SQL กับ NoSQL คืออะไร ? เจาะลึกความหมาย 2 รูปแบบฐานข้อมูลที่ควรรู้ !

SQL กับ NoSQL คืออะไร ? เจาะลึกความหมายสองรูปแบบฐานข้อมูลที่ควรรู้

ถ้าพูดถึง ระบบบริหารจัดการฐานข้อมูล (Database Management System - DBMS) หลายคนคงอาจจะได้ยิน คุ้นเคยกับคำว่า SQL และ NoSQL มากันบ้าง แต่เคยสงสัยไหมว่ามันต่างกันยังไง ? ทำไมบางคนบอกว่า SQL คือตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับระบบข้อมูลขนาดใหญ่ แต่บางคนกลับบอกว่าใช้ NoSQL เหมาะกับยุคนี้ที่ต้องการความรวดเร็วมากกว่า ?

หากมองให้เห็นภาพง่าย ๆ ว่า SQL เหมือนกับ "สมุดบัญชีธนาคาร" ที่ทุกอย่างต้องมีระเบียบชัดเจน และมีโครงสร้างตายตัว แต่กลับกัน NoSQL ดันไปคล้ายกับ "กระดานไวท์บอร์ด" ที่อยากจะเขียนอะไรก็ได้ ปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา ไม่มีข้อจำกัดเรื่องรูปแบบข้อมูล ซึ่งทั้งสองแบบนี้มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน และแต่ละแบบเหมาะกับงานที่ต่างกันไป

ถ้าทุกคนกำลังคิดจะพัฒนาระบบ, เลือกฐานข้อมูลสำหรับใช้งาน หรือผู้อ่านทั่วไปที่สงสัยในประเด็นนี้ ในบทความนี้จะพาทุกคนไปรู้จัก และเข้าใจความหมายของฐานข้อมูลทั้งสองแบบ พร้อมทั้งเปรียบเทียบความแตกต่าง เพื่อให้สามารถตัดสินใจเลือกใช้ได้อย่างมั่นใจ ถ้าพร้อมแล้ว เรามาเริ่มกันเลย ...

SQL คืออะไร? (What is SQL ?)

โดยพื้นฐานแล้ว ทุกบริการไม่ว่าจะแอปพลิเคชัน หรือเว็บไซต์ต่าง ๆ เป็นระบบที่ต้องใช้ข้อมูล ซึ่งจะต้องมีเครื่องมือสำหรับจัดการ และดึงข้อมูลออกมาใช้งาน เป็นเหตุให้เกิด SQL  หรือ Structured Query Language คือภาษาที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานกับฐานข้อมูลโดยเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็น ค้นหา, เพิ่ม, ลบ หรือปรับปรุงข้อมูล SQL นั้นช่วยให้เราสามารถจัดการข้อมูลใน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ได้อย่างเป็นระบบ และมีประสิทธิภาพมาก

ภาพจาก : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sql_data_base_with_logo.svg

แทนที่เราจะต้องบอกระบบทีละขั้นตอนว่าให้ทำอะไร SQL เพียงแต่ให้เราบอกว่าต้องการข้อมูลแบบไหน ? และระบบจะดำเนินการจัดหาให้โดยอัตโนมัติ ทำให้ SQL เป็นภาษาที่ใช้งานง่าย และได้รับความนิยมในองค์กร และนักพัฒนาทั่วโลก

จุดเริ่มต้นของ SQL (History of SQL)

SQL มีจุดกำเนิดมาตั้งแต่ช่วงปี ค.ศ.1970 (พ.ศ. 2513) โดย IBM ได้พัฒนาขึ้นภายใต้ชื่อ SEQUEL (Structured English Query Language) ซึ่งต่อมาถูกนำไปใช้โดยบริษัท Oracle และกลายเป็นภาษามาตรฐานสำหรับจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ได้รับความนิยมสูง

ภาพจาก : https://www.reddit.com/r/learnSQL/comments/1fg2qdt/in_the_1970s_ibm_created_sequel_but_due_to/?rdt=44195

องค์ประกอบของระบบ SQL (Components of SQL System)

ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) หรือ ระบบที่ใช้จัดการฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ซึ่งหมายความว่า ข้อมูลจะถูกจัดเก็บเป็นตาราง (Table) ที่มีความสัมพันธ์กัน

RDBMS จะใช้ SQL เป็นเครื่องมือหลักในการจัดเก็บ และจัดการกับข้อมูลทั้งหมด ซึ่งระบบนี้สามารถเชื่อมโยงหลายตารางเข้าด้วยกันเพื่อให้ข้อมูลมีความสอดคล้อง และเป็นระเบียบ ตัวอย่างของระบบฐานข้อมูลประเภทนี้ ได้แก่ MS SQL Server, MySQL และ MS Access โดยจะมีองค์ประกอบหลักของระบบดังนี้

1. ตารางฐานข้อมูล (SQL Table)

ตาราง (Table) เป็นโครงสร้างพื้นฐานของฐานข้อมูล SQL ซึ่งข้อมูลจะถูกจัดเก็บในรูปแบบของ แถว (Rows) และ คอลัมน์ (Columns) ผู้พัฒนาฐานข้อมูลสามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางได้เพื่อที่จะปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่จัดเก็บ

ตัวอย่างเช่น การสร้างตารางสินค้า (Products Table) และตารางสี (Color Table) ที่มีความเชื่อมโยงกัน ในตัวอย่างด้านล่างนี้ ตารางสินค้า (Products Table) จะเชื่อมกับตารางสี (Color Table) ผ่าน Color ID ซึ่งช่วยลดการใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และทำให้โครงสร้างฐานข้อมูลมีความเป็นระเบียบ เช่น หมอน รหัสผลิตภัณฑ์ "002" จะมีสีเชื่อมโยงกับ รหัสสี "01" ซึ่งก็คือสีแดงนั่นเอง

2. คำสั่ง SQL (SQL Statements)

คำสั่ง SQL หรือ Query คือชุดคำสั่งที่ใช้สื่อสารกับฐานข้อมูลเพื่อทำงานต่าง ๆ เช่น ดึงข้อมูล, เพิ่มข้อมูล หรือ อัปเดตข้อมูล โดยแต่ละคำสั่งประกอบด้วยองค์ประกอบต่าง ๆ ได้แก่ ตัวระบุ (Identifiers), ตัวแปร (Variables) และเงื่อนไขการค้นหา (Search Conditions)

เราลองมาดูตัวอย่างคำสั่ง SQL INSERT ที่ใช้เพิ่มข้อมูล ที่นอน เข้าสู่ตาราง Mattress_table เราสามารถพิมพ์คำสั่งได้ดังนี้

"INSERT INTO Mattress_table (brand_name, cost)  
VALUES (‘A’, ‘999’); "

ซึ่งคำสั่งนี้จะเพิ่มข้อมูล "Mattress Brand A" (ที่นอนแบรนด์ A) ที่มีราคา 999 ลงในตารางฐานข้อมูลนั่นเอง

3. กระบวนการที่จัดเก็บไว้ (Stored Procedures)

Stored Procedure เป็นชุดของคำสั่ง SQL ที่ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล และสามารถนำกลับมาใช้งานได้ซ้ำ ๆ โดยไม่ต้องเขียนคำสั่งเดิมหลายครั้ง นักพัฒนาซอฟต์แวร์จะใช้ Stored Procedures เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงาน และลดความซ้ำซ้อนในการเขียนโค้ด

ภาพจาก : https://solutioncenter.apexsql.com/how-to-create-and-use-crud-stored-procedures-in-sql-server/

กรณีตัวอย่างการใช้งาน Stored Procedure หากต้องการอัปเดตยอดขายในตารางข้อมูลขาย (Sales_Table) ให้สม่ำเสมอ นักพัฒนาสามารถสร้าง Stored Procedure เพื่อให้ระบบอัปเดตข้อมูลโดยอัตโนมัติ เมื่อมีการเรียกใช้ Stored Procedure ระบบจะดำเนินการตามคำสั่ง SQL ที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า โดยไม่ต้องป้อนคำสั่งซ้ำ ๆ ช่วยให้การจัดการฐานข้อมูลมีรวดเร็ว ลดความผิดพลาดที่อาจเกิดจากการเขียนโค้ดด้วยมนุษย์

SQL ทำงานอย่างไร ? (How does SQL work ?)

SQL ทำงานโดยอาศัย เซิร์ฟเวอร์ (Server) ที่รับคำสั่งจากผู้สร้าง หรือจากแอปพลิเคชันที่มีผู้ใช้งานอยู่ แล้วประมวลผลข้อมูลตามที่ร้องขอ ก่อนที่จะส่งผลลัพธ์กลับมาให้ กระบวนการทำงานของ SQL แบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนมีหน้าที่เฉพาะทางดังนี้

ภาพจาก : https://blog.quest.com/sql-server-execution-plan-what-is-it-and-how-does-it-help-with-performance-problems/

1. การวิเคราะห์คำสั่ง (Parsing)

เมื่อมีการส่งคำสั่ง SQL เข้ามา ระบบจะใช้ตัวแยกวิเคราะห์ เพื่อตรวจสอบโครงสร้าง และความถูกต้องของคำสั่งว่าปฏิบัติตามกฎของ SQL หรือไม่ ? เช่น ตรวจดูว่ามีเครื่องหมายปิดท้าย (;) ครบถ้วน หรือไม่ ? หากพบข้อผิดพลาด ระบบก็จะส่งข้อความแจ้งเตือน และยังมีการตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้ว่าได้รับอนุญาตให้ดำเนินการกับข้อมูล หรือไม่ ? บางข้อมูลอาจสงวนสิทธิ์เฉพาะผู้ดูแลระบบเท่านั้น

2. การวางแผนการประมวลผล (Query Optimization)

หลังจากตรวจสอบคำสั่งแล้ว ระบบจะเข้าสู่กระบวนการวางแผนเพื่อหาวิธีดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ระบบฐานข้อมูลอาจเปรียบเทียบคำสั่งกับคำสั่งที่เคยใช้งานมาก่อน เพื่อนำวิธีที่เคยได้ผลดีมาใช้ซ้ำ หรืออาจสร้างแผนการประมวลผลใหม่หากเป็นคำสั่งที่แตกต่างกัน คำสั่ง SQL จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบกลางที่เรียกว่า Byte Code เพื่อให้ระบบสามารถดำเนินการได้รวดเร็วขึ้นนั่นเอง

3. การดำเนินการกับข้อมูล (Execution & Storage Management)

เมื่อได้แผนที่เหมาะสม ระบบจะใช้ เอนจินจัดเก็บข้อมูล ทำหน้าที่ อ่าน, เขียน หรือแก้ไขข้อมูลลงในฐานข้อมูล โดยข้อมูลจะถูกดึงมาจากไฟล์ที่เก็บอยู่ในหน่วยความจำของเซิร์ฟเวอร์ และเมื่อดำเนินการเสร็จ ระบบจะส่งผลลัพธ์กลับไปยังแอปพลิเคชัน หรือผู้ใช้ที่ร้องขอมาในท้ายที่สุด

NoSQL คืออะไร ? (What is NoSQL ?)

ปัจจุบันนี้ข้อมูลมีขนาดใหญ่ และมีความซับซ้อนสูง ซึ่งการใช้ฐานข้อมูลแบบเดิมก็อาจไม่ตอบโจทย์มากเท่าที่ควร และนี่คือจุดที่ NoSQL (Not Only SQL) เข้ามามีบทบาท NoSQL เป็นประเภทของฐานข้อมูลที่ออกแบบมาให้รองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแน่นอน (Unstructured Data) และสามารถขยายระบบได้ง่าย ไม่ต้องใช้โครงสร้างตารางแบบดั้งเดิมเหมือนกับ SQL

ภาพจาก : https://www.okoone.com/technologies/data/nosql/

NoSQL ต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อย่าง SQL ตรงที NoSQL ใช้วิธีการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น เช่น

• Key-Value Store
• Document Store
• Column-Family Store
• Graph Database

จากตัวอย่างด้านบนนี้ ทำให้ NoSQL เหมาะสำหรับระบบที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง อย่างเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย, ระบบแนะนำสินค้า หรือแพลตฟอร์มที่ต้องจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์

ภาพจาก : https://blog.algomaster.io/p/sql-vs-nosql-7-key-differences

จุดเริ่มต้นของ NoSQL (History of NoSQL)

NoSQL เริ่มได้รับความนิยมในช่วงต้นยุคปี ค.ศ. 2000 (พ.ศ. 2543) เมื่อบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Facebook และ Amazon ต้องจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล ในลักษณะที่ฐานข้อมูลแบบตารางที่ขยายตัวได้ยาก ทำให้ความต้องการ NoSQL เพิ่มขึ้นจนกลายเป็นอีกทางเลือกสำหรับองค์กรที่ต้องการความรวดเร็วในการประมวลผลข้อมูล และต้องรองรับการขยายตัวของระบบได้ดีอีกด้วย

องค์ประกอบของระบบ NoSQL (Component of NoSQL System)

โดยทั่วไปแล้วระบบฐานข้อมูล NoSQL มีอยู่หลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทก็ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การใช้งานที่แตกต่างกัน เราลองมาดูตัวอย่างของ ประเภทระบบฐานข้อมูล NoSQL กัน

1. ฐานข้อมูลแบบ Key-Value Store

ทุกคนลองนึกถึงตู้เก็บของที่มี "ป้ายชื่อ" และ "ของข้างใน" ซึ่งฐานข้อมูลประเภทนี้ทำงานคล้ายกัน โดยเก็บข้อมูลเป็น คู่ของคีย์ (Key) และค่า (Value) เช่นเดียวกับพจนานุกรมในภาษาโปรแกรม เหมาะกับระบบที่ต้องการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว เช่น ถ้าเราต้องการเก็บข้อมูลผู้ใช้ Key-Value Store อาจเก็บแบบนี้

• user_001 → "ชื่อ: เอ, อายุ: 25, เมือง: กรุงเทพฯ"
• user_002 → "ชื่อ: บี, อายุ: 30, เมือง: เชียงใหม่"

ซึ่ง Key ก็คือ รหัสของผู้ใช้ และ ชื่อ, อายุ และเมือง ก็คือค่าที่อยู่ด้านในนั้น

2. ฐานข้อมูลแบบเอกสาร (Document Store)

ฐานข้อมูลแบบนี้เหมือนกับแฟ้มเอกสารที่เก็บไฟล์ JSON หรือ BSON ซึ่งก็คือรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้โครงสร้าง คู่คีย์-ค่า (Key-Value Pairs) โดย JSON (JavaScript Object Notation) เป็นข้อความที่อ่านง่าย และใช้ได้ในหลายภาษา ส่วน BSON (Binary JSON) เป็นเวอร์ชันไบนารีที่ถูกออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น รองรับข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า และใช้ในฐานข้อมูลอย่าง MongoDB

เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่แน่นอน เช่น รายละเอียดสินค้าบนเว็บไซต์ หรือข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ เราลองมาดูตัวอย่างกัน เช่นหากต้องการเก็บข้อมูลบุคคล ใน SQL จะมีโครงสร้างตายตัวดังนี้

แต่ถ้าเป็น Document Store เราสามารถบันทึกเป็น JSON แบบนี้ได้

หรือบางครั้งอาจไม่มี "ฟิลด์ phone" ก็ได้ ทำให้มันยืดหยุ่นซึ่งเป็นจุดเด่นของ Document Store

3. ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์กว้าง (Column-Family Store)

ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์กว้างเป็นระบบที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของ แถว (Rows) และกลุ่มของคอลัมน์ (Column Families) ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แตกต่างจาก Key-Value Store ตรงที่ข้อมูลไม่ได้ถูกเก็บเป็นแค่คู่คีย์-ค่า แต่ยังมีโครงสร้างคอลัมน์ที่สามารถขยาย หรือปรับเปลี่ยนได้ตลอด และด้วยโครงสร้างที่จัดข้อมูลเป็นกลุ่มของคอลัมน์ (Column Families) ทำให้สามารถดึงเฉพาะบางส่วนของข้อมูลได้โดยไม่ต้องโหลดค่าทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น ถ้าเป็น Key-Value Store

• "user_001": "สมชาย, อายุ 30, กรุงเทพฯ",
• "user_002": "สมหญิง, อายุ 25, เชียงใหม่"

ถ้าต้องการแค่ "อีเมลของ user_002" จำเป็นจะต้องดึงค่าทั้งหมดก่อน แล้วค่อยแยกข้อมูลออกเองที่หลัง ทีนี้ เราลองมาดู Column-Family Store

ข้อดีคือสามารถดึงเฉพาะบางคอลัมน์มาได้ เช่น อีเมล โดยที่เราไม่ต้องโหลดข้อมูลทั้งหมดออกมานั่นเองทำให้จัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ ๆ ได้ดีกว่า Key-Value Store

4. ฐานข้อมูลแบบกราฟ (Graph Database)

ฐานข้อมูลแบบกราฟใช้ โหนด (Node) และ ความสัมพันธ์ (Relationship) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูล เหมาะกับข้อมูลที่ต้องการความสัมพันธ์ระหว่างกัน เช่น ระบบแนะนำเพื่อนบนแอปโซเชี่ยล, ระบบแนะนำสินค้า หรือโครงสร้างเครือข่าย

ตัวอย่างเช่น ในระบบฐานข้อมูล SQL ถ้าเราต้องการรู้ว่า "แซลลี่ (Sally)" เป็นเพื่อนกับ "จอห์น (John)" หรือไม่ ? อาจต้องใช้หลายตาราง เช่น

1. ตารางผู้ใช้

2. ตารางความสัมพันธ์เพื่อน (Friendship Table)

SQL Query ต้องทั้ง 2 ตารางเพื่อหาความสัมพันธ์ทางอ้อมระหว่าง Sally และ John โดยจะต้องใช้คำสั่ง JOIN หลายครั้งซึ่งทำให้ประสิทธิภาพลดลง แต่ใน Graph Database สามารถเก็บข้อมูลเป็นรูปแบบนี้กราฟความสัมพันธ์ได้ดังภาพ

ภาพจาก : https://aerospike.com/blog/what-is-behind-the-surging-interest-in-graph-databases/

โดยใช้โครงสร้าง Node และ Relationship แทนตาราง ทำให้ค้นหาความสัมพันธ์ได้ง่ายขึ้น ไม่ต้องใช้ การ JOIN หลายตาราง ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนของโค้ด และทำให้ประมวลผลเร็วขึ้นเมื่อข้อมูลขยายตัว เพราะสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อมโยงกันได้โดยตรง

SQL กับ NoSQL มีความแตกต่างกันอย่างไร ? (Differences between SQL and NoSQL)

เรามาถึงหัวข้อที่หลายคนอาจจะรอคอยกันอยู่ ในหัวข้อที่ผ่านมา เราได้พูดถึงความหมาย และองค์ประกอบของทั้ง SQL และ NoSQL กันไปแล้ว ทีนี้ เราลองมาสรุปดูกันดีกว่าว่าความแตกต่างหลัก ๆ ของทั้งสองรูปแบบฐานข้อมูลนั้นมีอะไรบ้าง ?

1. โครงสร้างฐานข้อมูล (Database Architecture)

SQL เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ที่จัดเก็บข้อมูลเป็น ตาราง (Tables) โดยใช้ Primary Key และ Foreign Key เพื่อสร้างความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล ฐานข้อมูลประเภทนี้เหมาะกับระบบที่ต้องการความเป็นระเบียบ และสามารถอ้างอิงข้อมูลข้ามตารางได้

กลับกัน NoSQL เป็นฐานข้อมูล ที่ไม่มีโครงสร้างแน่นอน (Non-Relational Database) โดยข้อมูลอาจถูกจัดเก็บในรูปแบบ Key-Value, Document, Column-Family หรือ Graph ก็ได้ ซึ่งจะช่วยให้รองรับข้อมูลที่หลากหลายกว่า และสามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้างได้ง่าย เหมาะสำหรับระบบที่ต้องการความยืดหยุ่น

2. โครงสร้างข้อมูล และรูปแบบการจัดเก็บ (Schema & Data Model)

SQL ใช้ Schema แบบคงที่ (Fixed Schema) ซึ่งต้องกำหนดโครงสร้างของตารางล่วงหน้า ข้อมูลที่บันทึกลงในฐานข้อมูลต้องเป็นไปตามโครงสร้างที่กำหนด หากต้องการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง เช่น เพิ่มหรือลบคอลัมน์ อาจต้องมีการแก้ไขระบบครั้งใหญ่เลยทีเดียว

NoSQL ใช้ Schema แบบไดนามิก (Dynamic Schema) ทำให้ข้อมูลแต่ละรายการสามารถมีโครงสร้างที่แตกต่างกันได้ โดยไม่ต้องกำหนดล่วงหน้า การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลสามารถทำได้ง่ายขึ้น ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องรองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบ และมีการเปลี่ยนแปลงบ่อย ๆ

3. รูปแบบการสืบค้น และการจัดการข้อมูล (Query Language & Data Processing)

SQL ใช้ Structured Query Language (SQL) ในการดึง, ค้นหา และจัดการข้อมูล ซึ่งเป็นภาษามาตรฐานที่ได้รับความนิยมสูง SQL รองรับการทำงานที่ซับซ้อน เช่น การ JOIN ตาราง และการทำธุรกรรมแบบ ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องเสมอ

NoSQL ไม่มีภาษาสืบค้นที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน รูปแบบการจัดการข้อมูลขึ้นอยู่กับประเภทของฐานข้อมูล เช่น MongoDB ก็ใช้ JSON-Like Query, ส่วน Cassandra ใช้ CQL (Cassandra Query Language) หรือท้ายสุด Neo4j ใช้ Cypher สำหรับการค้นหาข้อมูลในกราฟ ฐานข้อมูลประเภทนี้เน้นความเร็ว และความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล มากกว่าการรักษาความสอดคล้องของข้อมูลนั่นเอง

4. การขยายขนาด (Scalability & Performance)

SQL รองรับการขยายขนาดแบบ แนวตั้ง (Vertical Scaling) ซึ่งหมายถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของเซิร์ฟเวอร์เพียงเครื่องเดียว เช่น เพิ่ม CPU, RAM หรือ SSD ซึ่งวิธีนี้ช่วยให้ระบบเสถียรแต่มีข้อจำกัดเรื่องต้นทุน และข้อจำกัดทางกายภาพของเซิร์ฟเวอร์

NoSQL รองรับการขยายขนาดแบบ แนวนอน (Horizontal Scaling) ซึ่งสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องเพื่อกระจายโหลดของข้อมูลผ่าน Sharding ทำให้รองรับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยระบบแบบนี้เหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการความเร็วสูง

ภาพจาก : https://www.scylladb.com/glossary/database-scalability/

5. ความเหมาะสมในการใช้งาน (Use Cases)

SQL เหมาะกับระบบที่ต้องการ ความถูกต้องแม่นยำของข้อมูล และมีโครงสร้างที่แน่นอน เช่น ระบบบัญชี ระบบธุรกรรมทางการเงิน, ระบบบริหารจัดการลูกค้า (CRM) หรือระบบที่ต้องใช้การ JOIN ข้อมูลจากหลายแหล่ง

และในส่วนของ NoSQL เหมาะกับระบบที่ต้องการความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล และรองรับการขยายตัวของระบบในอนาคตได้ง่าย เช่นระบบโซเชียลมีเดีย, ระบบแนะนำสินค้า, ระบบเก็บบันทึกข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรือแอปพลิเคชันที่ใช้ Big Data นั่นเอง

โดยสามารถสรุปเป็นตารางได้ดังนี้

สรุปแล้ว SQL และ NoSQL เหมาะกับการใช้งานแบบใด ? (In conclusion, when are SQL and NoSQL suitable for use ?)

ในหัวข้อสุดท้ายเมื่อเข้าใจข้อแตกต่างระหว่าง SQL และ NoSQL แล้ว คำถามสำคัญที่หลายคนอยากรู้คือ “เราควรเลือกใช้อะไร ?” คำตอบคือ เราจะต้องพิจารณาประเภทของข้อมูล และลักษณะของระบบที่เราต้องการพัฒนา

ภาพจาก : https://dev.to/hasanelsherbiny/sql-vs-nosql-875

ระบบที่ต้องการความถูกต้องของข้อมูลสูง อย่างเช่น ระบบบัญชี และธุรกรรมทางการเงิน ก็ยังจำเป็นต้องใช้ SQL เพราะรองรับ ACID เป็นหลักการรักษาความถูกต้องของข้อมูล ที่ทำให้ทุกธุรกรรมเสร็จสมบูรณ์ โดยไม่มีข้อมูลสูญหาย หรือขัดแย้งกัน ซึ่งช่วยให้ข้อมูลมีความถูกต้อง และปลอดภัยมากกว่า

และหากระบบของเราต้องมีการเชื่อมโยงข้อมูลข้ามตาราง ก็ยัง SQL จะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม เนื่องจากสามารถใช้ JOIN เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกันได้ และถ้ารู้ว่าข้อมูลของเราจะมีโครงสร้างที่ตายตัว และไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย SQL ก็เป็นทางเลือกที่ดี เพราะช่วยให้การบริหารจัดการข้อมูลเป็นระเบียบ และมีมาตรฐาน

กลับกันหากข้อมูลของเรามีโครงสร้างที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หรืออาจจะมีหลายรูปแบบ เช่น ข้อมูลผู้ใช้บนโซเชียลมีเดีย หรือ ข้อมูลจาก อุปกรณ์สมาร์ทโฮม หรือ อุปกรณ์ IoT การใช้ NoSQL ก็จะช่วยให้การจัดการข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น เพราะรองรับ Schema แบบไดนามิก ที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแก้ไขโครงสร้างทั้งหมด อีกทั้ง NoSQL สามารถจัดการกับระบบที่ใหญ่ และมีข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ด้วยความเร็วที่สูงกว่านั่นเอง

สรุปง่าย ๆ

• SQL : เหมาะกับระบบที่ต้องการโครงสร้างชัดเจน และความถูกต้องสูง มีมาตรฐาน
• NoSQL : เหมาะกับระบบที่ต้องการความยืดหยุ่น และขยายตัวได้ง่าย รวดเร็ว