22 เม.ย. 2568·3 นาที
LLM เลือกฐานข้อมูลตามความต้องการของผลิตภัณฑ์อย่างไร — และจุดที่พลาด
วิธีที่ LLM แม็ปความต้องการของผลิตภัณฑ์ไปเป็นตัวเลือกฐานข้อมูล สิ่งที่มักพลาด และเช็กลิสต์ปฏิบัติได้เพื่อยืนยันคำแนะนำก่อนผูกกับสแตก
วิธีที่ LLM แม็ปความต้องการของผลิตภัณฑ์ไปเป็นตัวเลือกฐานข้อมูล สิ่งที่มักพลาด และเช็กลิสต์ปฏิบัติได้เพื่อยืนยันคำแนะนำก่อนผูกกับสแตก
ทีมงานขอให้ LLM แนะนำฐานข้อมูลด้วยเหตุผลเดียวกับที่ขอให้ช่วยร่างอีเมลหรือสรุปสเปค: มันเร็วกว่าการเริ่มจากศูนย์ เมื่อคุณต้องเผชิญกับตัวเลือกมากมาย—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse และอื่น ๆ—LLM สามารถสร้างรายการสั้น ๆ ระบุข้อแลกเปลี่ยน และให้จุดเริ่มต้นที่ “พอใช้ได้” สำหรับการอภิปรายของทีมได้อย่างรวดเร็ว
หากใช้ให้ดี กระบวนการนี้ยังบังคับให้คุณอธิบายข้อกำหนดที่คุณอาจปล่อยให้คลุมเครือโดยไม่ได้ตั้งใจ
โดยง่าย คุณอธิบายผลิตภัณฑ์ (เช่น “marketplace ที่มีรายการสินค้าและแชท”), ข้อมูล (“ผู้ใช้, คำสั่งซื้อ, ข้อความ”), และข้อจำกัด (“ต้องสเกลถึง 1M ผู้ใช้, ต้องการการค้นหาเร็ว, ค่าใช้จ่ายการปฏิบัติการต่ำ”) แล้ว LLM จะจับความต้องการเหล่านั้นไปผูกกับรูปแบบสถาปัตยกรรมที่พบบ่อย:
การจับคู่แบบนี้มีประโยชน์ในช่วงต้น โดยเฉพาะเมื่อทางเลือกคือหน้าว่างเปล่า
คำแนะนำจาก LLM ควรถูกปฏิบัติเหมือนสมมติฐาน ไม่ใช่คำพิพากษาทางสถาปัตยกรรม มันสามารถช่วยคุณ:
แต่มันไม่สามารถรู้รูปแบบทราฟฟิกจริง การเติบโตของข้อมูล ทักษะทีม ข้อจำกัดผู้ขาย หรือความทนทานต่อการปฏิบัติการของคุณโดยไม่มีข้อมูลเข้าอย่างรอบคอบ—และถึงมีก็คงไม่สามารถรันการทดสอบในโปรดักชันได้
LLM มักล้มเหลวในแบบที่คาดเดาได้: พิงกฎประจำที่เป็นที่นิยม เดาเติมรายละเอียดที่ขาด เลื่อนการพิจารณาเรื่องธุรกรรมและความสอดคล้อง มองข้ามการวัดประสิทธิภาพ และประเมินค่าต้นทุนและภาระการปฏิบัติการต่ำไป
ส่วนที่เหลือของบทความนี้แจกแจงโหมดล้มเหลวเหล่านั้นและลงท้ายด้วยเช็กลิสต์ปฏิบัติได้เพื่อยืนยันคำแนะนำฐานข้อมูลจาก LLM ก่อนที่คุณจะผูกกับสแตกใดสแตกหนึ่ง
เมื่อคุณขอให้ LLM “แนะนำฐานข้อมูล” มันไม่ได้ประเมินฐานข้อมูลเหมือนวิศวกร แต่มันแปลง prompt ของคุณเป็นข้อกำหนดที่อนุมาน จับคู่กับรูปแบบที่มันเคยเห็น แล้วสร้างคำตอบที่อ่านแล้วเหมือนเป็นการตัดสินใจ
ข้อมูลนำเข้าไม่ได้มีแค่รายละเอียดที่คุณให้ (ทราฟฟิก ขนาดข้อมูล ความต้องการความสอดคล้อง) โมเดลยังใช้:
เพราะหลาย prompt ไม่สมบูรณ์ โมเดลมักเติมช่องว่างด้วยสมมติฐานโดยนัย—บางครั้งถูก บางครั้งไม่ถูก
คำตอบส่วนใหญ่ลงที่สามชั้น:
ผลลัพธ์อาจให้ความรู้สึกเหมือนคำแนะนำที่ชัดเจน แต่บ่อยครั้งเป็นเพียงสรุปเชิงมีโครงสร้างของตัวเลือกตามธรรมเนียม
LLM สรุปจากตัวอย่าง; มันไม่ได้รันเวิร์กโหลดของคุณ ตรวจสคีมา หรือวัดประสิทธิภาพ หากข้อมูลฝึกเชื่อมโยง “สเกลสูง” กับ “NoSQL” หนักหน่วง คุณอาจได้รับคำตอบนั้นแม้ระบบ SQL ที่ตั้งค่าอย่างดีจะเหมาะกว่า
ภาษาที่แน่นอนเป็นสไตล์ ไม่ใช่การวัด เว้นแต่ว่าระบบจะระบุสมมติฐานชัดเจน (“ผมสมมติการเขียนแบบ append-only เป็นส่วนใหญ่และ eventual consistency ยอมรับได้”) ความมั่นใจอาจปกปิดความไม่แน่นอนจริง ๆ: ข้อมูลขาเข้าขาดและการอ้างประสิทธิภาพที่ไม่ได้ทดสอบ
เมื่อผู้คนพูดว่า “เลือกฐานข้อมูลตามความต้องการของผลิตภัณฑ์” พวกเขามักหมายถึงมากกว่า “เราจัดเก็บผู้ใช้และคำสั่งซื้อ” การเลือกฐานข้อมูลที่ดีสะท้อนสิ่งที่ผลิตภัณฑ์ทำ วิธีการทำงานภายใต้ความกดดัน และสิ่งที่ทีมของคุณสามารถปฏิบัติการได้จริง
เริ่มจากรูปร่างของผลิตภัณฑ์: เอนทิตีหลัก พวกมันสัมพันธ์กันอย่างไร และคิวรีใดเป็นตัวขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์จริง ๆ
คุณต้องการกรองและรายงานแบบ ad-hoc ข้ามหลาย attribute หรือไม่? คุณพึ่งพาการ join ข้ามความสัมพันธ์หรือไม่? โดยปกติอ่านเรคอร์ดเดียวโดย ID หรือสแกนช่วงเวลา? รายละเอียดเหล่านี้กำหนดว่าตาราง SQL, โมเดลเอกสาร, รูปแบบ wide-column, หรือดัชนีการค้นหาจะเหมาะที่สุด
ฐานข้อมูลถูกเลือกโดยข้อจำกัดเท่าที่ถูกเลือกโดยฟีเจอร์:
ระบบที่ยอมให้หน่วงเป็นวินาทีได้ต่างจากระบบที่ต้องยืนยันการชำระเงินภายใน 200ms อย่างสิ้นเชิง
สคีมาที่ “สมบูรณ์แบบ” ก็ล้มเหลวได้ถ้าการปฏิบัติการไม่เหมาะ:
ข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎหมายสามารถจำกัดตัวเลือกอย่างรวดเร็ว:
LLM มักอนุมานความต้องการเหล่านี้จาก prompt ที่คลุมเครือ—ดังนั้นการระบุให้ชัดเจนจึงเป็นความแตกต่างระหว่างคำแนะนำที่ช่วยได้และความผิดพลาดที่มั่นใจ
LLM มักจับความต้องการเพียงไม่กี่อย่าง (“เรียลไทม์”, “สเกลได้”, “สคีมาที่ยืดหยุ่น”) เข้ากับฉลากหมวดหมู่ที่คุ้นเคย (“ใช้ NoSQL”, “ใช้ Postgres”) ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับระดมความคิด แต่การให้เหตุผลจะเบี้ยวเมื่อโมเดลถือว่า ฟีเจอร์ของฐานข้อมูล = ความต้องการของผลิตภัณฑ์
รายการฟีเจอร์ (transactions, JSON support, full-text search, sharding) ฟังดูเป็นรูปธรรม แต่ความต้องการของผลิตภัณฑ์มักอธิบายผลลัพธ์: latency ที่ยอมรับได้ กฎความถูกต้อง ความสามารถในการตรวจสอบ ทักษะทีม ข้อจำกัดการย้าย และงบประมาณ
LLM อาจ “ติ๊กฟีเจอร์” และยังพลาดว่าผลิตภัณฑ์ต้องการเวิร์กโฟลว์การสนับสนุนที่คาดเดาได้ ระบบนิเวศที่โตแล้ว หรือทางเลือกโฮสติ้งที่บริษัทของคุณอนุญาตให้ใช้
คำแนะนำจำนวนมากสมมติว่าถ้าฐานข้อมูลเก็บประเภทข้อมูลได้ มันก็จะให้บริการผลิตภัณฑ์ได้ดี ปัญหาที่แท้จริงคือ ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลกับคิวรี: วิธีที่คุณกรอง join เรียงลำดับ และรวบรวม—ที่ปริมาณใดและรูปแบบอัปเดตอย่างไร
สองระบบที่ทั้งคู่ “เก็บเหตุการณ์ผู้ใช้” ได้ อาจทำงานต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการ:
LLM อาจบอกว่า “ฐานข้อมูล X เร็ว” แต่ประสิทธิภาพขึ้นกับการเลือกสคีมา ดัชนี การพาร์ติชัน รูปแบบคิวรี และความพร้อมกัน การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย—เช่น เพิ่มดัชนีแบบคอมโพสิตหรือหลีกเลี่ยงสแกนแบบไม่จำกัด—สามารถพลิกผลลัพธ์ได้ หากไม่มีข้อมูลและคิวรีที่เป็นตัวแทน “เร็ว” ก็แค่การเดา
แม้ว่าสองฐานข้อมูลจะเทคนิคแล้วตอบโจทย์ได้ ตัวเลือกที่ดีกว่าอาจเป็นตัวที่ทีมของคุณรันได้อย่างเชื่อถือได้: เวลาสำรองและกู้คืน การมอนิเตอร์ ภาระงาน on-call การล็อกอินกับผู้ขาย และการคาดการณ์ค่าใช้จ่าย
LLM มักลดน้ำหนักส่วนความเป็นจริงเหล่านี้เว้นแต่คุณจะระบุให้ชัดเจน
LLM มักตอบคำถามฐานข้อมูลด้วยการหยิบ “กฎ” ที่ถูกทวนซ้ำบ่อย ๆ เช่น “NoSQL สเกลดีกว่า” หรือ “Postgres ทำได้ทุกอย่าง” ทางลัดเหล่านี้ฟังดูมั่นใจ แต่ทำให้ความยุ่งเหยิงของผลิตภัณฑ์แบนราบ: สิ่งที่คุณเก็บ วิธีที่คุณคิวรี และเมื่อสิ่งผิดพลาดจะเกิดอะไรขึ้น
รูปแบบทั่วไปคือสมมติว่าถ้าคุณพูดถึงการเติบโต ทราฟฟิกสูง หรือ “big data” ทางเลือกปลอดภัยคือ NoSQL ปัญหาคือว่า “สเกล” มักไม่ใช่ปัญหาแรกที่แก้ไม่ได้ แอปหลายตัวเจอขีดจำกัดเพราะ:
ในกรณีเหล่านี้ การเปลี่ยนฐานข้อมูลไม่แก้สาเหตุ—มันแค่เปลี่ยนเครื่องมือ
กฎนิยามมักละเลยความต้องการที่มีผลต่อความเหมาะสมของฐานข้อมูลอย่างมาก LLM อาจแนะนำ document store ในขณะที่มองข้ามว่าคุณต้องการ:
ความต้องการเหล่านี้ไม่ตัด NoSQL ออกโดยอัตโนมัติ แต่จะเพิ่มบาร์: คุณอาจต้องการการออกแบบสคีมาอย่างรอบคอบ โลจิกแอปเพิ่มเติม หรือแลกเปลี่ยนอื่น ๆ มากกว่าที่ LLM แนะนำ
เมื่อคำแนะนำถูกสร้างบนสโลแกนแทนรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลจริง ความเสี่ยงไม่ใช่แค่ตัวเลือกที่ไม่เหมาะสม—มันคือการ ย้ายแพลตฟอร์มที่มีค่าใช้จ่ายสูง ต่อมา การย้ายข้อมูล เขียนคิวรีใหม่ และฝึกทีมใหม่มักเกิดขึ้นเมื่อคุณมีเวลาน้อยที่สุด
ปฏิบัติต่อ “กฎ” เป็นตัวกระตุ้นให้ตั้งคำถาม ไม่ใช่คำตอบ ถามว่าอะไรที่คุณกำลังสเกล (อ่าน เขียน วิเคราะห์) อะไรต้องถูกต้อง และคิวรีไหนที่คุณไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้
LLM ถนัดแปลงคำอธิบายสั้น ๆ ให้เป็นการเลือกฐานข้อมูลที่มั่นใจ—แต่ไม่สามารถประดิษฐ์ข้อจำกัดที่ขาดจริง ๆ ได้ เมื่อข้อมูลเข้าไม่ชัด คำแนะนำก็กลายเป็นการเดาที่ใส่ชุดแต่งกายเป็นคำตอบ
คำอย่าง “เรียลไทม์”, “ทราฟฟิกสูง”, “สเกลได้”, หรือ “enterprise-grade” ไม่ได้แมปชัดเจนกับฐานข้อมูลเฉพาะ “เรียลไทม์” อาจหมายถึง “อัปเดตภายใน 5 วินาที” สำหรับแดชบอร์ด—หรือ “end-to-end <50ms” สำหรับการแจ้งเตือนการเทรด “ทราฟฟิกสูง” อาจเป็น 200 requests/sec หรือ 200,000
หากไม่มีตัวเลขที่ชัดเจน LLM อาจกลับไปใช้เฮอริสติกยอดนิยม (เช่น “NoSQL สำหรับสเกล”, “Postgres สำหรับทุกอย่าง”) แม้ความต้องการจริงจะชี้ไปที่อื่น
ถ้าคุณไม่ให้ข้อมูลเหล่านี้ โมเดลจะสมมติอย่างเงียบ ๆ:
การละเว้นที่ทำลายมักเป็นเรื่องรูปร่างคิวรี:
ฐานข้อมูลที่เด่นเรื่องการเข้าถึงแบบ key-value อาจดิ้นรนเมื่อผลิตภัณฑ์ต้องการการกรองยืดหยุ่นและรายงานที่เชื่อถือได้
ปฏิบัติต่อ “การเลือกฐานข้อมูล” เป็นการโต้ตอบสองขั้นตอน: ขั้นแรก เก็บข้อจำกัดให้ชัดเจน จากนั้นค่อยแนะนำ Prompt หรือเช็กลิสต์ที่ดีควรร้องขอหมายเลขและคิวรีตัวอย่างก่อนตั้งชื่อเอนจินใด ๆ
ความผิดพลาดทั่วไปของ LLM คือแนะนำหมวดฐานข้อมูล (SQL, document, graph, wide-column) โดยไม่ตรวจสอบว่า ข้อมูลของผลิตภัณฑ์เข้ากับโมเดลนั้นจริงหรือไม่ ผลลัพธ์คือเลือกสโตร์ที่ฟังดูเหมาะกับเวิร์กโหลดแต่ขัดกับโครงสร้างข้อมูลที่คุณต้องแทนค่า
LLM มักมองข้ามความลึกและ cardinality ของความสัมพันธ์: one-to-many vs many-to-many, ความเป็นเจ้าของแบบ nested, เอนทิตีที่แชร์กัน และความถี่ที่ผู้ใช้เดินทางข้ามความสัมพันธ์เหล่านั้น
ฐานข้อมูลแบบเอกสารอาจดูเป็นธรรมชาติสำหรับ “โปรไฟล์ผู้ใช้” แต่ถ้าผลิตภัณฑ์ของคุณมักตอบคำถามข้ามเอนทิตี—“ทุกโปรเจกต์ที่สมาชิกคนใดคนหนึ่งเปลี่ยนบทบาทใน 7 วันที่ผ่านมา” หรือ “20 แท็กยอดนิยมข้ามทีมทั้งหมดกรองตามสถานะ compliance”—คุณไม่ได้แค่ดึงเอกสาร; คุณกำลัง join แนวคิดกัน
เมื่อ join เหล่านั้นเกิดบ่อย ๆ คุณจะต้อง:
การทำซ้ำไม่ฟรี มันเพิ่ม write amplification ทำให้การอัพเดตยากขึ้น ยุ่งยากต่อการตรวจสอบ และสร้างบั๊กละเอียดอ่อน (“สำเนาไหนคือแหล่งความจริง?”) LLM บางครั้งแนะนำ denormalization ราวกับเป็นการตัดสินใจครั้งเดียว ไม่ใช่ภาระงานต่อเนื่อง
ก่อนยอมรับคำแนะนำจาก LLM ให้บังคับการทดสอบจริงจังเล็ก ๆ:
ถ้าโมเดลกับคิวรีไม่สอดคล้อง คำแนะนำก็คือเสียงรบกวน ถึงแม้มันจะฟังดูมั่นใจก็ตาม
LLM มักมอง “ความสอดคล้อง” เป็นความชอบมากกว่าข้อจำกัดของผลิตภัณฑ์ นำไปสู่คำแนะนำที่ดูสมเหตุสมผลบนกระดาษ (“ใช้ NoSQL ที่สเกลได้”) แต่ล้มเหลวเมื่อการกระทำของผู้ใช้จริงต้องการการอัพเดตหลายขั้นตอนแบบอะตอมิก
หลายเวิร์กโฟลว์ในผลิตภัณฑ์ไม่ใช่การเขียนครั้งเดียว—เป็นการเขียนหลายครั้งที่ต้องเกิดพร้อมกัน
payments เป็นตัวอย่างคลาสสิก: สร้าง charge ตีเครื่องหมาย invoice ว่าชำระแล้ว ลดยอดบัญชี และแนบบันทึกการตรวจสอบ ถ้าสเต็ปใดสเต็ปหนึ่งล้มเหลวหลังจากสเต็ปแรกสำเร็จ คุณจะได้ความไม่สอดคล้องที่ผู้ใช้และฝ่ายการเงินสังเกตเห็นได้
inventory ก็เช่นกัน: จองสต็อก สร้างคำสั่งซื้อ และอัปเดตสถานะ หากไม่มีธุรกรรม คุณอาจขายเกินในช่วงพีคหรือเกิดความล้มเหลยแบบบางส่วน
LLM บางครั้ง equate eventual consistency กับ “UI จะรีเฟรชทีหลังได้” แต่คำถามคือการกระทำทางธุรกิจสามารถทนต่อความคลาดเคลื่อนได้ไหม
ความขัดแย้งการจองแสดงให้เห็นว่าทำไมเรื่องนี้สำคัญ: สองผู้ใช้จองเวลาเดียวกัน ถ้าระบบรับทั้งคู่และ “จะแก้ทีหลัง” คุณไม่ได้ปรับปรุง UX—คุณเพิ่มงานฝ่ายสนับสนุนและการคืนเงิน
แม้จะมีฐานข้อมูลที่รองรับ transaction เวิร์กโฟลว์รอบข้างยังต้องการนิยามชัดเจน:
เมื่อ LLM มองข้ามสิ่งเหล่านี้ มันอาจแนะนำสถาปัตยกรรมที่ต้องงานระบบกระจายระดับผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้ถึงความถูกต้องพื้นฐานของผลิตภัณฑ์
LLM มักแนะนำฐานข้อมูลที่ “เร็ว” เสมือนความเร็วเป็นสมบัติที่ติดตัว จริง ๆ แล้วประสิทธิภาพเป็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างเวิร์กโหลด สคีมา รูปแบบคิวรี ดัชนี ฮาร์ดแวร์ และการตั้งค่าปฏิบัติการ
ถ้าคุณไม่ได้ระบุ อะไร ที่ต้องเร็ว—p99 latency สำหรับการอ่านแถวเดียว, การวิเคราะห์ชุด, throughput การ ingest—LLM อาจเลือกตัวเลือกที่นิยม สองผลิตภัณฑ์อาจทั้งบอกว่า “latency ต่ำ” แต่มีรูปแบบการเข้าถึงตรงกันข้าม: หนึ่งคือ key-value lookup; อีกหนึ่งคือ search + filter + sort ข้ามหลายฟิลด์
คำแนะนำด้านประสิทธิภาพยังเบี่ยงเมื่อโมเดลมองข้าม:
LLM อาจสมมติว่าแคชช่วยได้ แต่แคชช่วยได้เฉพาะรูปแบบการเข้าถึงที่คาดเดาได้ คิวรีที่สแกนช่วงใหญ่ เรียงลำดับโดยฟิลด์ที่ไม่มีดัชนี หรือใช้การกรอง ad-hoc มักหลุดจากแคชและกดดันดิสก์/CPU
การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในรูปแบบคิวรี (เช่น pagination แบบ OFFSET vs keyset pagination) สามารถพลิกผลการปฏิบัติงานได้
แทนที่จะเชื่อว่า “X เร็วกกว่า Y” ให้รันทดสอบน้ำหนักเบารูปแบบผลิตภัณฑ์:
Benchmark จะไม่ทำนายได้ทั้งหมด แต่เปิดเผยอย่างรวดเร็วว่าการสมมติฐานของ LLM สอดคล้องกับความจริงหรือไม่
LLM มักเน้นความเข้ากันได้บนกระดาษ—โมเดลข้อมูล รูปแบบคิวรี คำพูดเกี่ยวกับสเกล—ในขณะที่มองข้ามสิ่งที่ทำให้ฐานข้อมูลอยู่รอดในโปรดักชัน: การปฏิบัติการ การกู้คืนความล้มเหลว และบิลจริงที่คุณต้องจ่ายทุกเดือน
คำแนะนำฐานข้อมูลไม่ครบถ้วนหากไม่ตอบคำถามพื้นฐาน: คุณจะสำรองข้อมูลที่สอดคล้องอย่างไร? กู้คืนเร็วแค่ไหน? แผนกู้ภัยข้ามภูมิภาคเป็นอย่างไร?
คำแนะนำจาก LLM มักข้ามรายละเอียดเหล่านี้ หรือสมมติว่า “มีให้ในตัว” โดยไม่ตรวจสอบข้อกำหนด
การย้ายฐานข้อมูลก็เป็นจุดบอดอีกอย่าง การเปลี่ยนฐานข้อมูลภายหลังมีค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงสูง (การเปลี่ยนสคีมา, การเขียนคู่, การ backfill, การเขียนคิวรีใหม่) ถ้าผลิตภัณฑ์ของคุณมีแนวโน้มพัฒนา “เริ่มง่าย” ไม่เพียงพอ—คุณต้องมีเส้นทางย้ายจริง
ทีมงานไม่ได้ต้องการแค่ฐานข้อมูล—พวกเขาต้องสามารถ ปฏิบัติการ มันได้
ถ้าคำแนะนำละเว้น slow query logs, metrics, dashboards, tracing hooks, และ alerting คุณอาจไม่สังเกตปัญหาจนกว่าผู้ใช้จะบ่น เครื่องมือปฏิบัติการแตกต่างกันมากระหว่างบริการจัดการกับการโฮสต์ด้วยตนเอง และระหว่างผู้ขายต่าง ๆ
LLM มักประเมินค่าต่ำโดยมุ่งไปที่ขนาดอินสแตนซ์และลืมทบน้ำหนัก:
ฐานข้อมูล “ดีที่สุด” ที่ทีมของคุณรันไม่ได้อย่างมั่นใจ มักไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุด คำแนะนำควรสอดคล้องกับทักษะทีม ความคาดหวังการสนับสนุน และความต้องการการปฏิบัติตาม—ไม่เช่นนั้นความเสี่ยงด้านปฏิบัติการจะกลายเป็นต้นทุนหลัก
LLM บางครั้งพยายาม “แก้ทุกอย่างในครั้งเดียว” โดยเสนอสแตกเช่น: Postgres สำหรับธุรกรรม, Redis สำหรับแคช, Elasticsearch สำหรับการค้นหา, Kafka + ClickHouse สำหรับการวิเคราะห์, บวกฐานข้อมูลกราฟ “กันเหนียว” ฟังดูน่าประทับใจ แต่บ่อยครั้งเป็นการออกแบบก่อนวัยที่สร้างงานมากกว่าค่า—โดยเฉพาะในช่วงต้นของผลิตภัณฑ์
การออกแบบหลายฐานข้อมูลให้ความรู้สึกเหมือน hedge ปลอดภัย: แต่ละเครื่องมือ “เก่ง” เรื่องเดียว ค่าใช้จ่ายซ่อนอยู่คือทุกสโตร์เพิ่มการปรับใช้ การมอนิเตอร์ การสำรอง การย้าย และชุด failure mode ใหม่
ทีมใช้เวลาในการดูแลระบบเชื่อมต่อแทนที่จะส่งมอบฟีเจอร์
ฐานข้อมูลที่สอง (หรือสาม) มักสมเหตุสมผลเมื่อมีความต้องการชัดเจนและวัดได้ที่สโตร์หลักไม่สามารถรับมือได้โดยไม่เจ็บปวดเกินไป เช่น:
ถ้าคุณไม่สามารถตั้งชี้วัดคิวรีเป้าหมาย latency ข้อจำกัดต้นทุน หรือความเสี่ยงในการปฏิบัติการที่เป็นเหตุผลให้แยก อาจยังเร็วเกินไป
เมื่อข้อมูลอยู่ในหลายที่ คุณต้องตอบคำถามยาก: สโตร์ไหนเป็นแหล่งความจริง? คุณเก็บเรคอร์ดให้ตรงกันอย่างไรระหว่าง retries ความล้มเหลวบางส่วน และ backfills?
ข้อมูลซ้ำยังหมายถึงบั๊กซ้ำ—ผลการค้นหาล้าสมัย จำนวนผู้ใช้ไม่ตรงกัน และการถกเถียงว่า “ขึ้นอยู่กับแดชบอร์ดไหนที่คุณดู”
เริ่มด้วยฐานข้อมูลทั่วไปตัวเดียวที่ตอบโจทย์ธุรกรรมและการรายงานหลัก เพิ่มสโตร์เฉพาะกิจเมื่อคุณ (1) แสดงให้เห็นว่าระบบปัจจุบันล้มเหลวต่อข้อกำหนด และ (2) กำหนดโมเดลความเป็นเจ้าของสำหรับการซิงก์ ความสอดคล้อง และการกู้คืน
เก็บทางเลือกหนีไว้ แต่อย่าเก็บความซับซ้อน
LLM ช่วยได้ในการสร้างร่างคำแนะนำฐานข้อมูลแรก แต่คุณควรปฏิบัติต่อมันเหมือนสมมติฐาน ใช้เช็กลิสต์ด้านล่างเพื่อตรวจสอบ (หรือปฏิเสธ) ข้อเสนอก่อนทุ่มเวลาเอนจิเนียริ่ง
แปลง prompt เป็นข้อกำหนดชัดเจน ถ้าคุณเขียนไม่ได้ โมเดลอาจเดา
ร่างเอนทิตีและความสัมพันธ์ (แม้เป็นสเก็ตช์) แล้วจดคิวรี/รูปแบบการเข้าถึงชั้นนำ
แปลง “ต้องเร็วและเชื่อถือได้” เป็นการทดสอบที่วัดได้
ใช้รูปร่างข้อมูลและคิวรีที่เป็นจริง ไม่ใช่ตัวอย่างเล่น ๆ โหลด dataset ที่เป็นตัวแทน รันคิวรีภายใต้โหลด และวัด
ถ้า LLM แนะนำหลายฐานข้อมูล ให้ทดสอบตัวเลือกฐานข้อมูลตัวเดียวที่เรียบง่ายที่สุดก่อน แล้วพิสูจน์ว่าการแยกเป็นเรื่องจำเป็น
ถ้าคุณต้องการเร่งขั้นตอนนี้ วิธีปฏิบัติที่เป็นประโยชน์คือสร้างชิ้นผลิตภัณฑ์ที่ขับการตัดสินใจฐานข้อมูล (เอนทิตีหลักสองสามตัว + endpoints สำคัญ + คิวรีสำคัญ) แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai สามารถช่วยได้: คุณสามารถบรรยาย workflow ในแชท สร้างแอปเว็บ/แบ็กเอนด์ที่ใช้งานได้จริง (มักจะ React + Go + PostgreSQL) และวนซ้ำอย่างรวดเร็วขณะที่ปรับสคีมา ดัชนี และรูปแบบคิวรี คุณสมบัติเช่นโหมดการวางแผน, สแนปช็อต และการย้อนกลับมีประโยชน์เมื่อทดลองแบบจำลองข้อมูลและการย้ายสคีมา
มองเป็น สมมติฐาน และวิธีเร่งกระบวนการระดมความคิด ใช้มันเพื่อดึงประเด็นที่ต้องตัดสินใจ ข้อกำหนดที่ยังขาด และรายการสั้น ๆ ของตัวเลือกเริ่มต้น—แล้วจึงยืนยันกับทีม ข้อจำกัดจริง และ proof-of-concept เล็ก ๆ
เพราะ prompt ของคุณมักขาดข้อจำกัดที่ชัดเจน โมเดลจะมักจะ:
ขอให้โมเดลระบุสมมติฐานอย่างชัดเจนก่อนตั้งชื่อฐานข้อมูล
ใส่ ตัวเลขและตัวอย่าง ไม่ใช่คำคุณศัพท์:
ถ้าไม่สามารถระบุสิ่งเหล่านี้ได้ คำแนะนำส่วนใหญ่คือการเดา
ให้มันช่วยสร้างเช็กลิสต์ข้อกำหนดและตัวเลือก แล้ว บังคับให้ตรวจสอบสคีมาและคิวรี:
“Scale” ไม่ใช่ประเภทฐานข้อมูล แต่มันคือ สิ่งที่คุณกำลังขยาย:
หลายแอปเจอข้อจำกัดเพราะ:
ระบบเชิงสัมพันธ์ที่ออกแบบดีสามารถขยายได้มากก่อนจะต้องเปลี่ยนฐานข้อมูล
บ่อยครั้งคำแนะนำไม่ระบุรายละเอียดเพียงพอ:
ถ้าผลิตภัณฑ์คุณต้องการอัพเดตหลายขั้นตอนที่ต้องสำเร็จพร้อมกัน (payments, inventory, bookings) คุณต้องการการรองรับสำหรับ:
ถ้า LLM ไม่ถามเรื่องนี้ ให้ถามกลับก่อนยอมรับคำแนะนำ
เพราะความสัมพันธ์ของข้อมูลกำหนดความซับซ้อนของคิวรี:
ถ้าคุณบ่อยครั้งต้องการคิวรีข้ามเอนทิตี (กรอง, join, การรวบรวมผ่านหลาย attribute) โมเดลแบบ document อาจบังคับให้คุณ:
นั่นเพิ่ม write amplification ความเสี่ยงความไม่สอดคล้อง และความซับซ้อนในการปฏิบัติการ
ประสิทธิภาพขึ้นกับ workload, สคีมา, ดัชนี และ concurrency—ไม่ใช่ชื่อยี่ห้อ
รันการทดสอบขนาดเล็กที่เป็นรูปแบบผลิตภัณฑ์:
เพราะแต่ละ datastore เพิ่มพื้นที่ปฏิบัติการ:
เริ่มจากฐานข้อมูลทั่วไปตัวเดียวสำหรับ workload หลัก แล้วเพิ่มสโตร์พิเศษเมื่อมีความต้องการที่วัดได้ชัดเจนที่สโตร์หลักทำไม่ได้
ขอโมเดลต้นทุนที่รวมตัวคูณจริง:
นอกจากนี้ต้องมีแผนปฏิบัติการ: ขั้นตอน backup/restore, เป้าหมาย RPO/RTO, และวิธีการตรวจจับคิวรีช้าและปัญหาความจุ