
- ถึงแม้ NoSQL databases จะไม่มี ACID ในการสนับสนุนประสิทธิภาพการทำงานแต่มีหลักการ CAP Theorem ที่จะมีคุณสมบัติได้เพียง 2 ใน 3 ส่วน ได้แก่ C (Consistency), A (Availability) และ P (Partition) ถ้าเป็น A และ P คือการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลได้เสมอแม้ว่าข้อมูลจะยังไม่ได้รับการอัปเดตซึ่งจะขาดคุณสมบัติ C (Consistency) ไปเพราะข้อมูลทั้งหมดอาจจะไม่ถูกต้องตรงกัน แต่หากเป็น C และ P จะหมายถึงข้อมูลต้องอัปเดตก่อนจึงจะสามารถดึงไปได้ทำให้ช่วงเวลาตรงนี้ขาดคุณสมบัติ A (Availability) ไปในที่สุด
การเลือกใช้งาน SQL และ NoSQL
SQL เหมาะสำหรับ
- ระบบการเงินที่ต้องการความถูกต้องของข้อมูลและการสนับสนุนการทำธุรกรรม
- แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่มีประเภทผลิตภัณฑ์และการจัดการที่ซับซ้อน
- แอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการรายงานและการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้ง
NoSQL เหมาะสำหรับ
- ระบบที่จำเป็นจะต้องวิเคราะห์และตรวจสอบการใช้งานตามเวลาจริงและประมวลผลข้อมูลในปริมาณที่มาก
- แอปพลิเคชัน IoT (Internet of Things) ต่างๆ ที่จำเป็นจะต้องการข้อมูลตามเวลาจริง
สรุป
อย่างที่บอกไปว่า SQL และ NoSQL มีคุณสมบัติและข้อดีที่แตกต่างกัน SQL เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีโครงสร้างความสอดคล้องที่แน่นอน รวมถึงต้องการความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล ในขณะที่ NoSQL เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความยืดหยุ่นในการปรับปรุงและเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลอย่างรวดเร็ว ดังนั้นอย่าลืมคิดถึงเรื่องความเหมาะสมของการใช้งาน รูปแบบของข้อมูล และฟีเจอร์ที่จำเป็นเพื่อเลือกใช้ระบบจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสมกับตัวคุณด้วยนะ
______________________________________________________________________________
💖สำหรับใครที่ต้องการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ SQL ศูนย์ฝึกอบรมของเราก็มีคอร์สมากมายมาแนะนำให้เพื่อนๆ เลือกกัน ซึ่งสามารถเลือกเรียนได้ทั้งแบบ Onsite และ Classroom มีทั้งแบบ Private และ Public ด้วยนะ
สามารถจิ้มลิงก์ด้านล่างเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมได้เลย 👇👇
https://www.ert.co.th/course/mysql-8-0-for-developers/
Ref: integrate.io
💬 🙋♀ สอบถามเพิ่มเติมสามารถติดต่อมาได้ที่
📞 Tel: 02-718-1599
💻 Website: https://www.ert.co.th/
📱 Line: https://lin.ee/wtyQVtl
