NoSQL คืออะไร
โดย
NoSQL ย่อมาจาก Not Only SQL เป็นคำที่ใช้เรียกกลุ่มของระบบจัดการฐานข้อมูลที่แตกต่างจากระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) แบบดั้งเดิม (ที่ใช้ภาษา SQL ในการจัดการข้อมูล) NoSQL ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับความต้องการของแอปพลิเคชันสมัยใหม่ที่มีลักษณะข้อมูลที่หลากหลาย, ปริมาณข้อมูลที่มหาศาล (Big Data) และ ความต้องการในการปรับขนาด (Scalability) ที่สูง
- ★สิ่งที่มักเข้าใจผิดกี่ยวกับ NoSQL
○ การแทนที่ SQL ทั้งหมด
แม้จะมีชื่อว่า "Not Only SQL" แต่ NoSQL ไม่ได้หมายความว่าจะเลิกใช้ SQL ไปเลย ในหลายๆ สถานการณ์ SQL ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด NoSQL เป็นเพียงทางเลือกเพิ่มเติมสำหรับจัดการข้อมูลที่มีลักษณะเฉพาะบางอย่าง
○ ระบบฐานข้อมูลแบบเดียวกัน
NoSQL ครอบคลุมระบบฐานข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละประเภทก็มีโครงสร้าง และ วิธีการทำงานที่แตกต่างกัน
- ★NoSQL ทำงานอย่างไร
○ การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่เป็นไปตาม Schema ที่ตายตัว แตกต่างจาก RDBMS ที่ต้องกำหนด Schema ของตารางล่วงหน้า NoSQL มักจะมีความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างแตกต่างกันได้ในที่เดียวกัน (Schema-less หรือ Flexible Schema)
○ การกระจายข้อมูล (Distribution)
NoSQL มักถูกออกแบบมาให้สามารถกระจายข้อมูล และ ปริมาณการทำงานไปยังหลายๆ เซิร์ฟเวอร์ได้อย่างง่ายดาย เพื่อรองรับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และ การเข้าถึงที่สูงขึ้น (Horizontal Scalability)
○ การใช้ Key-Value Pairs, Documents, Graphs, หรือ Column Families
แทนที่จะใช้ตารางที่มีแถว และคอลัมน์แบบ RDBMS, NoSQL จะใช้โครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อให้เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล และ กรณีการใช้งาน
- ★ประเภทของ NoSQL Database
○ Key-Value Stores
จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบคู่ของ Key และ Value เหมาะสำหรับ caching, session management และ การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ซับซ้อน
ตัวอย่าง: Redis, Memcached
○ Document Databases
จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเอกสาร (Document) เช่น JSON หรือ XML ซึ่งสามารถมีโครงสร้างที่ซับซ้อน และ แตกต่างกันได้ เหมาะสำหรับ content management, user profiles, และ catalog
ตัวอย่าง: MongoDB, Couchbase
○ Column-Family Stores
จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Column Families ซึ่งเป็นกลุ่มของคอลัมน์ที่เกี่ยวข้อง เหมาะสำหรับ Big Data, analytics, และ time-series data
ตัวอย่าง: Cassandra, HBase
○ Graph Databases
จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Nodes (จุด) และ Edges (เส้นเชื่อม) เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เหมาะสำหรับ social networks, recommendation engines และ knowledge graphs
ตัวอย่าง: Neo4j, Amazon Neptune
- ★ประโยชน์
○ Scalability
สามารถปรับขนาดในแนวนอน (เพิ่มเซิร์ฟเวอร์) ได้ง่าย เพื่อรองรับปริมาณข้อมูล และ การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น
○ Flexibilite
รองรับข้อมูลที่มีโครงสร้างที่แตกต่างกันได้ ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันมีความคล่องตัวมากขึ้น
○ Performance
นบางกรณี NoSQL สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า RDBMS สำหรับ workload บางประเภท โดยเฉพาะการอ่าน และ เขียนข้อมูลจำนวนมาก
○ Availability
ระบบ NoSQL หลายตัวถูกออกแบบมาให้มีความพร้อมใช้งานสูง (High Availability) และ ทนทานต่อความผิดพลาด (Fault Tolerance)
- ★ตัวอย่างการใช้งาน
☆ Key-Value Stores
○ Caching
เก็บข้อมูลที่ถูกเรียกใช้งานบ่อยๆ ใน memory เพื่อลดโหลดบนฐานข้อมูลหลัก
○ Session Management
จัดเก็บข้อมูล session ของผู้ใช้สำหรับ web applications
☆ Document Databases
○ Content Management Systems (CMS)
จัดเก็บ articles, blog posts, และ media content
○ E-commerce Catalogs
จัดเก็บข้อมูลสินค้า, descriptions และ reviews
○ User Profiles
จัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ที่มี fields ที่แตกต่างกัน
☆ Column-Family Stores
○ Analytics
เก็บ และ วิเคราะห์ข้อมูล log files, sensor data, และ clickstreams
○ Time-Series Data
จัดเก็บข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น stock prices หรือ IoT sensor readings
☆ Graph Databases
○ Social Networks
แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง users (friends, followers)
○ Recommendation Engines
แนะนำสินค้า หรือ ผู้ใช้ based on relationships and preferences
○ Knowledge Graphs
จัดเก็บข้อมูล และ ความสัมพันธ์ระหว่าง entities เพื่อการสืบค้นข้อมูลที่ซับซ้อน
✏️ Shoper Gamer
Credit :
👇
- ●https://www.mongodb.com/resources/basics/databases/nosql-explained
- ●https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/NoSQL-Not-Only-SQL
- ●https://www.borntodev.com/2020/04/15/nosql-%E0%B8%84%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B8%B4%E0%B8%AB%E0%B8%A2%E0%B8%B1%E0%B8%87%E0%B8%A7%E0%B8%B0/
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
