มุมแดง: SQL (Relational Database)
ตัวแทน: MySQL, PostgreSQL, SQL Server
สไตล์การต่อสู้: เจ้าระเบียบ, เป๊ะทุกกระเบียดนิ้ว (ACID), ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันซับซ้อน (Joins)
เมื่อต้อง Scale: "Vertical Scaling" (Scale Up)
ธรรมชาติของ SQL ถูกออกแบบมาให้ทำงานบนเครื่องเดียว (Single Node) เป็นหลัก เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล (Consistency) สูงสุด
- วิธีการ: อัปเกรด Hardware ครับ เพิ่ม CPU, อัด RAM, เปลี่ยนเป็น SSD ที่เร็วขึ้น
- ข้อดี: ไม่ต้องแก้อะไรรระบมาก Architecture เดิม แค่โยกไปอยู่บ้านหลังใหญ่ขึ้น
- จุดตาย:
- มีเพดาน: ถึงจุดหนึ่ง Hardware เทพแค่ไหนก็เอาไม่อยู่ หรือราคาจะแพงแบบก้าวกระโดด
- Downtime: การย้ายบ้านมักต้องมีการปิดระบบชั่วคราว
- Sharding คือฝันร้าย: ถ้าจะ Scale Out (เพิ่มเครื่อง) เราต้องทำ "Database Sharding" (แบ่งข้อมูลไปหลายเครื่อง) เอง ซึ่งจัดการเรื่อง JOIN ข้ามเครื่องยากมาก และ Maintain นรกแตก
มุมน้ำเงิน: NoSQL (Non-Relational Database)
ตัวแทน: MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Redis
สไตล์การต่อสู้: ยืดหยุ่น (Schema-less), เร็วแรงทะลุนรก, ไม่แคร์เรื่องความสัมพันธ์ (Denormalized)
เมื่อต้อง Scale: "Horizontal Scaling" (Scale Out)
NoSQL เกิดมาในยุค Big Data มันถูกออกแบบมาให้กระจายตัว (Distributed) ตั้งแต่วันแรก
- วิธีการ: เพิ่มเครื่อง Server เข้าไปใน Cluster (Commodity Hardware) จะ 10 เครื่อง หรือ 100 เครื่อง ก็เติมเข้าไปเรื่อยๆ เหมือนต่อ Lego
- ข้อดี: รองรับ Traffic มหาศาลได้จริง (Infinite Scale ในทางทฤษฎี) และทำ High Availability ได้ง่ายกว่า
- จุดตาย:
- Consistency (บางครั้ง): เพื่อให้ Scale ได้เร็ว มันต้องแลกมาด้วย CAP Theorem (มักจะยอมแลก Consistency เพื่อ Availability) ข้อมูลอาจจะไม่ Update พร้อมกันทันทีทุกเครื่อง (Eventual Consistency)
- ความซับซ้อนใน Code: ถ้าต้องการ Query ข้อมูลที่ซับซ้อนมากๆ เราต้องจัดการ Logic นั้นใน Application Code แทน เพราะไม่มี JOIN ให้ใช้สะดวกๆ
ตารางเปรียบเทียบ: เลือกผิด ชีวิตเปลี่ยนยังไง?
| สถานการณ์ | เลือก SQL (RDBMS) | เลือก NoSQL |
| Data Structure | ข้อมูลมีโครงสร้างชัดเจน ไม่เปลี่ยนบ่อย (เช่น ระบบบัญชี, User Profile) | ข้อมูลไม่มีโครงสร้างแน่นอน หรือเปลี่ยนบ่อย (เช่น Log, IoT, Metadata) |
| Relationships | ต้อง JOIN ตารางเยอะๆ ข้อมูลเกี่ยวข้องกันสูง | ข้อมูลจบในตัว (Document) ไม่เน้น JOIN ข้ามไปมา |
| Transaction | ต้องการความชัวร์ 100% (โอนเงิน A ไป B ต้องเป๊ะ ห้ามหาย) | ยอมรับความดีเลย์ได้นิดหน่อย (ยอด Like, Feed ข่าว) |
| Scaling Strategy | ยากเมื่อโต: ต้องวางแผน Sharding หรือใช้ท่าไม้ตายอย่าง Read Replica | ง่ายเมื่อโต: แค่เพิ่ม Node จบ |
บทสรุป: ไม่มี Silver Bullet
คำว่า "เลือกผิดชีวิตเปลี่ยน" ไม่ได้แปลว่า SQL ห่วย หรือ NoSQL เทพกว่า แต่คือการเลือก "เครื่องมือให้ถูกกับงาน"
- ถ้าคุณทำ E-commerce, ระบบการเงิน ที่ Data Integrity คือพระเจ้า -> SQL คือเพื่อนแท้ (และเดี๋ยวนี้มี NewSQL อย่าง CockroachDB ที่ Scale Out ได้แล้วนะ)
- ถ้าคุณทำ Social Media, Real-time Analytics, หรือเก็บ Logs มหาศาล -> NoSQL คือทางรอด
คำแนะนำจาก Sandwiched Developer:
อย่าเพิ่งรีบ Optimize เพื่อ Scale ระดับ Facebook ตั้งแต่วันแรกถ้าคุณยังมี User แค่ 100 คน... การใช้ SQL (เช่น Postgres) มักจะเป็น Safe Choice ที่ดีที่สุดเสมอ จนกว่าคุณจะมีเหตุผลที่ดีพอที่จะไม่ใช้มันครับ!
เพื่อนๆ Developer สายไหนกันบ้าง? เคยเจอเหตุการณ์ "Database แตก" คามือไหม? มาแชร์ประสบการณ์กันใต้โพสต์ได้เลยครับ 👇