วิธีเลือกประเภทฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับองค์กรของคุณ

มีการตรวจสอบฐานข้อมูลที่มีเทคโนโลยีมากหลายร้อยรายการ แต่ไม่ได้ให้คำแนะนำที่ชัดเจนในขั้นตอนแรกในการเลือกฐานข้อมูลเสมอไป: การเลือกประเภททั่วไปที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ ฐานข้อมูลทั้งหมดไม่ได้สร้างขึ้นเท่ากัน แต่ละคนมีจุดแข็งและจุดอ่อนเฉพาะ แม้ว่าจะเป็นเรื่องจริงที่มีวิธีแก้ปัญหาเพื่อให้ฐานข้อมูลที่ชื่นชอบใช้งานได้สำหรับโครงการส่วนใหญ่การใช้เทคนิคเหล่านี้จะเพิ่มความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น

ก่อนที่จะพิจารณาฐานข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงให้ใช้เวลาสักครู่เพื่อพิจารณาว่าประเภทใดที่จะสนับสนุนโครงการในมือได้ดีที่สุด คำถามลึกกว่า“ SQL เทียบกับ NoSQL” อ่านรายละเอียดของประเภทฐานข้อมูลที่พบบ่อยที่สุดข้อดีสัมพัทธ์ของแต่ละประเภทและวิธีการดูว่าแบบใดเหมาะสมที่สุด

ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Oracle, MySQL, MS Server, PostgreSQL)

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้รับการพัฒนาในปี 1970 เพื่อรองรับการผลิตข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น พวกเขามีทฤษฎีพื้นฐานที่มั่นคงและมีอิทธิพลต่อเกือบทุกระบบฐานข้อมูลที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จัดเก็บชุดข้อมูลเป็น "ความสัมพันธ์": ตารางที่มีแถวและคอลัมน์ที่ข้อมูลทั้งหมดถูกจัดเก็บเป็นค่าของเซลล์เฉพาะ ข้อมูลใน RDBMS ถูกจัดการโดยใช้ SQL แม้ว่าจะมีการใช้งานที่แตกต่างกัน แต่ SQL ก็ได้รับมาตรฐานและมีระดับความสามารถในการคาดเดาและยูทิลิตี้

หลังจากที่ผู้ขายจำนวนมากพยายามใช้ประโยชน์จากความนิยมของระบบด้วยผลิตภัณฑ์ที่ไม่ค่อยมีความสัมพันธ์ผู้สร้าง EF Codd ได้สรุปชุดของกฎที่ต้องปฏิบัติตามโดยระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั้งหมด กฎ 12 ข้อของ Codd เกี่ยวข้องกับการกำหนดโปรโตคอลโครงสร้างภายในที่เข้มงวดตรวจสอบให้แน่ใจว่าการค้นหาส่งคืนข้อมูลที่ร้องขอได้อย่างน่าเชื่อถือและป้องกันการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง (อย่างน้อยโดยผู้ใช้) กรอบดังกล่าวทำให้มั่นใจได้ว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีความสอดคล้องและเชื่อถือได้จนถึงทุกวันนี้

จุดแข็ง

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีความสามารถในการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างสูงและให้การสนับสนุนธุรกรรม ACID (Atomicity, Consistency, Isolation และ Durability) ข้อมูลถูกจัดเก็บและเรียกใช้อย่างง่ายดายโดยใช้แบบสอบถาม SQL โครงสร้างสามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วเนื่องจากการเพิ่มข้อมูลโดยไม่แก้ไขข้อมูลที่มีอยู่นั้นทำได้ง่าย

การสร้างข้อ จำกัด เกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ใช้บางประเภทสามารถเข้าถึงหรือแก้ไขได้ถูกสร้างไว้ในโครงสร้างของ RDBMS ด้วยเหตุนี้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงเหมาะอย่างยิ่งกับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงระดับชั้น ตัวอย่างเช่นลูกค้าสามารถดูบัญชีของตนได้ในขณะที่ตัวแทนสามารถดูและทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นได้

จุดอ่อน

จุดอ่อนที่ใหญ่ที่สุดของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือกระจกเงาของจุดแข็งที่ใหญ่ที่สุด ดีพอ ๆ กับที่พวกเขาจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างพวกเขาก็มีปัญหากับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การนำเสนอหน่วยงานในโลกแห่งความเป็นจริงในบริบทเป็นเรื่องยากในขอบเขตของ RDBMS ข้อมูลที่ "แบ่งส่วน" จะต้องประกอบใหม่จากตารางให้เป็นสิ่งที่อ่านได้ง่ายขึ้นและความเร็วอาจส่งผลเสียได้ สคีมาคงที่ไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้ดีเช่นกัน

ต้นทุนคือการพิจารณากับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ พวกเขามักจะมีราคาแพงกว่าในการจัดตั้งและเติบโต การปรับขนาดตามแนวนอนหรือการปรับขนาดโดยการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ให้มากขึ้นมักจะเร็วกว่าและประหยัดกว่าการปรับขนาดตามแนวตั้งซึ่งเกี่ยวข้องกับการเพิ่มทรัพยากรให้กับเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น อย่างไรก็ตามโครงสร้างของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทำให้กระบวนการมีความซับซ้อน Sharding (ซึ่งข้อมูลถูกแบ่งในแนวนอนและกระจายไปยังคอลเลกชันของเครื่อง) เป็นสิ่งจำเป็นในการปรับขนาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ Sharding ในขณะที่รักษาความสอดคล้องกับ ACID อาจเป็นเรื่องท้าทาย

ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สำหรับ:

  • สถานการณ์ที่ความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง (เช่นสำหรับแอปพลิเคชันทางการเงินการป้องกันและความปลอดภัยและข้อมูลสุขภาพส่วนตัว)
  • ข้อมูลที่มีโครงสร้างสูง
  • ระบบอัตโนมัติของกระบวนการภายใน

ที่เก็บเอกสาร (MongoDB, Couchbase)

ที่เก็บเอกสารคือฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องที่เก็บข้อมูลในเอกสาร JSON, BSON หรือ XML พวกเขามีสคีมาที่ยืดหยุ่น ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูล SQL ที่ผู้ใช้ต้องประกาศสคีมาของตารางก่อนที่จะแทรกข้อมูลที่เก็บเอกสารจะไม่บังคับใช้โครงสร้างเอกสาร เอกสารสามารถมีข้อมูลที่ต้องการ มีคู่คีย์ - ค่า แต่ยังฝังข้อมูลเมตาของแอตทริบิวต์เพื่อให้การสืบค้นง่ายขึ้น

จุดแข็ง

ร้านเอกสารมีความยืดหยุ่นมาก พวกเขาจัดการกับข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้ดี ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องทราบในระหว่างการตั้งค่าว่าจะจัดเก็บข้อมูลประเภทใดดังนั้นนี่จึงเป็นทางเลือกที่ดีเมื่อไม่ชัดเจนล่วงหน้าว่าข้อมูลประเภทใดจะเข้ามา

ผู้ใช้สามารถสร้างโครงสร้างที่ต้องการในเอกสารเฉพาะโดยไม่ส่งผลกระทบต่อเอกสารทั้งหมด สามารถแก้ไขสคีมาได้โดยไม่ทำให้เกิดการหยุดทำงานซึ่งทำให้มีความพร้อมใช้งานสูง ความเร็วในการเขียนโดยทั่วไปจะเร็วเช่นกัน

นอกจากความยืดหยุ่นแล้วนักพัฒนายังชอบที่เก็บเอกสารเพราะปรับขนาดในแนวนอนได้ง่าย การแบ่งส่วนที่จำเป็นสำหรับการปรับขนาดแนวนอนนั้นใช้งานง่ายกว่าการใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ดังนั้นจึงจัดเก็บเอกสารได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

จุดอ่อน

ฐานข้อมูลเอกสารสละการปฏิบัติตาม ACID เพื่อความยืดหยุ่น นอกจากนี้ในขณะที่การสืบค้นสามารถทำได้ในเอกสารก็ไม่สามารถทำได้ในเอกสาร

ใช้ฐานข้อมูลเอกสารสำหรับ:

  • ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง
  • การจัดการเนื้อหา
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
  • การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

ที่เก็บคีย์ - ค่า (Redis, Memcached)

ที่เก็บคีย์ - ค่าคือประเภทของฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งแต่ละค่าเชื่อมโยงกับคีย์เฉพาะ เรียกอีกอย่างว่าอาร์เรย์เชื่อมโยง

“ คีย์” คือตัวระบุเฉพาะที่เชื่อมโยงกับค่าเท่านั้น คีย์สามารถเป็นอะไรก็ได้ที่ DBMS อนุญาต ตัวอย่างเช่นใน Redis คีย์แมนจะเป็นลำดับไบนารีใดก็ได้ที่มีขนาดสูงสุด 512MB

"ค่า" จะถูกจัดเก็บเป็น blobs และไม่ต้องการสคีมาที่กำหนดไว้ สามารถอยู่ในรูปแบบใดก็ได้: ตัวเลขสตริงตัวนับ JSON XML HTML PHP ไบนารีรูปภาพวิดีโอสั้นรายการและแม้แต่คู่คีย์ - ค่าอื่น ๆ ที่ห่อหุ้มอยู่ในออบเจ็กต์ DBMS บางตัวอนุญาตให้ระบุประเภทข้อมูลได้ แต่ไม่บังคับ

จุดแข็ง

ฐานข้อมูลลักษณะนี้มีผลบวกมากมาย มีความยืดหยุ่นอย่างเหลือเชื่อสามารถจัดการประเภทข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย คีย์ใช้เพื่อตรงไปยังค่าโดยไม่มีการค้นหาดัชนีหรือการรวมดังนั้นประสิทธิภาพจึงสูง การพกพาเป็นข้อดีอีกอย่างหนึ่ง: ที่เก็บคีย์ - ค่าสามารถย้ายจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่งได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ ในที่สุดก็สามารถปรับขนาดได้ตามแนวนอนและมีต้นทุนการดำเนินงานโดยรวมที่ต่ำกว่า

จุดอ่อน

ความยืดหยุ่นมาพร้อมกับราคา ไม่สามารถสืบค้นค่าได้เนื่องจากถูกเก็บไว้เป็นหยดและสามารถส่งคืนได้ในลักษณะนี้เท่านั้น ทำให้การรายงานหรือแก้ไขบางส่วนของค่าทำได้ยาก ไม่ใช่ทุกวัตถุที่จะจำลองเป็นคู่คีย์ - ค่าได้ง่ายเช่นกัน

ใช้ที่เก็บคีย์ - ค่าสำหรับ:

  • คำแนะนำ
  • โปรไฟล์ผู้ใช้และการตั้งค่า
  • ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์หรือความคิดเห็นในบล็อก
  • การจัดการเซสชันตามขนาด
  • ข้อมูลที่จะเข้าถึงบ่อย แต่ไม่ได้รับการอัปเดตบ่อยครั้ง

ร้านค้าเสากว้าง (Cassandra, HBase)

ร้านค้าแบบคอลัมน์กว้างหรือที่เรียกว่าที่เก็บคอลัมน์หรือที่เก็บระเบียนที่ขยายได้เป็นฐานข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับคอลัมน์แบบไดนามิก บางครั้งพวกเขาจะถูกมองว่าเป็นประเภทของที่เก็บคีย์ - ค่า แต่มีคุณลักษณะของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมด้วย

ร้านค้าคอลัมน์กว้างใช้แนวคิดของคีย์สเปซแทนสคีมา คีย์สเปซประกอบด้วยตระกูลคอลัมน์ (คล้ายกับตาราง แต่มีโครงสร้างที่ยืดหยุ่นกว่า) ซึ่งแต่ละแถวมีหลายแถวที่มีคอลัมน์ที่แตกต่างกัน แต่ละแถวไม่จำเป็นต้องมีจำนวนหรือประเภทของคอลัมน์เดียวกัน การประทับเวลากำหนดเวอร์ชันล่าสุดของข้อมูล

จุดแข็ง

ฐานข้อมูลประเภทนี้มีประโยชน์บางประการของฐานข้อมูลทั้งเชิงสัมพันธ์และไม่เกี่ยวข้อง จัดการได้ดีกับทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลกึ่งโครงสร้างมากกว่าฐานข้อมูลอื่น ๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องและอัปเดตได้ง่ายกว่า เมื่อเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แล้วสามารถปรับขนาดตามแนวนอนได้มากกว่าและปรับขนาดได้เร็วกว่า

ฐานข้อมูลคอลัมน์บีบอัดได้ดีกว่าระบบที่ใช้แถว นอกจากนี้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ยังง่ายต่อการสำรวจ ร้านค้าแบบคอลัมน์กว้างนั้นดีโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการค้นหาการรวบรวม

จุดอ่อน

งานเขียนมีราคาแพงในขนาดเล็ก แม้ว่าการอัปเดตจะทำได้ง่ายในจำนวนมาก แต่การอัปโหลดและอัปเดตแต่ละระเบียนนั้นทำได้ยาก นอกจากนี้ร้านค้าแบบคอลัมน์กว้างยังทำงานช้ากว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เมื่อจัดการธุรกรรม

ใช้ที่เก็บคอลัมน์แบบกว้างสำหรับ:

  • การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ
  • คลังข้อมูลบนข้อมูลขนาดใหญ่
  • โครงการขนาดใหญ่ (รูปแบบฐานข้อมูลนี้ไม่ใช่เครื่องมือที่ดีสำหรับการใช้งานธุรกรรมโดยเฉลี่ย)

เครื่องมือค้นหา (Elasticsearch)

อาจดูแปลกหากรวมเครื่องมือค้นหาไว้ในบทความเกี่ยวกับประเภทฐานข้อมูล อย่างไรก็ตาม Elasticsearch ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในแวดวงนี้เนื่องจากนักพัฒนามองหาวิธีใหม่ ๆ ในการลดความล่าช้าในการค้นหา Elastisearch เป็นโซลูชันการจัดเก็บและการค้นคืนข้อมูลแบบไม่เกี่ยวกับเอกสารที่จัดเรียงและปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับการจัดเก็บและการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว

จุดแข็ง

Elastisearch สามารถปรับขนาดได้มาก มีสคีมาที่ยืดหยุ่นและการเรียกค้นบันทึกอย่างรวดเร็วพร้อมตัวเลือกการค้นหาขั้นสูงรวมถึงการค้นหาข้อความแบบเต็มคำแนะนำและนิพจน์การค้นหาที่ซับซ้อน

คุณลักษณะการค้นหาที่น่าสนใจที่สุดประการหนึ่งคือการหยุดชะงัก Stemming วิเคราะห์รูปแบบรากของคำเพื่อค้นหาบันทึกที่เกี่ยวข้องแม้ว่าจะใช้รูปแบบอื่น ตัวอย่างเช่นผู้ใช้ที่ค้นหาฐานข้อมูลการจ้างงานสำหรับ "งานที่ต้องจ่าย" ก็จะพบตำแหน่งที่มีป้ายกำกับว่า "จ่าย" และ "จ่าย"

จุดอ่อน

Elastisearch ใช้เป็นตัวกลางหรือที่เก็บข้อมูลเสริมมากกว่าฐานข้อมูลหลัก มีความทนทานต่ำและมีความปลอดภัยต่ำ ไม่มีการรับรองความถูกต้องโดยธรรมชาติหรือการควบคุมการเข้าถึง นอกจากนี้ Elastisearch ยังไม่รองรับการทำธุรกรรม

ใช้เครื่องมือค้นหาเช่น Elastisearch for:

  • ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ด้วยผลการค้นหาที่เร็วขึ้น
  • การบันทึก

การพิจารณาขั้นสุดท้าย

แอปพลิเคชั่นบางตัวเข้ากันได้ดีกับจุดแข็งของฐานข้อมูลประเภทใดประเภทหนึ่ง แต่สำหรับโครงการส่วนใหญ่จะมีการทับซ้อนระหว่างสองหรือมากกว่า ในกรณีดังกล่าวอาจเป็นประโยชน์ในการพิจารณาว่าฐานข้อมูลใดในรูปแบบที่แข่งขันกันเป็นผู้สมัครที่ดี ผู้ขายนำเสนอคุณลักษณะที่หลากหลายสำหรับการปรับแต่งฐานข้อมูลของตนตามมาตรฐานส่วนบุคคล สิ่งเหล่านี้บางส่วนอาจช่วยแก้ไขความไม่แน่นอนเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆเช่นความปลอดภัยความสามารถในการปรับขนาดและค่าใช้จ่าย