ทำความรู้จักกับ NoSQL แต่ละประเภท
NoSQL คือ?
คำว่า NoSQL คนส่วนใหญ่จะนึกถึง NoSQL database หรือ non-relational database แต่จริง ๆ แล้วมันคือ non SQL หรือ not only SQL ภาษาคนคือ ฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลโดยนอกเหนือจากการเก็บในตารางความสัมพันธ์ (relational table) โดยจุดเด่นเลยคือ schema จะยืดหยุนกว่าการโดนล็อคไว้ด้วยโครงสร้างตาราง
ถึงจะเถียงว่า SQL DB ก็
ALTER TABLEเอาสิ แต่ถ้ามีข้อมูลมหาศาล หรือได้สเกลไปใช้งาน distributed DB แล้วละก็ALTERทีนึง ไม่สนุกแน่ ๆ
จุดเด่นของ NoSQL
Scalability
แทนที่จะ scale up โดยการเพิ่มขนาด resources ของเซิร์ฟเวอร์แบบ relational DB (Vertical scaling) NoSQL DB มักจะ scale up โดยใช้คลัสเตอร์ข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (Horizontal scaling) ซึ่งผู้ให้บริการคลาวด์บางรายจะจัดการการดำเนินงานเหล่านี้เบื้องหลังให้เสร็จสรรพ ทำให้การทำให้การเพิ่มลดขนาดตามโหลดที่เข้ามาทำได้รวดเร็ว
Flexibility
NoSQL DB มักจะมีโครงร่างที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้การพัฒนาเร็วขึ้นและเป็นตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้ง่ายขึ้น แถมการที่มีรูปแบบข้อมูลแบบยืดหยุ่น ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้างความสัมพันธ์และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตายตัว
High-performance
เมื่อเปรียบเทียบกับ relational DB แล้ว NoSQL DB จะได้รับการออกแบบให้เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีรูปแบบเฉพาะทางตามประเภทของข้อมูล ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น (ถ้าใช้ถูกกับประเภทของงานละนะ)
ประเภทของ NoSQL DB
Key-value DB
Key-value DB จะจัดเก็บข้อมูลเป็นคู่ โดยแต่ละคู่จะมี ID ที่ไม่ซ้ำกัน และค่าข้อมูลสามารถเก็บได้แบบยืดหยุน เนื่องจาก value ไม่ได้มีโครงสร้างมาบังคับ
In-memory key-value DB
รูปแบบจะเหมือนกับ Key-value DB แต่ข้อมูลจะถูกเก็บไว้เป็นในหน่วยความจำ (หลัก ๆ ก็ RAM นะแหละ) ทำให้การอ่านการเขียนเร็วมาก แต่ก็แลกมาด้วยปริมาณการใช้งาน RAM และข้อมูลอาจจะหายถ้าระบบล่ม ซึ่งเราก็ลดความเสี่ยงลงได้ จากการตั้ง snapshot เก็บลง storage เป็นระยะ
Document DB
โครงสร้างจะคล้ายกับ Key-value DB เลย ยกเว้นว่า Key-value ของ Document DB จะถูกเก็บไว้ในรูปแบบ document เช่น JSON, XML หรือ YAML รวมกันเป็น collections
- เหมาะสำหรับ
- โปรไฟล์ผู้ใช้งาน
- แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์
- เนื้อหาเพจ CMS
- ตัวอย่าง
Wide-column DB
Wide-column DB จะมี table คล้าย ๆ กับ relational table แต่ดีตรงที่ไม่มีรูปแบบ column ที่เข้มงวดเท่ากับ relational ก็คือ ในแต่ละ row ไม่จำเป็นต้องมีค่าในทุก column และสามารถรวมส่วนต่าง ๆ ของ row และ column ที่มีรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกันไว้ด้วยได้ (อันนี้ลองเล่นแล้ว ชอบมากเหมือนลูกครึ่ง relational กับ non-relational เลย)
- เหมาะสำหรับ
- ข้อมูล Telemetry
- ข้อมูล Analytics
- ข้อมูลตามช่วงเวลา
- ระบบ Online Messaging / Chat
- ตัวอย่าง
Graph DB
เป็น DB ที่เก็บข้อข้อมูลกราฟสร้างแผนที่ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
- เหมาะสำหรับ
- ข้อมูลความสัมพันธ์ทางสังคม
- ข้อมูลที่ใช้ทำเครื่องมือแนะนำ (Ads นะแหละ ถถถ)
- ตัวอย่าง
Time series DB
ก็ตามชื่อเลยเป็น DB ที่ไม่ได้เก็บข้อมูลเรียงตาม ID แต่เก็บข้อมูลตามกระแสเวลา
- เหมาะสำหรับ
- ข้อมูลจากระบบอุตสาหกรรม
- ข้อมูลงานทาง DevOps
- ข้อมูลที่เก็บมาจาก Internet of Things (IoT)
- ตัวอย่าง
Immutable DB
Immutable DB เป็น DB ที่จัดเก็บการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ใช้เพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล คล้าย ๆ Block Chain, Version Control (อันนี้ยอมรับก่อนเลยว่าลองเล่นดูแล้วยัง งง ๆ เหมือนจะเฉพาะทางไปหน่อย)
Vector DB
ขอแปะไว้ก่อนนะ ไว้ลองเล่นแล้วจะมาเพิ่มให้