เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL: โมเดลข้อมูล การสเกล ความสอดคล้อง และเมื่อใดที่แต่ละแบบเหมาะกับแอปของคุณ

การเลือกใช้ระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL จะกำหนดวิธีออกแบบ สร้าง และสเกลแอปของคุณ โมเดลฐานข้อมูลมีผลกับทุกอย่างตั้งแต่โครงสร้างข้อมูลและรูปแบบการสืบค้น ไปจนถึงประสิทธิภาพ ความเชื่อถือได้ และความเร็วที่ทีมของคุณพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้
โดยสรุป SQL databases เป็นระบบ เชิงสัมพันธ์ ข้อมูลจัดเก็บในตารางที่มีสกีมาคงที่ แถว และคอลัมน์ ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีชัดเจน (ผ่าน foreign keys) และคุณสืบค้นโดยใช้ SQL ซึ่งเป็นภาษาที่บอกว่าต้องการอะไร ระบบเหล่านี้เน้น ธุรกรรมแบบ ACID ความสอดคล้องสูง และโครงสร้างที่ชัดเจน
NoSQL databases เป็นระบบ ไม่เชิงสัมพันธ์ แทนที่จะใช้โมเดลตารางเดียวที่เข้มงวด จะมีหลายโมเดลข้อมูลออกแบบมาสำหรับความต้องการต่างกัน เช่น:
นั่นหมายความว่า “NoSQL” ไม่ใช่เทคโนโลยีเดียว แต่เป็นคำรวมหลายแนวทาง แต่ละแบบมีข้อแลกเปลี่ยนของตัวเองในด้านความยืดหยุ่น ประสิทธิภาพ และการสร้างแบบจำลองข้อมูล หลายระบบ NoSQL ผ่อนปรนการรับประกันความสอดคล้องเพื่อแลกกับการสเกลสูง ความพร้อมใช้งาน หรือความหน่วงต่ำ
บทความนี้มุ่งเน้นที่ ความแตกต่างระหว่าง SQL และ NoSQL — โมเดลข้อมูล ภาษาในการสืบค้น ประสิทธิภาพ การสเกล และความสอดคล้อง (ACID vs eventual consistency) เป้าหมายคือช่วยให้คุณ เลือก SQL หรือ NoSQL สำหรับโปรเจกต์เฉพาะและเข้าใจว่าแต่ละประเภทเหมาะกับงานแบบใด
คุณไม่จำเป็นต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งเพียงอย่างเดียวสักหน่อย สถาปัตยกรรมสมัยใหม่มักใช้ polyglot persistence คือ SQL และ NoSQL อยู่ร่วมกันในระบบเดียว โดยแต่ละตัวรับภาระงานที่มันเหมาะที่สุด
ฐานข้อมูล SQL (เชิงสัมพันธ์) เก็บข้อมูลเป็นรูปแบบตารางที่มีโครงสร้าง และใช้ Structured Query Language (SQL) เพื่อกำหนด สืบค้น และจัดการข้อมูลนั้น มันสร้างบนแนวคิดทางคณิตศาสตร์ของ relation ซึ่งคุณสามารถคิดเป็นตารางที่จัดระเบียบดี
ข้อมูลจัดระเบียบเป็น ตาราง แต่ละตารางแทนเอนทิตีหนึ่งประเภท เช่น customers, orders หรือ products.
email หรือ order_dateทุกตารางมี สกีมาคงที่: โครงสร้างที่กำหนดล่วงหน้าว่า
INTEGER, VARCHAR, DATE)NOT NULL, UNIQUE)สกีมาได้รับการบังคับโดยฐานข้อมูล ซึ่งช่วยให้ข้อมูลคงที่และคาดเดาได้
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดดเด่นในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
customer_id)คีย์เหล่านี้ช่วยให้คุณกำหนด ความสัมพันธ์ เช่น:
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์รองรับ ธุรกรรม—ชุดของการดำเนินการที่ทำงานเป็นหน่วยเดียว ธุรกรรมถูกกำหนดด้วยคุณสมบัติ ACID:
การรับประกันเหล่านี้สำคัญสำหรับระบบการเงิน การจัดการสต็อก และแอปพลิเคชันที่ต้องการความถูกต้อง
ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่เป็นที่นิยมได้แก่:
ทั้งหมดนี้ใช้ SQL เป็นหลัก และมีส่วนขยาย เครื่องมือ และฟีเจอร์ด้านการดูแล ปรับแต่ง และความปลอดภัยของตนเอง
NoSQL คือ สโตร์ข้อมูลไม่เชิงสัมพันธ์ ที่ไม่ใช้โมเดลตาราง–แถว–คอลัมน์แบบ SQL แบบดั้งเดิม แทนที่จะเน้นโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น การสเกลแนวนอน และความพร้อมใช้งานสูง มักแลกกับการรับประกันธุรกรรมที่เข้มงวด
หลายระบบ NoSQL ถูกเรียกว่า ไม่มีสกีมา หรือ สกีมายืดหยุ่น แทนที่จะกำหนดสกีมาล่วงหน้า คุณสามารถเก็บระเบียนที่มีฟิลด์หรือโครงสร้างต่างกันในคอลเลกชันหรือบัคเก็ตเดียวได้
สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับ:
เพราะฟิลด์สามารถเพิ่มหรือละเว้นได้ต่อระเบียน นักพัฒนาสามารถทำซ้ำได้รวดเร็วโดยไม่ต้องมิกเกรตทุกครั้งที่โครงสร้างเปลี่ยน
NoSQL เป็นคำรวมหลายโมเดลแตกต่างกัน:
หลายระบบ NoSQL ให้ความสำคัญกับความพร้อมใช้งานและการทนต่อพาร์ติชัน จึงมักให้ eventual consistency แทนการทำธุรกรรม ACID ครอบคลุมทั้งชุดข้อมูล บางระบบมีระดับความสอดคล้องที่ปรับได้หรือฟีเจอร์ธุรกรรมจำกัด (ต่อเอกสาร ต่อพาร์ติชัน หรือช่วงคีย์) ให้คุณเลือกได้ระหว่างการรับประกันที่เข้มขึ้นกับประสิทธิภาพที่สูงขึ้นสำหรับการทำงานเฉพาะ
การออกแบบข้อมูลคือจุดที่ SQL และ NoSQL แตกต่างอย่างชัดเจน มันกำหนดวิธีออกแบบฟีเจอร์ สืบค้นข้อมูล และพัฒนาแอป
SQL databases ใช้สกีมาที่ออกแบบไว้ล่วงหน้า คุณออกแบบตารางและคอลัมน์ก่อน และมีชนิดข้อมูลและข้อจำกัดที่เข้มงวด:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
total DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
ทุกแถวต้องปฏิบัติตามสกีมา การเปลี่ยนแปลงมักต้องใช้มิกเกรชัน (ALTER TABLE, การเติมข้อมูลย้อนหลัง ฯลฯ)
NoSQL databases มักสนับสนุนสกีมายืดหยุ่น ตัวอย่างสโตร์เอกสารอาจอนุญาตให้เอกสารแต่ละชิ้นมีฟิลด์ต่างกัน:
{
"_id": 1,
"name": "Alice",
"orders": [
{ "id": 101, "total": 49.99 },
{ "id": 102, "total": 15.50 }
]
}
ฟิลด์สามารถเพิ่มหรือเปลี่ยนได้ต่อเอกสารโดยไม่ต้องมิกเกรตกลาง บางระบบ NoSQL ยังรองรับสกีมาแบบเลือกบังคับได้ แต่โดยทั่วไปจะยืดหยุ่นกว่า
โมเดลเชิงสัมพันธ์สนับสนุน normalization: แยกข้อมูลเป็นตารางที่เกี่ยวข้องเพื่อลดการซ้ำซ้อนและรักษาความสมบูรณ์ แบบนี้ช่วยให้เขียนข้อมูลได้เร็วและขนาดจัดเก็บเล็ก แต่การอ่านอาจต้อง JOIN หลายตาราง
โมเดล NoSQL มักสนับสนุน denormalization: ฝังข้อมูลที่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกันตามการอ่านที่คาดหวัง ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านและทำให้การสืบค้นง่าย แต่การเขียนอาจซับซ้อนขึ้นเพราะข้อมูลเดียวกันอาจอยู่หลายที่
ใน SQL ความสัมพันธ์ชัดเจนและถูกบังคับ:
ใน NoSQL ความสัมพันธ์มักทำโดย:
การเลือกขึ้นกับรูปแบบการเข้าถึง:
กับ SQL การเปลี่ยนสกีมาต้องวางแผนมากกว่า แต่ให้การรับประกันที่เข้มงวดและความสอดคล้องทั่วทั้งชุดข้อมูล การรีแฟกเตอร์ต้องมีกระบวนการชัดเจน: มิกเกรชัน การเติมข้อมูลย้อนหลัง การอัปเดตข้อจำกัด
กับ NoSQL ความต้องการเปลี่ยนแปลงมักรองรับได้ง่ายในระยะสั้น คุณสามารถเริ่มเก็บฟิลด์ใหม่ได้ทันทีและค่อยๆ อัปเดตเอกสารเก่า ข้อเสียคือโค้ดแอปต้องรองรับรูปร่างเอกสารหลายแบบและเคสขอบ
การเลือกแบบ normalized (SQL) หรือ denormalized (NoSQL) ไม่ใช่เรื่อง “ดีกว่า” แต่เป็นการจับคู่โครงสร้างข้อมูลกับรูปแบบการสืบค้น ปริมาณการเขียน และความถี่เปลี่ยนแปลงของโดเมนคุณ
ฐานข้อมูล SQL ถูกสืบค้นด้วยภาษาประกาศ: คุณบอก สิ่งที่ต้องการ ไม่ใช่วิธีการดึงข้อมูล คำสั่งพื้นฐานอย่าง SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY ช่วยให้คุณตั้งคำถามซับซ้อนได้ในคำสั่งเดียว
เพราะ SQL เป็นมาตรฐาน (ANSI/ISO) ระบบเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่มีไวยากรณ์แกนกลางที่คล้ายกัน ผู้ขายเพิ่มส่วนขยาย แต่ทักษะและคำสั่งมักย้ายข้ามระบบได้ ทำให้มีระบบนิเวศเครื่องมือใหญ่: ORMs, query builders, เครื่องมือรายงาน, BI, เฟรมเวิร์กมิกเกรชัน และตัวปรับแต่งคิวรี
ระบบ NoSQL เปิดเผยการสืบค้นในรูปแบบต่างกัน:
บางระบบ NoSQL มี aggregation pipelines หรือกลไกแบบ MapReduce สำหรับงานวิเคราะห์ แต่การ JOIN ข้ามคอลเลกชันหรือพาร์ติชันมักจำกัดหรือไม่มี โดยปกติข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะฝังหรือ denormalize
การสืบค้นเชิงสัมพันธ์มักพึ่งพา JOIN‑หนัก: normalize ข้อมูล แล้วประกอบกลับตอนอ่านด้วย JOIN นี่ทรงพลังสำหรับการรายงาน ad‑hoc แต่ JOIN ซับซ้อนอาจยากต่อการปรับแต่ง
รูปแบบ NoSQL มักเป็น มุ่งรอบเอกสารหรือคีย์: ออกแบบข้อมูลรอบการสืบค้นที่พบบ่อยที่สุด การอ่านรวดเร็วและเรียบง่าย—มักเป็นการค้นหาด้วยคีย์เดียว—แต่หากรูปแบบการเข้าถึงเปลี่ยนทีหลัง อาจต้องออกแบบข้อมูลใหม่
สำหรับการเรียนรู้และความสามารถในการผลิต:
ทีมที่ต้องการสืบค้นข้ามความสัมพันธ์แบบ ad‑hoc มักเลือก SQL ส่วนทีมที่มีรูปแบบการเข้าถึงคงที่ในสเกลสูง มักพบว่า NoSQL เหมาะสมกว่า
ฐานข้อมูล SQL ส่วนใหญ่ถูกออกแบบรอบ ธุรกรรม ACID:
นี่ทำให้ SQL เหมาะกับงานที่ความถูกต้องสำคัญกว่าปริมาณการเขียนดิบ เช่น การเงิน การจัดการสต็อก การจอง
หลายระบบ NoSQL มุ่งสู่ BASE:
การเขียนอาจเร็วและกระจาย แต่การอ่านอาจเห็นข้อมูลที่ล้าสมัยเล็กน้อย
CAP บอกว่าระบบกระจายภายใต้การแบ่งพาร์ติชันต้องเลือกระหว่าง:
คุณไม่สามารถรับประกันทั้ง C และ A ในขณะที่เกิดพาร์ติชันได้
รูปแบบทั่วไป:
ระบบสมัยใหม่มักผสมโหมดต่าง ๆ (เช่น ปรับระดับความสอดคล้องต่อการทำงาน) เพื่อให้ส่วนต่าง ๆ ของแอปเลือกการรับประกันตามต้องการ
ฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมออกแบบมาสำหรับโหนดเดียวที่ทรงพลัง
คุณมักเริ่มด้วย การสเกลแนวตั้ง: เพิ่ม CPU, RAM, และดิสก์ที่เร็วขึ้นในเครื่องเดียว หลายเอนจินยังรองรับ read replicas: โหนดเพิ่มเติมที่รับโหลดอ่านเท่านั้น ในขณะที่การเขียนทั้งหมดไปยัง primary แบบนี้เหมาะกับ:
แต่การสเกลแนวตั้งมีขีดจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และค่าใช้จ่าย และ read replicas อาจนำมาซึ่ง replication lag
ระบบ NoSQL ถูกออกแบบเพื่อ สเกลแนวนอน: กระจายข้อมูลข้ามหลายโหนดด้วย sharding หรือ partitioning แต่ละชาร์ดถือส่วนข้อมูล ดังนั้นทั้งการอ่านและการเขียนสามารถ กระจาย ได้ เพิ่ม throughput
แนวทางนี้เหมาะกับ:
ข้อแลกเปลี่ยนคือความซับซ้อนด้านการปฏิบัติการ: เลือก shard key, จัดการการรีบาลานซ์, และจัดการคิวรีข้ามชาร์ด
สำหรับงานอ่านหนักที่มี JOIN และการรวมเชิงซับซ้อน ฐานข้อมูล SQL ที่ออกแบบดัชนีดีสามารถเร็วมาก ตัว optimizer ใช้สถิติและแผนคิวรี
หลายระบบ NoSQL เน้น รูปแบบการเข้าถึงคีย์แบบตรง พวกมันเก่งเรื่อง latency ต่ำและ throughput สูงเมื่อคิวรีคาดการณ์ได้และข้อมูลถูกออกแบบรอบการอ่านมากกว่าการสืบค้น ad‑hoc
Latency ในคลัสเตอร์ NoSQL อาจต่ำ แต่การสืบค้นข้ามพาร์ติชัน ดัชนีทุติยภูมิ และการดำเนินการหลายเอกสารอาจช้าหรือจำกัด ด้านการปฏิบัติการ การสเกล NoSQL มักหมายถึงการจัดการคลัสเตอร์เพิ่มเติม ขณะที่การสเกล SQL มักเป็นเรื่องฮาร์ดแวร์และการจัดดัชนีบนโหนดไม่กี่ตัว
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดดเด่นเมื่อคุณต้องการ OLTP ปริมาณสูงและเชื่อถือได้:
ระบบเหล่านี้พึ่งพาธุรกรรม ACID ความสอดคล้องที่ชัดเจน และพฤติกรรมการ rollback หากการโอนเงินต้อง ไม่ เกิดการคิดเงินซ้ำหรือสูญหาย ฐานข้อมูล SQL มักปลอดภัยกว่าตัวเลือก NoSQL ทั่วไป
เมื่อโมเดลข้อมูลของคุณชัดเจนและคงที่ และเอนทิตีเชื่อมโยงกันมาก ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มักเป็นทางเลือกที่เป็นธรรมชาติ ตัวอย่าง:
สกีมาที่เป็นปกติ foreign keys และ JOIN ช่วยให้บังคับความสมบูรณ์และสืบค้นความสัมพันธ์ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องซ้ำข้อมูล
เพื่อการรายงานและ BI บนข้อมูลที่มีสกีมาชัด (star/snowflake schemas, data marts) SQL และ data warehouses ที่เข้ากันได้กับ SQL มักเป็นตัวเลือกที่เหมาะ สม ทีมวิเคราะห์คุ้นเคยกับ SQL และเครื่องมือที่มีรวมได้โดยตรง
การถกเถียงมักมองข้ามความเป็นผู้ใหญ่ของการปฏิบัติการ SQL ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เสนอ:
เมื่อการตรวจสอบ ใบรับรอง หรือความเสี่ยงทางกฎหมายมีความสำคัญ ฐานข้อมูล SQL มักเป็นทางเลือกที่ชัดเจนกว่าในการเทียบกับการตัดสินใจ SQL vs NoSQL
NoSQL เหมาะเมื่อการสเกล ความยืดหยุ่น และประสบการณ์ที่ต้องพร้อมใช้งานสำคัญกว่าการ JOIN ซับซ้อนและการรับประกันธุรกรรมเข้มงวด
ถ้าคุณคาดว่าจะมีปริมาณการเขียนมหาศาล การกระชากทราฟฟิก หรือชุดข้อมูลเติบโตเป็นเทราไบต์ NoSQL (เช่น key‑value หรือ wide‑column) มักสเกลแนวนอนได้ง่ายกว่า ชาร์ดและการจำลองมักติดตั้งมาโดยออกแบบ ช่วยให้เพิ่มความจุด้วยการเพิ่มโหนด
รูปแบบนี้พบบ่อยใน:
เมื่อโมเดลข้อมูลเปลี่ยนบ่อย การออกแบบยืดหยุ่นมีคุณค่า Document databases ให้คุณเพิ่มฟิลด์และโครงสร้างโดยไม่ต้องมิกเกรตเสมอ
เหมาะสำหรับ:
NoSQL แข็งแกร่งในงาน append‑heavy และข้อมูลเรียงตามเวลา:
ฐานข้อมูลคีย์‑ค่าและ time‑series ถูกจูนมาเพื่อการเขียนที่เร็วและการอ่านที่เรียบง่าย
แพลตฟอร์ม NoSQL หลายตัวให้ความสำคัญกับ geo‑replication และการเขียนหลายภูมิภาค ทำให้ผู้ใช้ทั่วโลกอ่านเขียนด้วย latency ต่ำ เหมาะเมื่อ:
ข้อแลกเปลี่ยนคือมักยอมรับ eventual consistency แทน ACID เคร่งครัดข้ามภูมิภาค
การเลือก NoSQL มักหมายถึงสละฟีเจอร์บางอย่างที่ SQL ให้โดยปกติ:
เมื่อยอมรับข้อแลกเปลี่ยนเหล่านี้ NoSQL ให้การสเกล ความยืดหยุ่น และการเข้าถึงระดับโลกที่ดีกว่าในหลายกรณี
Polyglot persistence หมายถึงการใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูลหลายแบบในระบบเดียวโดยเจตนา เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับงาน แทนที่จะบังคับทุกอย่างเข้าไปในที่จัดเก็บเดียว
รูปแบบที่พบบ่อยคือ:
วิธีนี้เก็บ “system of record” ไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ขณะเดียวกันถ่ายงานอ่านหนักหรือชั่วคราวไปยัง NoSQL
คุณยังสามารถผสม NoSQL ประเภทต่าง ๆ:
เป้าหมายคือจัดให้แต่ละ datastore ตรงกับรูปแบบการเข้าถึง: การค้นหาง่าย การรวม หรือการอ่านแบบเรียงตามเวลา
สถาปัตยกรรมผสมพึ่งพาจุดเชื่อมต่อ:
ข้อแลกเปลี่ยนคือ ภาระการปฏิบัติการเพิ่มขึ้น: ต้องเรียนรู้ ดูแล รักษาความปลอดภัย สำรอง และแก้ปัญหาหลายเทคโนโลยี Polyglot persistence เหมาะเมื่อแต่ละ datastore แก้ปัญหาที่ชัดเจนและวัดผลได้จริง
การเลือกไม่ใช่ตามเทรนด์ แต่จับคู่งานกับเครื่องมือให้เหมาะ
ถามตัวเอง:
ถ้า ใช่ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มักเป็นค่าเริ่มต้น หากข้อมูลเป็นลักษณะเอกสาร เนสเต็ด หรือมีความหลากหลายสูง ฐานข้อมูลเอกสารหรือ NoSQL อาจเหมาะกว่า
ความสอดคล้องเข้มงวดและธุรกรรมซับซ้อนมักเอื้อต่อ SQL ในขณะที่ปริมาณการเขียนสูงกับความสอดคล้องยืดหยุ่นมักเอื้อต่อ NoSQL
หลายโปรเจกต์สเกลไกลกับ SQL ด้วยการจัดดัชนีและฮาร์ดแวร์ที่ดี หากคาดการณ์การสเกลมากกับรูปแบบการเข้าถึงเรียบง่าย (key lookups, time‑series) NoSQL อาจคุ้มค่ากว่า
SQL เหมาะสำหรับคิวรีเชิงซับซ้อน เครื่องมือ BI และการสำรวจแบบ ad‑hoc หลาย NoSQL ออกแบบมารอบเส้นทางการเข้าถึงที่คาดการณ์ได้ และอาจทำให้คิวรีใหม่ๆ ยากขึ้น
เลือกเทคโนโลยีที่ทีมสามารถปฏิบัติการได้อย่างมั่นใจ โดยเฉพาะสำหรับงาน production troubleshooting และมิกเกรชัน
ฐานข้อมูล SQL แบบ managed เดียวมักถูกและเรียบง่ายจนกว่าจะโตเกินขีดจำกัดชัดเจน
ก่อนตัดสินใจ:
ใช้การวัดเหล่านั้น—ไม่ใช่สมมติฐาน—ในการตัดสินใจ สำหรับหลายโปรเจกต์ การเริ่มด้วย SQL เป็นทางเลือกที่ปลอดภัย แล้วเพิ่ม NoSQL เมื่อต้องการสำหรับงานเฉพาะที่ต้องการสเกลหรือความยืดหยุ่นพิเศษ
NoSQL ไม่ได้มาเพื่อฆ่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่มาเพื่อเติมเต็ม
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ยังคงครองระบบบันทึกหลัก: การเงิน HR ERP สต็อก และงานที่ความสอดคล้องและธุรกรรมสำคัญ NoSQL โดดเด่นเมื่อสกีมายืดหยุ่น ปริมาณการเขียนมหาศาล หรือต้องการอ่านแบบกระจายทั่วโลกมากกว่าการ JOIN เชิงซับซ้อน
องค์กรส่วนใหญ่ใช้ทั้งสองแบบ เลือกเครื่องมือให้ตรงกับภาระงาน
ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เคยสเกลขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์ที่ใหญ่กว่า แต่เอนจินสมัยใหม่รองรับ:
การสเกลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อาจซับซ้อนกว่าการเพิ่มโหนดในคลัสเตอร์ NoSQL แต่ทำได้ด้วยการออกแบบและเครื่องมือที่เหมาะสม
“ไม่มีสกีมา” หมายถึง “แอปเป็นผู้บังคับสกีมา ไม่ใช่ฐานข้อมูล”
สโตร์เอกสาร คีย์‑ค่า และ wide‑column ยังคงมีโครงสร้าง แต่โครงสร้างนั้นถูกบังคับโดยแอปหรือ validator มากกว่าโดยฐานข้อมูลโดยตรง ความยืดหยุ่นทรงพลัง แต่หากไม่มีข้อตกลงด้านข้อมูลและการตรวจสอบ จะนำไปสู่ความไม่สอดคล้องได้ง่าย
ประสิทธิภาพขึ้นกับการออกแบบข้อมูล ดัชนี และรูปแบบงานมากกว่าการติดป้าย "SQL" หรือ "NoSQL"
คอลเลกชัน NoSQL ที่ขาดดัชนีจะช้ากว่าตารางเชิงสัมพันธ์ที่ปรับจูนดีสำหรับหลายคิวรี ในทางกลับกัน สกีมาเชิงสัมพันธ์ที่ไม่ออกแบบตามรูปแบบการเข้าถึงจะช้ากว่าโมเดล NoSQL ที่เหมาะกับคิวรีเหล่านั้น
หลายระบบ NoSQL รองรับ durability, encryption, auditing, และ access control ได้ดี ขณะเดียวกันฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่กำหนดค่าไม่ดีอาจไม่ปลอดภัย
ความปลอดภัยและความเชื่อถือได้ขึ้นกับผลิตภัณฑ์ การปรับใช้ การตั้งค่า และความเป็นผู้ใหญ่เชิงปฏิบัติการ ไม่ใช่เพียงป้าย "SQL" หรือ "NoSQL"
ทีมมักย้ายระหว่าง SQL และ NoSQL ด้วยเหตุผลสองประการ: การสเกลและความยืดหยุ่น ผลิตภัณฑ์ที่มีทราฟฟิกสูงอาจเก็บ relational DB เป็น system of record แล้วเพิ่ม NoSQL เพื่อรองรับการอ่านที่สเกลหรือฟีเจอร์ที่ต้องการสกีมายืดหยุ่น
การย้ายแบบ big‑bang เสี่ยง ทางปลอดภัยกว่าคือ:
การย้ายจาก SQL ไปยัง NoSQL มักทำให้ทีมก๊อบปี้ตารางเป็นเอกสารหรือคีย์‑ค่า ซึ่งมักนำไปสู่:
วางแผนรูปแบบการเข้าถึงก่อน แล้วออกแบบสกีมา NoSQL รอบคิวรีจริง
รูปแบบทั่วไปคือ SQL สำหรับข้อมูลเชิงอ้างอิง และ NoSQL สำหรับมุมมองอ่านหนัก ลงทุนใน:
วิธีนี้ทำให้การย้าย SQL vs NoSQL เป็นการควบคุมได้ แทนที่จะเป็นการย้ายทางเดียวที่เจ็บปวด
SQL และ NoSQL แตกต่างกันหลัก ๆ ในสี่ด้าน:
ไม่มีหมวดหมู่ใดดีกว่าทุกกรณี คำตอบขึ้นกับ ความต้องการจริง ของคุณ ไม่ใช่คำชวนเชื่อ
เขียนความต้องการของคุณลง:
เลือกโดยมีเหตุผลเป็นค่าเริ่มต้น:
เริ่มเล็กและวัดผล:
เปิดใจรับสถาปัตยกรรมผสม:
/docs/architecture/datastores)สำหรับการอ่านเชิงลึกเพิ่มเติม ขยายภาพรวมนี้ด้วยมาตรฐานภายใน ตารางเช็คลิสต์การย้าย และการอ่านเพิ่มใน handbook วิศวกรรมหรือ /blog.
SQL (เชิงสัมพันธ์):
NoSQL (ไม่เชิงสัมพันธ์):
ใช้ SQL เมื่อต้องการ:
สำหรับระบบบันทึกข้อมูลธุรกิจใหม่ๆ ส่วนใหญ่ SQL เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่เหมาะสม
NoSQL เหมาะเมื่อ:
SQL databases:
NoSQL databases:
SQL databases:
Many NoSQL systems:
เลือก SQL เมื่อการอ่านข้อมูลล้าสมัยเป็นสิ่งอันตราย; เลือก NoSQL เมื่อยอมรับความล้าสมัยชั่วคราวเพื่อแลกกับสเกลและความพร้อมใช้งาน
SQL databases มักจะ:
NoSQL databases มักจะ:
ข้อแลกเปลี่ยนคือคลัสเตอร์ NoSQL ดูแลจัดการซับซ้อนขึ้น ในขณะที่ SQL อาจถึงขีดจำกัดของเครื่องเดียวได้เร็วกว่า
ใช่. Polyglot persistence เป็นเรื่องปกติ:
รูปแบบการรวมข้อมูลรวมถึง:
กุญแจคือเพิ่มแต่ละ datastore เมื่อมันแก้ปัญหาได้ชัดเจน
เพื่อลดความเสี่ยง:
หลีกเลี่ยงการย้ายแบบ big‑bang; ทำแบบเพิ่มทีละส่วนและมอนิเตอร์อย่างใกล้ชิด
พิจารณา:
ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย:
ประเมินผลิตภัณฑ์และสถาปัตยกรรมเฉพาะ ไม่ใช่พึ่งพาตำนานบนระดับหมวดหมู่
นั่นหมายความว่าการควบคุมสกีมาเปลี่ยนจากฐานข้อมูล (SQL) ไปอยู่ที่แอปพลิเคชัน (NoSQL)
สร้างโปรโตไทป์ทั้งสองตัวสำหรับฟลูว์สำคัญแล้ววัดความหน่วง ผลตอบแทน และความซับซ้อนก่อนตัดสินใจ