เราอาจจะพูดได้ว่า ระบบฐานข้อมูลนั้นได้กลายเป็นกระดูกสันหลังขององค์กรและแอปพลิเคชันยุคใหม่ไปแล้ว การเข้าใจว่า ฐานข้อมูลแต่ละชนิดและการนำไปใช้งานนั้นก็กลายเป็นเรื่องจำเป็นที่นักพัฒนา รวมถึงผู้ที่อยู่ในสายงานไอที ต้องเรียนรู้ ไม่ว่าคุณกำลังจะสร้างแอปสำหรับใช้งานส่วนตัวหรือสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ การเข้าในฐานข้อมูลและเลือกใช้งานให้ถูกต้อง ถือเป็นส่วนที่จะต้องทำ

อะไรคือฐานข้อมูล

ฐานข้อมูลก็คือกลุ่มของโครงสร้างข้อมูลที่ถูกเก็บอยู่ในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ และ ถูกบริหารโดย Database Management System (DBMS) โดยที่ระบบฐานข้อมูลนั้นจะมีหน้าที่ในการ เก็บ ดึง และ บริหาร ข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ และ เป็นพื้นฐานให้แอปพลิเคชันทำงานได้ดี

การเลือกชนิดฐานข้อมูลนั้นแน่นอนว่าจะส่งผลกระทบต่อ ประสิทธิภาพ การขยาย ความเถสียร และ ความถูกต้องของข้อมูล แอปพลิเคชันสมัยใหม่นั้นพึ่งพาฐานข้อมูลอย่างมาก เพื่อให้องค์กรได้เข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว และ เสถียร

ชนิดของฐานข้อมูลสมัยใหม่

1. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หรือ Rlational Databases (RDBMS) : สำหรับฐานข้อมูลชนิดนี้อาจจะเป็นชนิดที่คนรู้จักกันมากที่สุดเลยก็ว่าได้ เพราะด้วยความที่เป็นฐานข้อมูลชนิดแรกๆ ที่หลายคนศึกษาและเรียนรู้ในระดับการศึกษาชั้นต่างๆ โดยมันจะจัดการข้อมูลอยู่ในรูปตาราง แถว และ คอลัม โดยมีสคีมา เป็นตัวกำกับความสัมพันธ์ มันทำงานด้วยหลักการที่เรียกว่า ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) และใช้ภาษา SQL ในการเข้าถึงข้อมูลและดึงข้อมูล

สำหรับตัวอย่างของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์บางส่วนก็จะมี

• MySQL 9.0 ที่ปัจจุบันมีการสนับสนุน JSON, vector data, JavaScript Stored Procedure และการเข้ารหัสแบบ SHA-3
• PostgreSQL 17 และกำลังจะออก version 18 ในเร็วๆ นี้  ด้วยความสามารถในเรื่องการทำ JSON query, vector search, streaming I/O การทำแบ็คอัพแบบอินครีเมนทัล และการสนับสนับสนุน UUID v7
• Oracle Database และ IBM DB2 มีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย การขยาย การทำ multi-cloud และการทำ disaster recovery
• MS SQL Server จากไมโครซอฟต์

มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับ ระบบการเงิน อีคอมเมิร์ส การวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กร

2. ฐานข้อมูล NoSQL

NoSQL นั้นเราเรียกว่าฉีกกฏจากการมีโครงสร้าง และ ตาราง ไปเป็นการอนุญาตให้ใช้งาน เราเรียกว่ากึ่งโครงสร้าง เพื่อเพิ่มความหลากหลายในการเก็บข้อมูล

ชนิดของฐานข้อมูล NoSQL

• ชนิดด็อกคิวเมนต์ ที่เก็บข้อมูลแบบ JSON/BSON เช่น MongoDB, Couchbase, CouchDB
• ชนิดคีย์แวลู ได้แก่ Redis, Amazon DynamoDB
• ชนิดไวด์คอลัม ได้แค่ Apache Cassandra, HBase
• ชนิดกราฟ ได้แก่ Neo4j, Amazon Neptune
• ชนิดหลายโมเดล

เรามาดูความก้าวหน้าบางตัว

• MongoDB สนับสนุน Enterprise SSO, DiskANN vector index การขยายแบบแนวราบ การเข้าถึงแบบควบคุม
• Cassandra 5.0 สนับสนุน vector type, data masking, storage attached index

มันใช้งานได้ยอดเยี่ยมกับ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ระบบ IoT, Social Media และข้อมูลสตรีมมิ่ง

3. ฐานข้อมูลคลาวด์

สำหรับฐานข้อมูลคลาวด์นั้นเราเรียกว่าเป็นดาต้าเบสแบบบริหารได้ มีความเสถียรสูง ยืดหยุ่นสูง และ ขยายได้ทันทีเมื่อต้องการ และ ทำงานได้แบบเซิร์ฟเวอร์เลส เราอาจจะเรียกมันว่าเป็น Database-As-A-Service (DBaaS)

ผู้เช่นชั้นนำในตลาดคือ Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL database, MongoDB Atlas, Amazon Aurora

4. In-Memory และ ฐานข้อมูลแบบกระจาย

สำหรับ In-Memory ก็คือมีความหมายในตัวมันเองเลยคือ มันทำงานแบบในหน่วยความจำ เช่น SAP HANA, SingleStore และ Redis ซึ่งใช้หน่วยความจำหรือ RAM ในการเก็บข้อมูล เพื่อการเข้าถึงแบบ real-time

ฐานข้อมูลแบบกระจายก็จะเป็น CockroachDB, Google Spanner ซึ่งสนับสนุนการทำงานแบบ ACID และทำงานได้แบบ NoSQL ด้วย รองรับการขยายได้ดี

5. Time-Series database

ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับการเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กับเวลาเป็นหลัก เช่น การอ่านค่าจากเซนเซอร์ มันเหมาะอย่างยิ่ง สำหรับกาคิวรีแบบมีเวลามาเกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น InfluxDB, TimescaleDB

6. Object-Oriented และ Multi-Model databases

เช่น ObjectDB ที่ทำการแมปไปยัง object code สำหรับงานด้านมัลติมีเดีย หรือ ArangoDB และ SingleStore ที่เก็บข้อมูลทั้งแบบ ด็อกคิวเมนต์ คีย์แวลู และ คอลัม รวมถึงกราฟได้ในเวลาเดียวกัน จากระบบเดียว

7. ระบบอื่นๆ ที่เหลือ ก็จะมี

• Ledger database ที่ไม่อนุญาตให้ทำการแก้ไขรายงานเมื่อเขียนแล้ว ลักษณะเหมือน blockchain เช่น Amazon QLDB
• Search database สำหรับการค้นหาและวิเคราะห์เช่น Eleasticsearch หรือ OpenSearch
• Vector database สำหรับงานด้าน AI และการค้นหาโดยเฉพาะ ซึ่งรวม vector search  และ LLM

• Facebook
• Twitter
• Line