จาก User Stories สู่สคีมาฐานข้อมูล: วิธีการที่มี AI เป็นผู้ช่วย

สิ่งที่คุณกำลังสร้าง: สคีมาที่สอดคล้องกับงานจริง

โครงสร้างฐานข้อมูล เป็นแผนว่าระบบของคุณจะจดจำอะไร ในเชิงปฏิบัติ มันคือ:

• ตาราง: “ถัง” ของข้อมูล (Customers, Orders, Tickets)
• ฟิลด์ (คอลัมน์): รายละเอียดที่เก็บเกี่ยวกับแต่ละสิ่ง (customer_name, order_date)
• ความสัมพันธ์: ว่าถังเชื่อมกันอย่างไร (Order เป็นของ Customer หนึ่งคน; Customer อาจมีหลาย Orders)

เมื่อสคีมาสอดคล้องกับงานจริง มันสะท้อนสิ่งที่ผู้คนทำจริงๆ—สร้าง ทบทวน อนุมัติ นัดหมาย มอบหมาย ยกเลิก—มากกว่าสิ่งที่ฟังดูเรียบร้อยบนไวท์บอร์ด.

ทำไมต้องเริ่มจาก user stories?

User stories และ acceptance criteria อธิบายความต้องการจริงด้วยภาษาง่าย: ใครทำอะไร และ “เสร็จ” หมายถึงอะไร ถ้าคุณใช้สิ่งเหล่านี้เป็นแหล่ง ข้อมูลในสคีมาจะมีโอกาสน้อยที่จะพลาดรายละเอียดสำคัญ (เช่น “เราต้องเก็บว่าใครอนุมัติการคืนเงิน” หรือ “การจองสามารถถูกเลื่อนหลายครั้งได้”).

การเริ่มจาก stories ยังช่วยให้คุณตรงประเด็นเรื่องขอบเขต หากมันไม่อยู่ใน stories (หรือ workflow) ให้ถือว่าเป็นทางเลือกแทนที่จะสร้างโมเดลซับซ้อนโดยไม่จำเป็น.

AI ทำอะไรได้และทำไม่ได้ที่นี่

AI ช่วยให้เร็วขึ้นโดย:

• ดึง entities ที่เป็นผู้สมัคร (สิ่งสำคัญใน stories)
• แนะ ฟิลด์ ที่ implied โดย acceptance criteria (timestamps, statuses, references)
• หา ความสัมพันธ์ และช่องว่างที่เป็นไปได้ (“คุณพูดถึง approvals แต่ไม่ได้เก็บ approver”)

AI ไม่สามารถรับประกันได้ว่า:

• จะรู้กฎธุรกิจแอบแฝงหรือกรณีมุมที่คุณไม่ได้เขียนไว้
• เลือกระดับรายละเอียดที่ “ถูกต้อง” โดยไม่ต้องแลกเปลี่ยน (เรียบง่าย vs ยืดหยุ่น)
• ยืนยันว่าสคีมาจะตอบโจทย์การรายงาน ความปลอดภัย หรือการปฏิบัติตาม

จงถือว่า AI เป็นผู้ช่วยที่แข็งแรง ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจ

ถ้าคุณอยากให้ผู้ช่วยตัวนั้นกลายเป็นแรงขับเคลื่อน แพลตฟอร์ม vibe-coding อย่าง Koder.ai สามารถช่วยให้คุณไปจากการตัดสินใจสคีมาไปเป็นแอป React + Go + PostgreSQL ที่ใช้งานได้เร็วขึ้น—โดยยังให้คุณควบคุมโมเดล ข้อจำกัด และ migration.

ตั้งความคาดหวัง: ทำซ้ำได้ ไม่ใช่ครั้งเดียวจบ

การออกแบบสคีมาเป็นวงจร: ร่าง → ทดสอบกับ stories → หาแนวข้อมูลที่ขาด → ปรับแต่ง เป้าหมายไม่ใช่ผลลัพธ์แรกที่สมบูรณ์ แต่อยู่ที่โมเดลที่คุณสามารถย้อนกลับไปหาแต่ละ user story แล้วตอบได้อย่างมั่นใจว่า: “ใช่ เราจัดเก็บทุกสิ่งที่ workflow นี้ต้องการได้—และอธิบายได้ว่าทำไมแต่ละตารางถึงมีอยู่.”

ข้อมูลนำเข้า: User Stories, Acceptance Criteria และตัวอย่างจริง

ก่อนจะแปลงข้อกำหนดเป็นตาราง ให้ชัดเจนว่าคุณกำลังจำลองอะไร สคีมาที่ดีมักไม่เริ่มจากหน้ากระดาษว่าง—มันเริ่มจากงานเฉพาะเจาะจงที่คนทำและหลักฐานที่คุณต้องการในภายหลัง (หน้าจอ ผลลัพธ์ และกรณีมุม).

ข้อมูลนำเข้าที่ควรรวมไว้ในที่เดียว

User stories เป็นหัวข้อใหญ่ แต่ยังไม่พอ ควรรวบรวม:

• User stories + บทบาท (ใครทำอะไรและทำไม)
• Acceptance criteria (กฎที่ต้องเป็นจริง)
• ฟอร์ม/หน้าจอ (ฟิลด์ที่ผู้ใช้พิมพ์ เลือก หรือเห็น)
• รายงาน/การส่งออก (สิ่งที่ต้องสรุป จัดกลุ่ม กรอง)
• ตัวอย่างจริง (ตัวอย่างคำสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ ตั๋ว ปฏิทิน—อะไรก็ตามที่เป็นตัวแทน)

ถ้าคุณใช้ AI ข้อมูลเหล่านี้ช่วยยึดโมเดล AI ไว้ AI อาจเสนอ entities และ fields ได้เร็ว แต่ต้องมี artifacts จริงเพื่อหลีกเลี่ยงการคิดค้นโครงสร้างที่ไม่ตรงกับผลิตภัณฑ์ของคุณ.

Acceptance criteria: แหล่งซ่อนของข้อจำกัด

Acceptance criteria มักมีข้อบังคับฐานข้อมูลที่สำคัญที่สุด แม้ว่าจะไม่ได้กล่าวถึงข้อมูลอย่างชัดเจน มองหาประโยคเช่น:

• “Email must be unique” (ความเป็นเอกลักษณ์)
• “Status can be Draft, Submitted, Approved” (ค่าที่อนุญาต)
• “Only managers can approve” (สิทธิ์ อาจเป็นฟิลด์ audit)
• “Can’t delete an invoice with payments” (กฎ referential)

กับดักทั่วไปที่ควรแก้ตั้งแต่ต้น

เรื่องเล่าไม่ชัดเจน (“As a user, I can manage projects”) มักซ่อนหลายเอนทิตีและ workflow ช่องว่างบ่อยคือกรณีมุมเช่น การยกเลิก การลองใหม่ การคืนบางส่วน หรือการมอบหมายซ้ำ.

เช็คลิสต์คุณภาพของ story แบบเร็ว (ก่อนการโมเดล)

• actor/role ชัดเจน
• object ระบุชัด (ไม่ใช่ “data” หรือ “things”)
• มีตัวอย่างจริงอย่างน้อยหนึ่งตัว
• acceptance criteria มีการตรวจสอบและขอบเขต
• มีการกล่าวถึงข้อผิดพลาดและกรณี “ถ้า” (หรือเลื่อนออกไปเป็นทางเลือก)

ขั้นตอน 1 — ดึง Entities จาก Stories (คำนาม)

ก่อนคิดเรื่องตารางหรือไดอะแกรม อ่าน user stories แล้วเน้น คำนาม ในการเขียนข้อกำหนด คำนามมักชี้ไปยัง “สิ่ง” ที่ระบบต้องจำ—ซึ่งมักกลายเป็น entities ในสคีมา.

โมเดลคิดแบบง่าย: คำนามกลายเป็นเอนทิตี ขณะที่ กริยากลายเป็นการกระทำหรือ workflow ถ้า story บอกว่า “A manager assigns a technician to a job,” เอนทิตีที่เป็นไปได้คือ manager, technician, และ job—และ “assigns” บอกถึงความสัมพันธ์ที่คุณจะโมเดลต่อไป.

จะรู้ได้อย่างไรว่าคำนามเป็นเอนทิตีจริง

ไม่ใช่ทุกคำนามควรมีตารางของตัวเอง คำนามเป็นผู้สมัครที่ดีเมื่อมัน:

• มีตัวตนของตัวเอง: คุณอ้างอิงถึงอินสแตนซ์เฉพาะได้ (Job #1042, Customer A)
• เปลี่ยนแปลงตามเวลา: มี lifecycle (งานจาก scheduled → completed)
• ถูกใช้งานในหลายที่: หลาย stories อ้างถึงมัน หรือหลาย workflow แตะมัน

ถ้าคำนามปรากฏแค่ครั้งเดียว หรือแค่บรรยายสิ่งอื่น (“red button”, “Friday”) มันอาจไม่ใช่เอนทิตี.

คุณสมบัติ vs เอนทิตีแยก (ทดสอบ ‘Address’ และ ‘Tag’)

ข้อผิดพลาดทั่วไปคือแปลงทุกรายละเอียดเป็นตาราง ใช้กฎง่ายๆ:

• ถ้ามัน เป็นค่าหนึ่งค่าเพื่อบรรยายสิ่งหนึ่ง มักเป็น attribute (เช่น Customer.phone_number).
• ถ้ามัน ซ้ำได้ แชร์ได้ หรือมีโครงสร้าง มักเป็น เอนทิตีแยก.

สองตัวอย่างคลาสสิก:

• Address: ถ้าคุณเก็บที่อยู่จัดส่ง/เรียกเก็บเงิน เก็บประวัติ หรือใช้ซ้ำข้ามลูกค้า/สถานที่ Address น่าจะเป็นเอนทิตี ถ้าแค่อยากเก็บที่อยู่จดหมายเดียวและไม่ใช้ซ้ำ อาจเป็น attribute.
• Tag: แท็กมักเป็นเอนทิตีเพราะมันซ้ำได้และเป็น many-to-many (หนึ่ง Job มีหลาย Tags; หนึ่ง Tag ใช้กับหลาย Jobs).

ใช้ AI เสนอบัญชีผู้สมัคร entities (อย่างระมัดระวัง)

AI ช่วยเร็วขึ้นโดยสแกน stories แล้วคืนรายการคำนามที่เป็นผู้สมัครจัดกลุ่มตามธีม (people, work items, documents, locations). คำสั่งที่มีประโยชน์: “Extract nouns that represent data we must store, and group duplicates/synonyms.”

ถือผลลัพธ์เป็น จุดเริ่มต้น ไม่ใช่คำตอบ ถามต่อเช่น:

• “อันไหนมี lifecycle หรือต้องมี ID ของตัวเอง?”
• “อันไหนจริงๆ แล้วเป็น statuses, categories, หรือ attributes?”
• “มีคำพ้องความหมายไหม (เช่น ‘client’ vs ‘customer’)?”

เป้าหมายของขั้นตอน 1 คือรายการสั้นสะอาดของ entities ที่คุณปกป้องโดยอ้างอิงกลับไปยัง stories จริง.

ขั้นตอน 2 — เปลี่ยนรายละเอียดเป็นฟิลด์ (สิ่งที่ต้องเตือนให้ระบบเก็บ)

เมื่อคุณตั้งชื่อเอนทิตีแล้ว (เช่น Order, Customer, Ticket) งานถัดไปคือจับรายละเอียดที่คุณจะต้องใช้ในภายหลัง ในฐานข้อมูล รายละเอียดเหล่านี้คือ ฟิลด์ (หรือเรียกว่า attributes)—สิ่งที่ระบบต้องจำ.

วิธีเลือกฟิลด์ (โดยไม่เดา)

เริ่มจาก user story แล้วอ่าน acceptance criteria เหมือนเช็คลิสต์ของสิ่งที่ต้องเก็บ.

ถ้าข้อกำหนดบอกว่า “Users can filter orders by delivery date,” แปลว่า delivery_date ไม่ใช่ช่องทางเลือก—มันต้องมีเป็นฟิลด์ (หรืออนุมานได้จากข้อมูลอื่นที่เก็บไว้). ถ้าบอกว่า “Show who approved the request and when,” คุณน่าจะต้องมี approved_by และ approved_at.

ทดสอบเชิงปฏิบัติ: ใครสักคนจะต้องใช้ข้อมูลนี้ในการแสดง ค้นหา เรียงลำดับ ตรวจสอบ หรือคำนวณไหม? ถ้าใช่ มันควรเป็นฟิลด์.

กฎง่ายๆ สำหรับฟิลด์ที่สะอาด

• เก็บค่าให้เป็นอะตอม: แยก “First name” และ “Last name” ถ้าคุณจะค้นหาหรือเรียงตามพวกมัน หลีกเลี่ยงการยัดหลายค่าในฟิลด์เดียว (เช่น “red, blue”).
• ใช้ชนิดข้อมูลที่สอดคล้อง: วันที่เป็น date, เงินเป็น decimal, boolean เป็น true/false—ไม่ใช้รูปแบบผสมเช่น “$10”, “10 USD”, และ “10”.
• หลีกเลี่ยงการคัดลอกข้อความซ้ำ: อย่าคัดลอกที่อยู่ลูกค้าลงในแต่ละ order line item เก็บครั้งเดียวในที่ที่ถูกต้องและอ้างอิงมัน.

พจนานุกรมที่ควบคุม: statuses, types, และ categories

หลาย story มีคำว่า “status”, “type”, หรือ “priority” ให้ถือพวกนี้เป็น ค่าที่ควบคุมได้—ชุดค่าที่อนุญาตจำกัด.

ถ้าชุดค่าน้อยและคงที่ enum ก็พอ แต่ถ้าอาจขยาย ต้องการป้ายชื่อ หรือมีสิทธิ์จัดการ (เช่น categories ที่ผู้ดูแลระบบจัดการ) ให้ใช้ตาราง lookup แยก (เช่น status_codes) แล้วเก็บการอ้างอิง.

นี่แหละวิธีที่ stories กลายเป็นฟิลด์ที่คุณไว้วางใจได้—ค้นหาได้ รายงานได้ และป้อนผิดได้ยาก.

ขั้นตอน 3 — เชื่อมเอนทิตีด้วยความสัมพันธ์

เมื่อคุณมีรายการเอนทิตี (User, Order, Invoice, Comment ฯลฯ) และร่างฟิลด์แล้ว ขั้นตอนถัดไปคือเชื่อมพวกมัน ความสัมพันธ์คือเลเยอร์ที่บอกว่า “สิ่งเหล่านี้โต้ตอบกันอย่างไร” ซึ่ง implied โดย stories.

รูปร่างความสัมพันธ์สามแบบ (ภาษาเรียบง่าย)

หนึ่งต่อหนึ่ง (1:1) หมายถึง “สิ่งหนึ่งมีอีกสิ่งหนึ่งพอดีหนึ่งอัน.”

• วลีใน story: “Each user has one profile.”
• ไอเดียโมเดล: User ↔ Profile (มักรวมกันได้ถ้าไม่มีเหตุผลจะแยก)

หนึ่งต่อหลาย (1:N) หมายถึง “สิ่งหนึ่งอาจมีหลายสิ่งอื่น.” นี่คือรูปแบบที่พบบ่อยที่สุด.

• วลี: “A user can have many orders.”
• ไอเดียโมเดล: User → Order (เก็บ user_id บน Order).

หลายต่อหลาย (M:N) หมายถึง “หลายสิ่งสัมพันธ์กับหลายสิ่ง.” ต้องมีตารางเพิ่ม.

• วลี: “An order can include many products, and a product can be in many orders.”

M:N: เทคนิคตารางเชื่อม

ฐานข้อมูลไม่ควรเก็บ “ลิสต์ product IDs” ในคอลัมน์เดียวของ Order เพราะจะเกิดปัญหาในภายหลัง ให้สร้าง ตารางเชื่อม ที่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์เอง.

ตัวอย่าง:

• Order
• Product
• OrderItem (ตารางเชื่อม)

OrderItem มักมี:

• order_id
• product_id
• รายละเอียดจาก story เช่น quantity, unit_price, discount

สังเกตว่า รายละเอียดจาก story (เช่น “quantity”) มักเป็นของ ความสัมพันธ์ ไม่ใช่ของเอนทิตีใดเอนทิตีหนึ่ง.

จำเป็น vs ไม่จำเป็น (พูดง่ายๆ)

Stories ยังบอกได้ว่าการเชื่อมเป็น บังคับ หรือ บางครั้งอาจไม่มี.

• “An order must belong to a user” → ทุก Order ต้องมี user_id (ไม่ควรเป็นค่าว่าง).
• “A user may have a phone number” → phone อาจว่างได้.
• “An order can have a shipping address (if physical goods)” → shipping_address_id อาจว่างสำหรับสินค้าดิจิทัล.

เช็คลัด: ถ้า story บอกว่าคุณไม่สามารถสร้างเรคอร์ดโดยไม่เชื่อม ให้ถือว่าเป็น required ถ้ามีคำว่า “can”, “may”, หรือมีข้อยกเว้น ให้ถือเป็น optional.

แปลงประโยค story เป็นประโยคความสัมพันธ์

เมื่ออ่าน story ให้เขียนมันใหม่เป็นการจับคู่เรียบง่าย:

• “A user can leave many comments” → User 1:N Comment
• “A comment belongs to one user” → Comment N:1 User

ทำอย่างนี้สำหรับทุกการโต้ตอบใน stories ของคุณ เมื่อจบคุณจะมีโมเดลที่เชื่อมต่อกันตรงกับวิธีการทำงานก่อนจะเปิดเครื่องมือ ER diagram.

ขั้นตอน 4 — ใช้ Workflows หา States, Events, และช่องว่าง

User stories บอกคุณ จะทำอะไร ผู้ใช้ต้องการ Workflows แสดงให้เห็น งานเคลื่อนไหวอย่างไรทีละขั้นตอน การแปลง workflow เป็นข้อมูลคือวิธีเร็วสุดในการจับปัญหา “เราลืมเก็บสิ่งนี้” ก่อนสร้างจริง.

เริ่มจาก workflow ง่ายๆ

เขียน workflow เป็นลำดับการกระทำและการเปลี่ยนสถานะ เช่น:

• Create request → Draft
• Submit request → Submitted
• Manager reviews → Approved or Rejected
• If approved, work is scheduled → In progress
• Completed → Done

คำที่เน้นมักกลายเป็นฟิลด์ status (หรือเป็นตาราง state เล็กๆ) พร้อมค่าที่อนุญาตชัดเจน.

Workflows เผยฟิลด์ที่ขาด

เมื่อเดินตามแต่ละขั้น ให้ถามว่า: “เราต้องรู้อะไรในภายหลัง?” Workflows มักเผยฟิลด์อย่างเช่น:

• timestamps: submitted_at, approved_at, completed_at
• ownership: created_by, assigned_to, approved_by
• เหตุผล/บริบท: rejection_reason, approval_note
• การจัดลำดับ: sequence สำหรับกระบวนการหลายขั้น

ถ้า workflow มีการรอ การเลื่อนขั้น หรือการส่งต่อ มักต้องมี timestamp หนึ่งรายการและฟิลด์ “ใครถือมันอยู่ตอนนี้”.

Workflows เผยตารางที่ขาด

บางขั้นของ workflow ไม่ใช่แค่ฟิลด์—มันคือโครงสร้างข้อมูลแยก:

• Audit log / history สำหรับ “ใครเปลี่ยนสถานะเมื่อไหร่”
• Approvals สำหรับการอนุมัติหลายคนหรือกฎเงื่อนไข
• Attachments เมื่อผู้ใช้แนบไฟล์ระหว่างขั้น
• Comments เมื่อมีการหารือเป็นส่วนของกระบวนการ

ใช้ AI เพื่อตรวจสอบช่องว่าง

ให้ AI ทั้ง: (1) user stories และ acceptance criteria และ (2) ขั้นตอน workflow ถามให้มันระบุทุกขั้นและบอกข้อมูลที่ต้องการสำหรับแต่ละขั้น (state, actor, timestamps, outputs) แล้วเน้นข้อกำหนดที่สคีมาปัจจุบันไม่รองรับ.

ในแพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai การตรวจสอบช่องว่างแบบนี้มีประโยชน์เพราะคุณสามารถทำซ้ำได้เร็ว: ปรับสมมติฐานสคีมา สร้างโครงสร้างใหม่ และเดินหน้าต่อโดยไม่ต้องผ่านงานบ็อยเลอร์เพลตแบบแมนนวลนานๆ.

กุญแจ ความเป็นเอกลักษณ์ และข้อจำกัดพื้นฐาน (พูดง่ายๆ)

เมื่อแปลง user stories เป็นตาราง คุณไม่ได้แค่ลงรายการฟิลด์—คุณกำลังตัดสินใจว่าข้อมูลจะยังคง ระบุได้ และ สม่ำเสมอ อย่างไรตลอดเวลา.

Primary keys: “บัตรประจำแถว” คงที่

primary key ระบุเรคอร์ดแต่ละแถวอย่างไม่ซ้ำกัน—คิดว่ามันเหมือนบัตรประจำแถวถาวรของแถว.

ทำไมทุกแถวต้องมี: stories แสดงถึงการอัปเดต การอ้างอิง และประวัติ ถ้า story บอกว่า “Support can view an order and issue a refund,” คุณต้องมีวิธีชี้ไปยัง ออร์เดอร์นั้น อย่างเสถียร—แม้ว่าลูกค้าจะเปลี่ยนอีเมล ที่อยู่ถูกแก้ไข หรือสถานะออร์เดอร์เปลี่ยน.

ในทางปฏิบัติ มักเป็น id ภายใน (เลขหรือ UUID) ที่ไม่เปลี่ยน.

Foreign keys: ตัวชี้ระหว่างตาราง

foreign key คือวิธีที่ตารางหนึ่งชี้ไปยังอีกตาราง ถ้า orders.customer_id อ้างถึง customers.id ฐานข้อมูลจะบังคับให้แต่ละออร์เดอร์ต้องเป็นของลูกค้าที่มีจริง.

นี่สอดคล้องกับ story เช่น “As a user, I can see my invoices.” ใบแจ้งหนี้ไม่ล่องลอย มันเชื่อมกับลูกค้า (และบ่อยครั้งกับ order หรือ subscription).

กฎความเป็นเอกลักษณ์: เปลี่ยน “ต้องไม่ซ้ำ” เป็นการบังคับ

User stories มักมีข้อกำหนดการไม่ซ้ำ:

• “Users sign up with email” → บังคับ unique email (หรือ unique ต่อ tenant ถ้าระบบหลายบัญชี)
• “Finance searches by invoice number” → บังคับ unique invoice_number.

กฎเหล่านี้ป้องกันข้อมูลซ้ำที่สับสนซึ่งจะกลายเป็น “bug” ทางข้อมูลในภายหลัง.

Indexing (ระดับสูง): ทำให้การค้นหายอดฮิตเร็ว

Indexes ทำให้การค้นหาเช่น “find customer by email” หรือ “list orders by customer” เร็วขึ้น เริ่มจากดัชนีที่สอดคล้องกับการค้นหาที่พบบ่อยและกฎ unique.

สิ่งที่เลื่อน: การทำดัชนีหนักสำหรับรายงานที่หายากหรือฟิลเตอร์คาดการณ์ไว้ จับบันทึกข้อกำหนดไว้ แล้วปรับเมื่อเห็นช้าในคิวรีจริง.

รักษาความสอดคล้องของข้อมูล: เช็คลิสต์การทำ normalization แบบใช้ได้จริง

เป้าหมายของ normalization ง่าย: ป้องกัน ข้อมูลซ้ำที่ขัดแย้ง ถ้าข้อเท็จจริงเดียวถูกเก็บในสองที่ สักวันมันจะขัดแย้ง (สะกดสองแบบ ราคาสองแบบ ที่อยู่ “ปัจจุบัน” สองค่า) สคีมาที่เป็นแบบ normalized เก็บแต่ละข้อเท็จจริงครั้งเดียว แล้วอ้างอิงมัน.

เช็คลิสต์รวดเร็วสำหรับสคีมาร่าง

1) มองหากลุ่มที่ซ้ำ

ถ้าเห็นแบบ Phone1, Phone2, Phone3 หรือ ItemA, ItemB, ItemC นั่นคือสัญญาณให้แยกตาราง (เช่น CustomerPhones, OrderItems). กลุ่มซ้ำทำให้ค้นหา ตรวจสอบ และขยายยาก.

2) อย่าคัดลอกชื่อ/รายละเอียดซ้ำในหลายตาราง

ถ้า CustomerName ปรากฏใน Orders, Invoices, และ Shipments คุณมีแหล่งความจริงหลายแห่ง เก็บรายละเอียดลูกค้าใน Customers และเก็บ customer_id ที่อื่นแทน.

3) หลีกเลี่ยง “หลายคอลัมน์สำหรับสิ่งเดียวกัน”

คอลัมน์อย่าง billing_address, shipping_address, home_address อาจเหมาะถ้ามันต่างกันจริง แต่ถ้าคุณกำลังโมเดล “หลายที่อยู่แบบต่างประเภท” ให้ใช้ตาราง Addresses พร้อมฟิลด์ type.

4) แยก lookup จากข้อความฟรี

ถ้าผู้ใช้เลือกจากชุดที่รู้จัก (status, category, role) โมเดลให้สม่ำเสมอ: enum ที่จำกัดหรือ lookup table ป้องกัน “Pending” vs “pending” vs “PENDING.”

5) ตรวจสอบว่าทุกฟิลด์ที่ไม่ใช่ ID ขึ้นกับสิ่งที่ถูกต้อง

เช็คลางสัญชาตญาณ: ในตาราง ถ้าคอลัมน์บรรยายสิ่งที่ไม่ใช่เอนทิตีหลักของตาราง มันน่าจะอยู่ที่อื่น ตัวอย่าง: Orders ไม่ควรเก็บ product_price ยกเว้นหมายถึง “ราคาตอนสั่ง” (snapshot ทางประวัติ).

เมื่อ denormalize ยอมรับได้ (เป็นทางเลือกทีหลัง)

บางครั้งคุณ ตั้งใจ เก็บข้อมูลซ้ำเพื่อ:

• การรายงาน/ประสิทธิภาพ: ตารางสรุปล่วงหน้าหรือ totals
• แคช: ค่า compute เก็บไว้เพื่อลดการคำนวณหนัก
• audit/history: คัดลอก “ชื่อ ณ เวลาซื้อ” เพื่อเก็บความจริงในอดีต

ข้อสำคัญคือตั้งใจทำ: ระบุว่า field ไหนเป็นแหล่งความจริงและวิธีอัปเดตสำเนา.

AI ช่วยได้ตรงไหน—และมนุษย์ตัดสินตรงไหน

AI สามารถชี้ความผิดปกติของการซ้ำ (คอลัมน์ซ้ำ ชื่อฟิลด์คล้ายกัน ฟิลด์ status ที่ไม่สอดคล้อง) และแนะนำการแยกเป็นตาราง มนุษย์ยังต้องตัดสินแลกเปรียบเทียบ—ความเรียบง่าย vs ความยืดหยุ่น vs ประสิทธิภาพ—ตามการใช้งานจริงของผลิตภัณฑ์.

เก็บหรือคำนวณ: อะไรควรอยู่ในฐานข้อมูล

กฎที่เป็นประโยชน์: เก็บข้อเท็จจริงที่คุณไม่สามารถสร้างซ้ำได้อย่างเชื่อถือได้ คำนวณทุกอย่างที่เหลือ.

เก็บ vs คำนวณ (derived)

ข้อมูลที่เก็บ คือแหล่งความจริง: รายการบรรทัด เหตุการณ์เวลากำกับ สถานะการเปลี่ยนแปลง ใครทำอะไร ข้อมูลที่คำนวณ ได้มาจากข้อเท็จจริงเหล่านั้น: ยอดรวม ตัวนับ ธงเช่น “is overdue” และการสรุปเช่น “current inventory”.

ถ้าค่าสองค่าคำนวณจากข้อเท็จจริงเดียวกัน ให้เก็บข้อเท็จจริงแล้วคำนวณค่าที่เหลือ มิฉะนั้นคุณเสี่ยงเกิดความขัดแย้ง.

ทำไมการเก็บค่าที่คำนวณแล้วทำให้เกิดความต่างกัน

ค่าที่คำนวณเปลี่ยนเมื่อ input เปลี่ยน ถ้าคุณเก็บทั้ง input และผลลัพธ์ คุณต้องรักษาความสอดคล้องในทุก workflow และกรณีมุม (แก้ไข คืนเงิน การเปลี่ยนแปลงวันที่ย้อนหลัง) หนึ่งการอัปเดตพลาดก็ทำให้ฐานข้อมูลเล่าเรื่องต่างกันได้.

ตัวอย่าง: เก็บ order_total พร้อม order_items. ถ้ามีการเปลี่ยน quantity หรือใช้ส่วนลดแล้ว total ไม่ได้อัปเดตอย่างแม่นยำ ฝ่ายการเงินจะเห็นตัวเลขหนึ่ง ขณะที่ตะกร้าแสดงอีกตัวหนึ่ง.

ใช้ workflow ตัดสินว่าจะเก็บอะไร (ประวัติและ snapshot)

Workflows เผยเมื่อคุณต้องการ ความจริงในอดีต ไม่ใช่แค่ความจริงปัจจุบัน ถ้าผู้ใช้ต้องรู้ว่าค่าเป็นอย่างไร ณ เวลานั้น ให้เก็บ snapshot.

สำหรับ order คุณอาจเก็บ:

• รายการบรรทัดและราคา (ข้อเท็จจริง)
• order_total ที่จับไว้ตอน checkout (snapshot), เพราะภาษี ส่วนลด และกฎราคาอาจเปลี่ยนแปลงในภายหลัง

สำหรับ inventory ระดับมักคำนวณจากการเคลื่อนไหว (รับสินค้า ขาย ปรับปรุง) แต่ถ้าต้องมี audit trail ให้เก็บการเคลื่อนไหวและอาจเก็บ snapshot เป็นระยะเพื่อความเร็วรายงาน.

สำหรับการติดตามล็อกอิน ให้เก็บ last_login_at เป็นข้อเท็จจริง (timestamps เหตุการณ์). “is active in the last 30 days?” คำนวณ.

ตัวอย่างปฏิบัติ: จาก 5 User Stories ไปสู่ ER Model

มาใช้แอป support ticket ที่คุ้นเคย เราจะเริ่มจาก 5 user stories ไปสู่ ER model ง่ายๆ (entities + fields + relationships) แล้วเช็คกับ workflow หนึ่งชุด.

5 user stories → คำนาม → entities

1. As a customer, I can create a support ticket with a subject, description, and category.
2. As an agent, I can assign a ticket to myself or another agent.
3. As an agent, I can add internal notes and public replies to a ticket.
4. As a customer, I can see when my ticket is updated and when it’s closed.
5. As a manager, I can track how long tickets stay open and who closed them.

จากคำนาม เราได้เอนทิตีหลัก:

• User (customers, agents, managers)
• Ticket
• Message (public replies + internal notes)
• Category
• TicketEvent (audit/history)

ฟิลด์และความสัมพันธ์ (ER model ย่อ)

• User: id, name, email, role
• Category: id, name
• Ticket: id, subject, description, status, created_at, updated_at, closed_at
  • ความสัมพันธ์: Ticket.category_id → Category.id
  • ความสัมพันธ์: Ticket.requester_id → User.id (customer)
  • ความสัมพันธ์: Ticket.assignee_id → User.id (agent, nullable)
• Message: id, ticket_id, author_id, body, is_internal, created_at
  • ความสัมพันธ์: Message.ticket_id → Ticket.id
  • ความสัมพันธ์: Message.author_id → User.id
• TicketEvent: id, ticket_id, actor_id, type, from_status, to_status, created_at

การแมป workflow: create → update → close

• Create: insert Ticket (status = “open”, created_at), insert TicketEvent(type = “created”).
• Update (assign, reply): insert Message or update Ticket.assignee_id, และ insert TicketEvent(type = “assigned”/“replied”, updated_at).
• Close: update Ticket.status = “closed”, ตั้ง closed_at, insert TicketEvent(type = “closed”, actor_id = closer).

“ก่อนและหลัง”: AI จับ constraint ที่หายไป

ก่อน (ข้อผิดพลาดทั่วไป): Ticket มี assignee_id แต่เราลืมให้แน่ใจว่าเฉพาะ agent เท่านั้นที่เป็น assignee.

หลัง: AI แจ้งเตือนและคุณเพิ่มกฎปฏิบัติ: assignee ต้องเป็น User ที่มี role = “agent” (implement ผ่านการตรวจสอบในแอปหรือ constraint/policy ในฐานข้อมูล ขึ้นกับสแต็กของคุณ). นี่ป้องกันการ “assigned to customer” ที่ทำให้รายงานพังในภายหลัง.

ตรวจสอบสคีมา: ติดตามกลับไปยังแต่ละ story

สคีมาเสร็จเมื่อทุก user storyสามารถตอบได้ด้วยข้อมูลที่คุณเก็บและ query ได้อย่างเชื่อถือ วิธีการตรวจสอบที่ง่ายที่สุดคือหยิบแต่ละ story แล้วถาม: “เราตอบคำถามนี้จากฐานข้อมูลได้ไหม ในทุกกรณี?” ถ้าคำตอบคือ “อาจจะ” แปลว่ายังมีช่องว่าง.

เปลี่ยนทุก story เป็นคำถามฐานข้อมูล

เขียน story ใหม่เป็นคำถามทดสอบ—สิ่งที่หน้าจอ รายงาน หรือ API ควรถาม เช่น:

• รายงาน: “แสดงคำสั่งซื้อที่เปิดตามลูกค้า พร้อมยอดรวมใน 30 วันที่ผ่านมา.”
• สิทธิ์: “ผู้ใช้คนไหนได้รับอนุญาตให้อนุมัติการคืนเงินสำหรับร้านนี้?”
• กรณีมุม: “ออร์เดอร์สามารถมีอยู่โดยไม่มีที่อยู่จัดส่งไหม? แล้วสินค้าดิจิทัลล่ะ?”
• การลบ: “ถ้าเราลบลูกค้า จะเกิดอะไรกับ orders, invoices, และ notes?”

ถ้าคุณไม่สามารถเขียน story เป็นคำถามชัดเจน story นั้นไม่ชัด ถ้าคุณเขียนได้แต่สคีมาตอบไม่ได้ คุณขาดฟิลด์ ความสัมพันธ์ สถานะ/เหตุการณ์ หรือข้อจำกัด.

ใช้ตัวอย่างข้อมูลเล็กๆ เป็นการตรวจสอบความสมเหตุสมผล

สร้างข้อมูลตัวอย่างเล็กๆ (5–20 แถวต่อแต่ละตารางสำคัญ) รวมกรณีปกติและกรณีแปลก (ซ้ำ ค่าว่าง ยกเลิก) แล้ว “เล่นตาม” stories ด้วยข้อมูลนั้น คุณจะเจอปัญหาเร็ว เช่น “เราไม่สามารถบอกได้ว่าที่อยู่ไหนถูกใช้ตอนซื้อ” หรือ “ไม่มีที่เก็บว่าใครอนุมัติการเปลี่ยนแปลง”.

ให้ AI ช่วยหากรณีที่ไม่ได้จัดการ

ขอให้ AI สร้างคำถามตรวจสอบต่อ story (รวมกรณีมุมและสถานการณ์การลบ) และบอกว่าต้องการข้อมูลอะไรเพื่อตอบคำถามเหล่านั้น เปรียบเทียบรายการนั้นกับสคีมา: ช่องว่างไหนคือรายการงานชัดเจน ไม่ใช่ความรู้สึกว่า “บางอย่างไม่ถูกต้อง.”

ใช้ AI อย่างปลอดภัยและทำให้สคีมาเก็บรักษาได้

AI ช่วยเร่งการออกแบบข้อมูล แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงในการรั่วข้อมูลลับหรือการฝังสมมติฐานแย่ๆ ถือมันเป็นผู้ช่วยเร็วที่ยังต้องการกรอบควบคุม.

ควรแชร์อะไรกับ AI (และไม่ควรแชร์อะไร)

แชร์อินพุตที่เป็นจริงพอจะโมเดล แต่ถูก sanitize ให้ปลอดภัย:

• User stories ที่ทำความสะอาดแล้ว (เปลี่ยนชื่อลูกค้า สินค้า สถานที่)
• Acceptance criteria และกรณีมุม (“refund within 14 days”, “one active subscription per account”)
• ตัวอย่างฟิลด์ด้วยข้อมูลปลอม (เช่น invoice_total: 129.50, status: "paid")
• หัวข้อ CSV / ตารางที่มีอยู่ (โครงสร้างมักปลอดภัย; เนื้อหามักไม่ปลอดภัย)

หลีกเลี่ยงสิ่งที่ระบุตัวบุคคลหรือเปิดเผยการปฏิบัติที่เป็นความลับ:

• ชื่อจริง อีเมล เบอร์โทร ที่อยู่จริง
• ประวัติการสั่งซื้อจริง ตั๋วซัพพอร์ต โน้ตภายใน
• API keys, credentials, สกรีนช็อตที่มีข้อมูลส่วนตัว

ถ้าต้องการความสมจริง ให้สร้างตัวอย่างสังเคราะห์ที่ตรงกับรูปแบบและช่วงค่า—อย่าคัดลอกจาก production.

ใส่สมมติฐานติดไว้ข้างสคีมา

สคีมาล้มเหลวบ่อยเพราะ “ทุกคนสมมติ” ต่างกัน ใส่บันทึกการตัดสินใจสั้นๆ ใกล้ ER model (หรือใน repo เดียวกัน):

• คำนิยาม (“อะไรถือว่า ‘active’ account?”)
• ข้อจำกัด (“ผู้ใช้หนึ่งคนสามารถอยู่ในหลายองค์กรได้”)
• การแลกเปลี่ยน (“เราเก็บ currency code บนใบแจ้งหนี้เพื่อ audit”)

นี่เปลี่ยนผลลัพธ์จาก AI ให้เป็นความรู้ทีม แทนที่จะเป็นของใช้ครั้งเดียว.

เตรียมตัวสำหรับการเปลี่ยน: versioning และ migrations

สคีมาจะวิวัฒน์ตาม stories ใหม่ เก็บความปลอดภัยโดย:

• เวอร์ชันการเปลี่ยนแปลงสคีมา (ไฟล์ migration ใน Git)
• เขียน migrations ที่ย้อนกลับได้ เมื่อทำได้
• อัปเดต seeds และตัวอย่าง query เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงทดสอบได้
• รีวิว migrations ที่ AI สร้าง เหมือนโค้ดอื่นๆ

ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai ใช้ guardrails เช่น snapshots และ rollback เมื่อทำซ้ำสคีมา และ export ซอร์สโค้ดเมื่อคุณต้องการการปรับแต่งแบบดั้งเดิมหรือรีวิวลึก.

เวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ง่าย

1. ทำความสะอาด stories + สร้างตัวอย่างสังเคราะห์ 5–10 รายการ.
2. ให้ AI เสนอ entities, fields, relationships, และ constraints.
3. ทบทวนกับทีม; บันทึกสมมติฐาน.
4. สร้าง migrations; รันการทดสอบ “trace story” เล็กๆ (ตรวจว่าแต่ละ story ถูกตอบโดยโมเดล).
5. ทำซ้ำเมื่อ stories เปลี่ยน; ให้สคีมาและบันทึกสอดคล้องกัน.