คุณเลือกฐานข้อมูลใน system design อย่างไร?

Question

Accepted Answer

การเลือก **ฐานข้อมูล** ที่เหมาะสมเป็นการตัดสินใจสำคัญใน system design — ระหว่าง **SQL (relational)** และประเภท **NoSQL** (document, key-value ฯลฯ) โดยพิจารณาจากข้อมูล รูปแบบการเข้าถึง สเกล และความต้องการด้าน consistency ฐานข้อมูลที่แตกต่างกันเหมาะกับความต้องการที่แตกต่างกัน

## SQL กับ NoSQL (ทางเลือกหลัก)

```text
SQL (relational: PostgreSQL, MySQL) → structured data, tables, relationships, ACID:
  ✓ strong consistency, complex queries/joins, transactions, well-defined schema
  ✓ for: relational data, transactions, complex queries (most traditional apps)
NOSQL → various non-relational models, flexible schema, often easier horizontal scaling:
  → DOCUMENT (MongoDB) → flexible JSON-like docs
  → KEY-VALUE (Redis, DynamoDB) → simple, fast lookups, caching
  → WIDE-COLUMN (Cassandra) → massive scale, high write throughput
  → GRAPH (Neo4j) → relationships/networks
  ✓ for: flexible schema, huge scale, specific access patterns, high throughput
```

## เลือกอย่างไร

```text
Consider:
  → DATA structure → relational/structured (SQL) vs flexible/varied (NoSQL document)
  → ACCESS PATTERNS → complex queries/joins (SQL) vs simple key lookups (key-value)
  → SCALE → massive horizontal scale / huge write volume (some NoSQL) vs moderate (SQL fine)
  → CONSISTENCY → strong consistency/transactions (SQL) vs eventual OK (some NoSQL)
  → choose the database that FITS the requirements (not just what's trendy)
```

## Polyglot persistence

```text
→ Use DIFFERENT databases for different needs in one system ("polyglot persistence"):
  e.g. PostgreSQL for core data + Redis for caching + Elasticsearch for search
→ no single database is best for everything → use the right tool for each job
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การเข้าใจวิธีเลือกฐานข้อมูลเป็นพื้นฐานสำคัญ เพราะ **การเลือกฐานข้อมูลเป็นการตัดสินใจด้าน system design ที่สำคัญและมีผลกระทบสูง** ซึ่งส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อความสามารถของระบบ จึงเป็นความรู้ที่จำเป็น

ฐานข้อมูลเป็นหัวใจของระบบส่วนใหญ่ และการเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสม — ระหว่าง **SQL (relational)** และประเภท **NoSQL** ต่าง ๆ — โดยพิจารณาจากความต้องการ เป็นการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมที่สำคัญ

การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง **SQL กับ NoSQL** เป็นพื้นฐานสำคัญ: ฐานข้อมูล SQL ให้ strong consistency, complex query และ join, transaction และ schema ที่มีโครงสร้าง (เหมาะกับข้อมูลเชิงสัมพันธ์และแอปพลิเคชันดั้งเดิม) ในขณะที่ฐานข้อมูล NoSQL ให้ schema ที่ยืดหยุ่นและมักทำ horizontal scaling ได้ง่ายกว่า โดยมีประเภทต่าง ๆ (document, key-value, wide-column, graph) ที่เหมาะกับความต้องการที่ต่างกัน (ข้อมูลที่ยืดหยุ่น สเกลมหาศาล throughput สูง รูปแบบการเข้าถึงเฉพาะ)

การเข้าใจ **วิธีเลือก** — โดยพิจารณาจากโครงสร้างข้อมูล (เชิงสัมพันธ์เทียบกับยืดหยุ่น) รูปแบบการเข้าถึง (complex query เทียบกับ lookup ง่าย ๆ) สเกล (horizontal scale มหาศาลเทียบกับปานกลาง) และความต้องการด้าน consistency (strong เทียบกับ eventual) — เป็นทักษะสำคัญ พร้อมหลักการสำคัญในการเลือกฐานข้อมูลที่ **เหมาะกับความต้องการ** มากกว่าที่กำลังเป็นกระแส

การเข้าใจ **polyglot persistence** — การใช้ฐานข้อมูลที่แตกต่างกันสำหรับความต้องการที่แตกต่างกันในระบบเดียว (เช่น PostgreSQL สำหรับข้อมูลหลัก, Redis สำหรับ caching, Elasticsearch สำหรับ search) — สะท้อนการตระหนักรู้ที่ลึกซึ้งว่าไม่มีฐานข้อมูลใดดีที่สุดสำหรับทุกอย่าง ดังนั้นการใช้เครื่องมือที่เหมาะกับแต่ละงานมักเป็นทางที่ดีที่สุด

เนื่องจากฐานข้อมูลเป็นหัวใจของระบบส่วนใหญ่และการเลือกฐานข้อมูลที่เหมาะสม (ประเภท SQL เทียบกับ NoSQL โดยพิจารณาจากข้อมูล รูปแบบการเข้าถึง สเกล และ consistency) ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อความสามารถของระบบและเป็นการตัดสินใจออกแบบที่สำคัญ และเนื่องจากการเข้าใจวิธีเลือกและแนวทาง polyglot persistence เป็นพื้นฐานสำคัญ การเข้าใจวิธีเลือกฐานข้อมูลจึงเป็นความรู้พื้นฐานด้าน system design ที่จำเป็น — เป็นการตัดสินใจที่สำคัญและมีผลกระทบสูงใน system design ต้องอาศัยความเข้าใจตัวเลือกฐานข้อมูลและวิธีจับคู่ให้ตรงกับความต้องการ และเป็นหัวใจของการออกแบบระบบที่มีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม