20 ส.ค. 2568·4 นาที
ประเภทของฐานข้อมูล: เชิงสัมพันธ์ คอลัมน์ เอกสาร กราฟ และอื่น ๆ
เปรียบเทียบประเภทฐานข้อมูลหลัก—เชิงสัมพันธ์, แบบคอลัมน์, เอกสาร, กราฟ, เวกเตอร์, คีย์-ค่า และอื่น ๆ—พร้อมกรณีใช้งาน ข้อแลกเปลี่ยน และคำแนะนำการเลือก
เปรียบเทียบประเภทฐานข้อมูลหลัก—เชิงสัมพันธ์, แบบคอลัมน์, เอกสาร, กราฟ, เวกเตอร์, คีย์-ค่า และอื่น ๆ—พร้อมกรณีใช้งาน ข้อแลกเปลี่ยน และคำแนะนำการเลือก
“ประเภทของฐานข้อมูล” ไม่ใช่แค่ป้ายชื่อ—มันคือคำย่อที่บอกว่าระบบเก็บข้อมูลอย่างไร คุณจะสืบค้นอย่างไร และระบบถูกปรับแต่งมาเพื่ออะไร การเลือกนี้ส่งผลโดยตรงต่อความเร็ว (อะไรเร็วหรือช้า), ต้นทุน (ฮาร์ดแวร์หรือค่าเมฆ) และความสามารถ (ธุรกรรม, วิเคราะห์, ค้นหา, การทำซ้ำ ฯลฯ)
ประเภทฐานข้อมูลต่าง ๆ ทำการแลกเปลี่ยนข้อดีข้อเสียต่างกัน:
การออกแบบเหล่านี้จะมีผลต่อ:
บทความนี้จะพาไล่ประเภทหลักของ ฐานข้อมูล และอธิบายสำหรับแต่ละประเภทว่า:
ผลิตภัณฑ์สมัยใหม่หลายตัวทำให้เส้นแบ่งพร่ามัว บาง relational DB ใส่การรองรับ JSON ที่ทับซ้อนกับ document database บางแพลตฟอร์มค้นหาและวิเคราะห์ให้ดัชนีเวกเตอร์เหมือน vector database บางตัวรวมการสตรีมและการเก็บข้อมูลเข้าด้วยกันพร้อมฟีเจอร์ชุดเวลา
ดังนั้น “ประเภท” จึงไม่ใช่กล่องตายตัว—แต่มันยังมีประโยชน์เป็นวิธีเข้าใจจุดแข็งเริ่มต้นและรูปแบบงานที่ฐานข้อมูลนั้นทำได้ดีที่สุด
เริ่มจากงานหลักของคุณ:
จากนั้นใช้ส่วน “วิธีเลือกประเภทฐานข้อมูลที่เหมาะสม” เพื่อกรองตามสเกล ความต้องการความสอดคล้อง และการสืบค้นที่คุณจะรันบ่อยสุด
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือสิ่งที่หลายคนนึกถึงเมื่อได้ยินคำว่า “ฐานข้อมูล” ข้อมูลถูกจัดเป็น ตาราง ประกอบด้วย แถว (เรคอร์ด) และ คอลัมน์ (ฟิลด์) สกีมา กำหนดรูปลักษณ์ของแต่ละตาราง—คอลัมน์อะไรบ้าง ชนิดข้อมูล และความสัมพันธ์ระหว่างตาราง
ระบบเชิงสัมพันธ์มักสืบค้นด้วย SQL (Structured Query Language) SQL เป็นที่นิยมเพราะอ่านง่ายและแสดงความตั้งใจชัดเจน:
WHERE, ORDER BY)JOIN)GROUP BY)เครื่องมือรายงาน ส่วนวิเคราะห์ และแอปธุรกิจส่วนใหญ่รองรับ SQL ซึ่งทำให้เป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยเมื่อคุณต้องการความเข้ากันได้กว้าง
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นที่รู้จักเรื่อง ธุรกรรม ACID ซึ่งช่วยให้ข้อมูลถูกต้อง:
เรื่องนี้สำคัญเมื่อความผิดพลาดมีค่าใช้จ่าย—เช่น เก็บเงินลูกค้าซ้ำหรือตกหล่นการอัปเดตสต็อก
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เหมาะกับข้อมูลที่ มีโครงสร้าง ชัดเจน และเวิร์กโฟลว์เช่น:
โครงสร้างเดียวกันที่ทำให้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เชื่อถือได้ก็อาจสร้างแรงเสียดทานได้:
เมื่อรูปแบบข้อมูลของคุณเปลี่ยนบ่อยหรือคุณต้องการสเกลแนวนอนขั้นสูงพร้อมรูปแบบการเข้าถึงที่เรียบง่าย ฐานข้อมูลประเภทอื่นอาจเหมาะกว่า
ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เก็บข้อมูล “เป็นคอลัมน์” แทนที่จะเป็น “แถว” การเปลี่ยนนี้ส่งผลอย่างมากต่อความเร็วและต้นทุนสำหรับงานวิเคราะห์
ใน row-store แบบดั้งเดิม (พบได้บ่อยในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) ค่าทั้งหมดของเรคอร์ดหนึ่งจะอยู่ด้วยกัน ซึ่งดีเมื่อคุณดึงหรืออัปเดตลูกค้าหรือคำสั่งทีละรายการ
ใน column-store ค่าเดียวกันของฟิลด์จะเก็บรวมกัน—ทุก price, ทุก country, ทุก timestamp—ซึ่งทำให้การอ่านเฉพาะคอลัมน์ที่ต้องการสำหรับรายงานมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องดึงทั้งแถวจากดิสก์
คำค้นเชิงวิเคราะห์มัก:
SUM, AVG, COUNT, และ group by มิติการจัดเก็บแบบคอลัมน์ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่อ่านและบีบอัดได้ดี (ค่าที่คล้ายกันอยู่ติดกันบีบอัดได้ดี) เอนจินแบบคอลัมน์หลายตัวยังใช้การประมวลผลแบบเวกเตอร์และการจัดดัชนี/พาร์ติชันอัจฉริยะเพื่อเร่งการสแกนขนาดใหญ่
ระบบแบบคอลัมน์เหมาะกับแดชบอร์ดและการรายงาน: “รายได้ตามสัปดาห์”, “Top 20 สินค้าตามภูมิภาค”, “อัตราแปลงตามช่องทาง”, หรือ “ข้อผิดพลาดต่อบริการใน 30 วันที่ผ่านมา” คำค้นเหล่านี้แตะเรคอร์ดจำนวนมากแต่คอลัมน์ค่อนข้างน้อย
ถ้าภาระงานของคุณคือ “ดึงเรคอร์ดหนึ่งรายการตาม ID” หรือ “อัปเดตแถวเดียวหลายครั้งต่อวินาที” columnar อาจรู้สึกช้าหรือแพง การเขียนมักถูกปรับให้รับการแบตช์ (append-heavy ingestion) มากกว่าการอัปเดตเล็ก ๆ บ่อย ๆ
ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เหมาะกับ:
ถาลำดับความสำคัญของคุณคือการสรุปผลข้ามข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว columnar มักเป็นประเภทแรกที่ควรประเมิน
ฐานข้อมูลเอกสารเก็บข้อมูลเป็น “เอกสาร”—เรคอร์ดที่เป็นตัวเองและดูคล้าย JSON แทนที่จะแยกข้อมูลหลายตาราง คุณมักเก็บฟิลด์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดรวมกันในอ็อบเจ็กต์เดียว (รวมถึงอาร์เรย์และซับ-ออบเจ็กต์) ซึ่งทำให้เหมาะกับข้อมูลแอป
เอกสารหนึ่งชิ้นอาจแทนผู้ใช้ สินค้า หรือบทความ—ครบถ้วนด้วยแอตทริบิวต์ที่อาจต่างกันระหว่างเอกสารหนึ่งกับอีกเอกสารหนึ่ง สินค้าหนึ่งอาจมี size และ color อีกชิ้นอาจมี dimensions และ materials โดยไม่ต้องบังคับสกีมาเดียวสำหรับทุกรายการ
ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์เมื่อความต้องการเปลี่ยนบ่อยหรือแต่ละไอเท็มมีชุดฟิลด์ต่างกัน
เพื่อหลีกเลี่ยงการสแกนทุกเอกสาร ฐานข้อมูลเอกสารใช้ดัชนี—โครงสร้างข้อมูลที่ช่วยให้ DB ค้นหาเอกสารที่ตรงตามเงื่อนไขได้เร็วขึ้น คุณสามารถทำดัชนีฟิลด์ที่ค้นบ่อย (เช่น email, sku, หรือ status) และหลายระบบรองรับดัชนีฟิลด์ซ้อน (เช่น address.city) ดัชนีช่วยให้การอ่านเร็วขึ้นแต่เพิ่มภาระให้การเขียนเพราะดัชนีต้องถูกอัปเดตเมื่อเอกสารเปลี่ยน
ฐานข้อมูลเอกสารเด่นเมื่อสกีมาพัฒนา ซ้อนโครงสร้าง และ payload ที่เป็นมิตรต่อ API ข้อแลกเปลี่ยนมักปรากฏเมื่อคุณต้องการ:
เหมาะสำหรับระบบจัดการเนื้อหา, แคตาล็อกสินค้า, โปรไฟล์ผู้ใช้, และ backend APIs—ที่ใดก็ตามที่ข้อมูลของคุณแม็ปได้ชัดเจนเป็น “อ็อบเจ็กต์ต่อหน้า/หน้าจอ/คำขอ”
ที่เก็บคีย์-ค่าคือโมเดลฐานข้อมูลที่เรียบง่ายที่สุด: เก็บ ค่า (อะไรก็ได้ตั้งแต่สตริงจนถึง JSON blob) แล้วเรียกคืนโดยใช้ คีย์ ที่ไม่ซ้ำกัน การดำเนินการหลักคือ “คืนค่าที่คีย์นี้” ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมระบบเหล่านี้จึงเร็วมาก
เพราะการอ่าน/เขียนจุดศูนย์กลางอยู่ที่คีย์เด่น ที่เก็บคีย์-ค่าจึงปรับแต่งเพื่อหน่วงต่ำและ throughput สูง หลายระบบออกแบบให้เก็บข้อมูลฮอตในหน่วยความจำ ลดการวางแผนการสืบค้นที่ซับซ้อน และสเกลแนวนอนได้ง่าย
ความเรียบง่ายนี้ยังส่งผลต่อการออกแบบข้อมูล: แทนที่จะให้ DB หาค่าเช่น “ผู้ใช้ทั้งหมดในเบอร์ลินที่สมัครสัปดาห์ที่แล้ว” คุณมักออกแบบคีย์ที่ชี้ตรงไปยังเรคอร์ดที่ต้องการ (เช่น user:1234:profile)
ที่เก็บคีย์-ค่ามักถูกใช้เป็น แคช หน้าฐานข้อมูลหลัก (เช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) หากแอปคุณต้องการข้อมูลเดิมซ้ำ ๆ การแคชผลลัพธ์ตามคีย์จะหลีกเลี่ยงการคำนวณ/การสืบค้นซ้ำ
ยังเหมาะสำหรับ การเก็บเซสชัน (เช่น session:<id> -> session data) เพราะเซสชันถูกอ่านและอัปเดตบ่อย และมักมีค่าใช้ชีวิต (expire) อัตโนมัติ
ระบบส่วนใหญ่รองรับ TTL (time to live) ดังนั้นข้อมูลจะหมดอายุโดยอัตโนมัติ—เหมาะสำหรับเซสชัน, โทเค็นครั้งเดียว, และเคาน์เตอร์จำกัดความถี่
เมื่อหน่วยความจำจำกัด ระบบมักใช้ นโยบายไล่ออก (เช่น LRU) เพื่อเอารายการเก่าออก ผลิตภัณฑ์บางตัวเน้นหน่วยความจำเป็นหลัก ขณะที่บางตัวสามารถพึ่งพาดิสก์เพื่อความคงทน การเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณเน้นความเร็ว (หน่วยความจำ) หรือการเก็บรักษา/การกู้คืน (ดิสก์/การเก็บถาวร)
ที่เก็บคีย์-ค่าจะโดดเด่นเมื่อคุณรู้คีย์แล้ว แต่จะไม่เหมาะเมื่อคำถามของคุณเปิดกว้าง
หลายระบบมีรูปแบบการสืบค้นจำกัดเมื่อเทียบกับ SQL การสนับสนุน secondary indexes (การค้นโดยฟิลด์ภายในค่า) แตกต่างกัน: บางระบบให้ บางระบบให้บางส่วน และบางระบบกระตุ้นให้คุณรักษาคีย์ lookup ของตัวเอง
เหมาะกับ:
ถ้ารูปแบบการเข้าถึงของคุณคือ “ดึง/อัปเดตตาม ID” และหน่วงต่ำสำคัญ ที่เก็บคีย์-ค่ามักเป็นวิธีง่ายที่สุดที่จะได้ความเร็วที่เชื่อถือได้
ฐานข้อมูลกว้างคอลัมน์ (wide-column stores) จัดระเบียบข้อมูลเป็น column families แทนที่จะคิดเป็นตารางคงที่ที่มีคอลัมน์เหมือนกันทุกแถว คุณจะจัดกลุ่มคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องและสามารถเก็บชุดคอลัมน์ต่างกันต่อแถวภายในครอบครัวนั้นได้
แม้ชื่อจะคล้ายกัน แต่ wide-column ไม่เหมือน columnar สำหรับการวิเคราะห์
columnar database เก็บแต่ละคอลัมน์แยกกันเพื่อสแกนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (ดีสำหรับรายงานและการสรุป) ในขณะที่ wide-column database สร้างมาเพื่อ งานปฏิบัติการที่ต้องสเกลในระดับใหญ่ ที่คุณต้องเขียนและอ่านเรคอร์ดจำนวนมากอย่างรวดเร็วบนหลายเครื่อง
ระบบ wide-column ถูกออกแบบมาเพื่อ:
รูปแบบที่พบบ่อยที่สุดคือ:
ทำให้เหมาะกับข้อมูลเรียงตามเวลาและงานแบบ append-heavy
กับ wide-column การออกแบบข้อมูลมัก ขับเคลื่อนด้วยการสืบค้น: คุณมักออกแบบตารางรอบคำค้นที่ต้องรันจริง ซึ่งอาจหมายถึงการทำสำเนาข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อรองรับรูปแบบการเข้าถึงต่าง ๆ
พวกมันมักมี JOIN จำกัดและตัวเลือกการสืบค้นแบบ ad-hoc น้อยกว่า relational DB หากแอปของคุณพึ่งพาความสัมพันธ์ซับซ้อนและการสืบค้นยืดหยุ่น คุณอาจรู้สึกติดขัด
มักใช้สำหรับ IoT events, messaging และ activity streams, และข้อมูลเชิงปฏิบัติการขนาดใหญ่ที่การเขียนเร็วและการอ่านตามคีย์ที่คาดการณ์ได้สำคัญกว่าการสืบค้นเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูลกราฟเก็บข้อมูลในแบบที่หลายระบบทำงานจริง: เป็น สิ่งที่เชื่อมต่อกับสิ่งอื่น ๆ แทนที่จะยัดความสัมพันธ์เข้าในตารางและตารางเชื่อม ความสัมพันธ์เป็นส่วนหนึ่งของโมเดล
กราฟมักประกอบด้วย:
ทำให้การแทนเครือข่าย ลำดับชั้น และความสัมพันธ์หลายต่อหลายเป็นธรรมชาติ โดยไม่ต้องบังคับสกีมาที่เค้น
คำค้นที่เน้นความสัมพันธ์มักต้อง JOIN หลายครั้งในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งแต่ละ JOIN จะเพิ่มความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายเมื่อข้อมูลโตขึ้น
ฐานข้อมูลกราฟถูกออกแบบมาสำหรับ traversals—การเดินจากโหนดหนึ่งสู่โหนดที่เชื่อมต่อ แล้วไปยังการเชื่อมต่อของพวกมันต่อไป เมื่อคำถามของคุณเป็นแบบ “หาไอเท็มที่เชื่อมต่อภายใน 2–6 ขั้น” การ traversals สามารถยังเร็วและอ่านง่ายแม้เครือข่ายขยายตัว
กราฟอาจเป็นการเปลี่ยนมุมมองสำหรับทีม: การโมเดลข้อมูลต่างออกไป และภาษาสืบค้น (มักเป็น Cypher, Gremlin, หรือ SPARQL) อาจเป็นสิ่งใหม่ คุณจะต้องมีข้อกำหนดชัดเจนสำหรับประเภทความสัมพันธ์และทิศทางเพื่อรักษาความสามารถในการดูแล
ถ้าความสัมพันธ์ของคุณเรียบง่าย คำค้นส่วนใหญ่เป็นการกรอง/สรุป และไม่กี่ JOIN ครอบคลุมส่วนที่เชื่อม ความสัมพันธ์เชิง relational อาจเป็นตัวเลือกที่ตรงไปตรงมามากกว่า—โดยเฉพาะเมื่อธุรกรรมและการรายงานยังทำงานได้ดี
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ถูกออกแบบมาสำหรับคำถามแบบเฉพาะ: “รายการใดคล้ายกับรายการนี้มากที่สุด?” แทนที่จะจับคู่ค่าเป๊ะ ๆ (เช่น ID หรือคำค้น) พวกมันเปรียบเทียบ embeddings—ตัวแทนเชิงตัวเลขของเนื้อหา (ข้อความ รูปภาพ เสียง สินค้า) ที่ได้มาจากโมเดล AI รายการที่มีความหมายใกล้เคียงกันมักมี embeddings ที่อยู่ใกล้กันในมิติหลายมิติ
การค้นปกติอาจพลาดผลถ้าคำต่าง (“laptop sleeve” vs. “notebook case”) แต่ด้วย embeddings ความคล้ายจะขึ้นกับความหมาย ระบบจึงสามารถนำผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมาได้แม้คำจะไม่ตรงกัน
การดำเนินการหลักคือการค้น nearest neighbor: ให้เวกเตอร์คำค้น คืนเวกเตอร์ที่ใกล้ที่สุด
ในแอปจริง คุณมักรวมความคล้ายกับ ตัวกรอง เช่น:
รูปแบบ “กรอง + ความคล้าย” นี้ทำให้การค้นหาเวกเตอร์ใช้งานได้จริงกับชุดข้อมูลจริง
การใช้งานทั่วไปได้แก่:
การค้นเวกเตอร์พึ่งพาดัชนีเฉพาะทาง การสร้างและอัปเดตดัชนีเหล่านี้อาจใช้เวลาและใช้หน่วยความจำมาก คุณมักต้องเลือกระหว่าง recall สูงขึ้น (หาคู่ที่ดีที่สุดได้มากขึ้น) กับ latency ต่ำกว่า (ตอบเร็วกว่า)
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ไม่ค่อยทดแทนฐานข้อมูลหลัก การตั้งค่าทั่วไปคือ: เก็บ “source of truth” (คำสั่ง ผู้ใช้ เอกสาร) ใน relational หรือ document database แล้วเก็บ embeddings + ดัชนีค้นหาใน vector database—จากนั้นแม็ปผลกลับไปที่สโตร์หลักเพื่อดึงเรคอร์ดเต็มและตรวจสิทธิ์
ฐานข้อมูลชุดเวลา (TSDB) ถูกออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่มาถึงต่อเนื่องและผูกกับ timestamp เสมอ คิดถึงการใช้งานเช่น การใช้ CPU ทุก ๆ 10 วินาที, latency API ต่อคำขอ, ค่าจากเซ็นเซอร์ทุกนาที, หรือราคาหุ้นที่เปลี่ยนหลายครั้งต่อวินาที
เรคอร์ดชุดเวลามักรวม:
โครงสร้างนี้ทำให้ถามคำถามเช่น “แสดงอัตราข้อผิดพลาดตามบริการ” หรือ “เปรียบเทียบ latency ข้ามภูมิภาค” ได้ง่าย
เพราะปริมาณข้อมูลอาจโตเร็ว TSDB มักเน้น:
ฟีเจอร์เหล่านี้ทำให้ต้นทุนการเก็บและการสืบค้นคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องล้างข้อมูลด้วยมือเสมอ
TSDB เหมาะเมื่อคุณต้องคำนวณตามเวลา เช่น:
กรณีใช้งานทั่วไปได้แก่ การมอนิเตอร์, observability, IoT/sensors, และ ข้อมูล tick ทางการเงิน
ข้อแลกเปลี่ยน: TSDB ไม่เหมาะกับ ความสัมพันธ์เชิงซับซ้อนแบบ ad-hoc ข้ามเอนทิตีหลายตัว (เช่น JOINs ซ้อนลึก) สำหรับงานนั้น relational หรือ graph มักเป็นตัวเลือกดีกว่า
Data warehouse คือไม่ใช่แค่ประเภทฐานข้อมูลเดียว แต่เป็น งานและสถาปัตยกรรม: ทีมหลายทีมสืบค้นข้อมูลประวัติขนาดใหญ่เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจ (แนวโน้มรายได้, churn, ความเสี่ยงสต็อก) คุณอาจซื้อเป็นบริการจัดการ แต่สิ่งที่ทำให้เป็น warehouse คือวิธีใช้งาน—รวมศูนย์ เชิงวิเคราะห์ และแชร์กัน
คลังข้อมูลส่วนใหญ่รับข้อมูลสองวิธีหลัก:
คลังข้อมูลมักปรับแต่งสำหรับการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคปฏิบัติ:
เมื่อหน่วยงานหลายหน่วยพึ่งพาตัวเลขเดียวกัน คุณต้องมี การควบคุมการเข้าถึง (ใครดูอะไรได้), audit trails (ใครสืบค้น/เปลี่ยนแปลงข้อมูล), และ lineage (ตัวเลขมาจากไหนและผ่านการแปลงอย่างไร) ซึ่งมักสำคัญพอ ๆ กับความเร็วในการสืบค้น
Lakehouse ผสานการวิเคราะห์แบบ warehouse กับความยืดหยุ่นของ data lake—มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการที่เดียวสำหรับทั้งตารางคัดกรองและไฟล์ดิบ (logs, รูปภาพ, อีเวนต์กึ่งโครงสร้าง) โดยไม่ต้องทำสำเนาทุกอย่าง เหมาะเมื่อปริมาณข้อมูลสูง รูปแบบหลากหลาย และคุณยังต้องการรายงานที่เป็นมิตรกับ SQL
การเลือกประเภทฐานข้อมูลเป็นเรื่องของความเหมาะสม: คุณต้องการสืบค้นอะไร, เร็วแค่ไหน, และจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อบางส่วนของระบบล้มเหลว
กฎง่าย ๆ:
Relational มักเหมาะกับ OLTP; ระบบ columnar, warehouse, และ lakehouse มักใช้กับ OLAP
เมื่อเกิดปัญหาเครือข่ายที่แยก ระบบโดยทั่วไปไม่สามารถมีสามอย่างพร้อมกันได้ทั้งหมด:
หลายฐานข้อมูลแบบกระจายเลือกที่จะยังตอบได้ในช่วงปัญหาแล้วมาประสานกันทีหลัง (eventual consistency) บางตัวเลือกความถูกต้องเข้มงวด แม้จะต้องปฏิเสธคำขอบางอย่างจนกว่าสถานะจะกลับมาปกติ
ถ้าผู้ใช้หลายคนอัปเดตข้อมูลเดียวกัน คุณต้องมีกฎชัดเจน Transactions รวบรวมขั้นตอนให้เป็น “ทั้งหมดหรือไม่มีเลย” Locking และ isolation levels ป้องกันความขัดแย้ง แต่ลด throughput; isolation ที่ยืดหยุ่นขึ้นช่วยให้เร็วขึ้นแต่เปิดโอกาสให้เกิดความผิดปกติได้
วางแผนสำหรับ backup, replication, และ disaster recovery ตั้งแต่เนิ่น ๆ พิจารณาว่าทดสอบการกู้คืนได้ง่ายแค่ไหน มอนิเตอร์ความล่าช้า และการอัปเกรด—รายละเอียดหลังวันแรกมักสำคัญพอ ๆ กับความเร็วการสืบค้น
การเลือกระหว่าง ประเภทหลักของฐานข้อมูล ไม่ใช่เรื่องของเทรนด์ แต่เป็นเรื่องของสิ่งที่คุณต้อง ทำ กับข้อมูล แนวทางปฏิบัติที่ดีคือเริ่มจากคำค้นและงานของคุณ
จด 5–10 สิ่งสำคัญที่แอปหรือทีมของคุณต้องทำ:
สิ่งนี้ช่วยกรองตัวเลือกเร็วกว่าเช็คลิสต์ฟีเจอร์
เช็คลิสต์รูปทรงแบบรวดเร็ว:
เป้าหมายด้านประสิทธิภาพกำหนดสถาปัตยกรรม ตั้งตัวเลขคร่าว ๆ (p95 latency, reads/writes ต่อวินาที, การเก็บข้อมูล) ต้นทุนมักมาจาก:
| กรณีการใช้งานหลัก | ทางเลือกที่เหมาะสม (บ่อยครั้ง) | ทำไม |
|---|---|---|
| ธุรกรรม ใบแจ้งหนี้ บัญชีผู้ใช้ | Relational (SQL) | ข้อจำกัดเข้มงวด, JOINs, ความสอดคล้อง |
| ข้อมูลแอปที่ฟิลด์เปลี่ยนบ่อย | Document | สกีมาที่ยืดหยุ่น, เป็นธรรมชาติกับ JSON |
| แคช/สถานะเซสชันแบบเรียลไทม์ | Key-value store | ดึงเร็วตามคีย์ |
| คลิกสตรีม/เมตริกตามเวลา | Time-series | รับข้อมูลจำนวนมาก + คิวรีเวลา |
| แดชบอร์ด BI, การสรุปใหญ่ | Columnar | สแกนเร็ว + บีบอัด |
| ความสัมพันธ์สังคม/ความรู้ | Graph | traversal ความสัมพันธ์มีประสิทธิภาพ |
| การค้นเชิงความหมาย, การดึง RAG | Vector | การค้นความคล้ายบน embeddings |
| ข้อมูลปฏิบัติการขนาดใหญ่ | Wide-column | สเกลแนวนอน, การอ่านคีย์ที่คาดการณ์ได้ |
หลายทีมใช้ สองฐานข้อมูล: หนึ่งสำหรับปฏิบัติการ (เช่น relational) และหนึ่งสำหรับการวิเคราะห์ (เช่น columnar/warehouse). ทางเลือกที่ “เหมาะสม” คือสิ่งที่ทำให้คำค้นสำคัญของคุณง่ายขึ้น เร็วขึ้น และถูกกว่าที่จะรันอย่างเชื่อถือได้
ถ้าคุณโปรโตไทป์หรือปล่อยฟีเจอร์ใหม่เร็ว การตัดสินใจเรื่องฐานข้อมูลมักผูกกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนา แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai (แพลตฟอร์ม vibe-coding ที่สร้างเว็บ, backend, และแอปมือถือจากแชท) สามารถทำให้สิ่งนี้เป็นรูปธรรมได้มากขึ้น: ตัวอย่างเช่น stack backend เริ่มต้นของ Koder.ai ใช้ Go + PostgreSQL ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นที่แข็งแรงเมื่อคุณต้องการความถูกต้องในการทำธุรกรรมและเครื่องมือ SQL ที่กว้าง
เมื่อผลิตภัณฑ์เติบโต คุณยังสามารถเพิ่มฐานข้อมูลเฉพาะทาง (เช่น vector DB สำหรับการค้นเชิงความหมาย หรือ warehouse แบบคอลัมน์สำหรับการวิเคราะห์) ในขณะที่เก็บ PostgreSQL เป็นระบบของความจริง กุญแจคือเริ่มจากงานที่ต้องรองรับวันนี้—และเปิดทางให้เพิ่ม “ที่เก็บที่สอง” เมื่อรูปแบบการสืบค้นต้องการ
“ประเภทของฐานข้อมูล” เป็นคำย่อของสามสิ่งหลัก:
การเลือกประเภทจึงเหมือนการเลือกค่าดีฟอลต์สำหรับประสิทธิภาพ ต้นทุน และความซับซ้อนในการดำเนินงาน。
เริ่มจาก 5–10 คำถามและรูปแบบการเขียน ที่สำคัญที่สุดของคุณ แล้วแม็ปไปยังจุดแข็งที่สอดคล้อง:
ใช้ relational เมื่อคุณต้องการ:
ข้อจำกัดจะเกิดเมื่อคุณเปลี่ยนสกีมาบ่อย หรือเมื่อคุณต้องการสเกลแนวนอนระดับสูงพร้อมการ JOIN หนัก ๆ ข้ามชาร์ด
ACID คือการรับประกันความน่าเชื่อถือสำหรับการเปลี่ยนหลายขั้นตอน:
สำคัญเมื่อความผิดพลาดมีค่าใช้จ่ายสูง (การชำระเงิน การจอง คลังสินค้า)
ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์เร็วกว่าร้านข้อมูลแบบแถวเมื่อการสืบค้น:
SUM, COUNT, AVG, )ใช้ document DB เมื่อ:
ต้องระวังเรื่องการ JOIN ที่ซับซ้อน การทำสำเนาข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการอ่าน และค่าใช้จ่ายของธุรกรรมหลายเอกสาร
Key-value เหมาะเมื่อรูปแบบการเข้าถึงคือ:
ข้อจำกัด: การค้นหาแบบ ad-hoc มักอ่อน และการสนับสนุน secondary indexes แตกต่างกัน—บางครั้งคุณต้องออกแบบคีย์เสริมเอง
แม้ชื่อจะคล้ายกัน ทั้งสองต่างกัน:
Wide-column มักต้องออกแบบโมเดลข้อมูลตามแบบการสืบค้นที่ต้องการ และไม่ยืดหยุ่นเหมือน SQL ในแง่ JOINs
ใช้ graph เมื่อคำถามหลักเกี่ยวกับความสัมพันธ์ เช่น:
Graph เหมาะกับการ traversal (การเดินทางเชื่อมโยง) ที่การทำงานแบบ relational จะต้อง JOIN หลายครั้ง แต่ข้อแลกเปลี่ยนคือการต้องเรียนรู้รูปแบบการโมเดลใหม่และภาษาสืบค้น (เช่น Cypher/Gremlin/SPARQL)
Vector DB แก้ปัญหาการค้นแบบ ความคล้ายเชิงความหมาย บน embeddings (ตัวแทนเชิงตัวเลขของความหมาย)
โดยปกติไม่ทดแทนฐานข้อมูลหลัก: เก็บ source-of-truth ใน relational/document DB แล้วเก็บ embeddings + ดัชนีใน vector DB จากนั้นแม็ประบบกลับเพื่อดึงเรคอร์ดเต็มและสิทธิ์การเข้าถึง
ถ้าคุณต้องการทั้ง OLTP และการวิเคราะห์ ให้เตรียมระบบ สองระบบ ตั้งแต่ต้น (ฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติการ + ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์).
GROUP BYสำหรับงานแบบ OLTP ที่อัปเดตบ่อยหรือการดึงเรคอร์ดทีละรายการ row-store มักเหมาะกว่า