PostgreSQL vs MariaDB สำหรับแอพ CRUD เชิงธุรกรรม

เมื่อแอพ CRUD เกินกว่าระดับโปรโตไทป์

แอพ CRUD ในระยะโปรโตไทป์มักรู้สึกเร็ว เพราะข้อมูลน้อย ทีมเล็ก และทราฟฟิกคาดเดาได้ คุณอาจพอไปได้ด้วยคำสั่งเรียบง่าย สองสามดัชนี และการแก้สคีมาด้วยมือตามต้องการ แล้วพอแอพมีผู้ใช้จริง เวิร์กโฟลว์จริง และกำหนดส่งของจริง สิ่งต่าง ๆ ก็เปลี่ยนไป

การเติบโตเปลี่ยนลักษณะงาน หน้ารายการและแดชบอร์ดถูกเปิดตลอดวัน คนจำนวนมากแก้ไขแถวเดียวกัน งานแบ็กกราวด์เริ่มเขียนเป็นชุด นี่คือจุดที่คำว่า “เมื่อวานยังทำได้” กลายเป็นหน้าช้า เวลา timeout แบบสุ่ม และการรอล็อกช่วงพีค

คุณอาจข้ามเส้นนี้แล้วถ้าพบสิ่งเช่น หน้ารายการช้าหลังหน้า 20, การปล่อยเวอร์ชันมีการ backfill ข้อมูล (ไม่ใช่แค่เพิ่มคอลัมน์), มีฟิลด์ยืดหยุ่นเพิ่มขึ้นสำหรับเมตาดาต้าและ payload จากผู้จะเชื่อมต่อ, หรือคำร้องเรียนว่า “บันทึกช้ามาก” ในช่วงที่มีคนใช้เยอะ

นั่นคือเวลาที่การเปรียบเทียบ PostgreSQL กับ MariaDB หยุดเป็นเรื่องแบรนด์และกลายเป็นคำถามเชิงปฏิบัติ สำหรับงาน CRUD เชิงธุรกรรม รายละเอียดที่มักตัดสินผลลัพธ์คือ ตัวเลือกการจัดดัชนีเมื่อคำสั่งค้นหาซับซ้อนขึ้น ความปลอดภัยของการย้ายสคีมาเมื่อโตแล้ว การเก็บและค้นหา JSON และฟีเจอร์การค้นหาที่ลดงานฝั่งแอพ

บทความนี้เน้นพฤติกรรมของฐานข้อมูลเหล่านั้น ไม่ลงลึกเรื่องการกำหนดขนาดเซิร์ฟเวอร์ ราคาคลาวด์ หรือสัญญาผู้ขาย เรื่องเหล่านั้นสำคัญ แต่แก้ไขได้ง่ายกว่าการเปลี่ยนสคีมาและสไตล์การเขียนคำสั่งที่ผลิตภัณฑ์ของคุณพึ่งพา

เริ่มจากความต้องการของแอพ ไม่ใช่แบรนด์ฐานข้อมูล

จุดเริ่มต้นที่ดีกว่าไม่ใช่ “PostgreSQL หรือ MariaDB” แต่เป็นพฤติกรรมรายวันของแอพ: สร้างแถว อัปเดตไม่กี่ฟิลด์ แสดงรายการที่กรองแล้ว และคงความถูกต้องเมื่อคนหลายคนคลิกพร้อมกัน

จดสิ่งที่หน้าจอที่ยุ่งที่สุดทำ มีการอ่านต่อการเขียนเท่าไร พีคเกิดเมื่อไร (เช้า login, สิ้นเดือนรายงาน, import จำนวนมาก)? เก็บตัวกรองและการเรียงลำดับที่คุณพึ่งพาไว้ เพราะสิ่งเหล่านี้จะกำหนดการออกแบบดัชนีและรูปแบบคำสั่งค้นหาในภายหลัง

จากนั้นกำหนดสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ สำหรับหลายทีมหมายถึงความสอดคล้องเข้มงวดเมื่อเกี่ยวกับเงินหรือสต็อก ประวัติ audit ว่า “ใครเปลี่ยนอะไร” และคำสั่งรายงานที่จะไม่พังเมื่อสคีมาเปลี่ยน

ความเป็นจริงด้านปฏิบัติการสำคัญเท่าฟีเจอร์ ตัดสินใจว่าจะรันฐานข้อมูลแบบ managed หรือ self-host ต้องกู้คืนจาก backup ได้เร็วแค่ไหน และทนต่อเวลาบำรุงรักษาได้มากน้อยเพียงไร

สุดท้าย กำหนดคำว่า “เร็วพอ” เป็นเป้าหมายชัดเจน เช่น: p95 latency ของ API ภายใต้โหลดปกติ (200–400 ms), p95 ภายใต้ความพร้อมกันสูงสุด (อาจเป็น 2x ปกติ), การรอล็อกสูงสุดที่ยอมรับได้ขณะอัปเดต (ต่ำกว่า 100 ms), และเวลาจำกัดสำหรับ backup/restore

พื้นฐานการจัดดัชนีที่ขับเคลื่อนความเร็ว CRUD

แอพ CRUD ส่วนใหญ่รู้สึกเร็วจนตารางพุ่งไปหลายล้านแถวและทุกหน้ากลายเป็น “รายการที่กรองและเรียงลำดับ” ตอนนั้นการจัดดัชนีคือความต่างระหว่างคำสั่ง 50 ms กับ timeout 5 วินาที

ดัชนีแบบ B-tree เป็นงานหลักเริ่มต้นทั้งใน PostgreSQL และ MariaDB ช่วยเมื่อต้องกรองตามคอลัมน์, join ตามคีย์, และเมื่อ ORDER BY ตรงกับลำดับของดัชนี ความต่างด้านประสิทธิภาพจริง ๆ มักมาจาก selectivity (แถวที่ตรงเงื่อนไขมีมากน้อยแค่ไหน) และว่าดัชนีพอที่จะรองรับทั้งการกรองและการเรียงลำดับโดยไม่ต้องสแกนแถวเพิ่มหรือไม่

เมื่แอพโตขึ้น ดัชนีประกอบ (composite indexes) มีความสำคัญมากกว่าดัชนีคอลัมน์เดียว รูปแบบทั่วไปคือการกรอง multi-tenant บวกสถานะ บวกการเรียงลำดับตามเวลา เช่น (tenant_id, status, created_at) วางตัวกรองที่คงที่ที่สุดไว้ก่อน (มักเป็น tenant_id) แล้วตัวกรองถัดไป แล้วคอลัมน์ที่เรียงลำดับ วิธีนี้มักดีกว่าดัชนีแยกที่ optimizer รวมไม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความแตกต่างจะเห็นได้กับดัชนีที่ “ฉลาดกว่า” PostgreSQL รองรับ partial และ expression indexes ซึ่งดีสำหรับหน้าจอจำเพาะ (เช่น ดัชนีเฉพาะ “ตั๋วที่ยังเปิดอยู่”) พวกมันทรงพลัง แต่ทีมอาจประหลาดใจถ้าคำสั่งค้นหาไม่ตรงกับ predicate เป๊ะ ๆ

ดัชนีมีต้นทุน ทุก INSERT และ UPDATE ต้องอัปเดตดัชนีด้วย ดังนั้นง่ายที่จะปรับปรุงหน้าจอหนึ่ง ๆ แล้วไปชะลอการเขียนทั้งหมดเงียบ ๆ

วิธีปฏิบัติเรียบง่ายเพื่อมีวินัย:

• เพิ่มดัชนีเฉพาะเมื่อมันตอบโจทย์เส้นทางคำสั่งจริง (หน้าจอหรือ API ที่คุณตั้งชื่อได้)
• เลือกดัชนีประกอบดี ๆ หนึ่งชุดมากกว่าดัชนีหลายชุดที่ทับซ้อน
• ตรวจสอบดัชนีหลังเปลี่ยนฟีเจอร์และลบส่วนเกิน
• วางแผนการบำรุงรักษา: PostgreSQL ต้อง vacuum/analyze เป็นประจำเพื่อลด bloat; MariaDB ก็พึ่งสถิติที่ดีและบางครั้งต้อง cleanup
• วัดก่อนและหลัง แทนการเชื่อสัญชาติญาณ

การจัดดัชนีสำหรับหน้าจอจริง: รายการ, การค้นหา, และการแบ่งหน้า

แอพ CRUD ส่วนใหญ่ใช้เวลาบนไม่กี่หน้าจอ: รายการที่มีตัวกรอง กล่องค้นหา และหน้ารายละเอียด การเลือกฐานข้อมูลสำคัญน้อยกว่าการที่ดัชนีของคุณเข้ากับหน้าจอหรือไม่ แต่ทั้งสองเครื่องมือให้ชุดเครื่องมือที่ต่างกันเมื่อโตขึ้น

สำหรับหน้ารายการ คิดลำดับนี้ก่อน: กรองก่อน, เรียงลำดับต่อมา, แล้วแบ่งหน้า รูปแบบที่พบบ่อยคือ “ตั๋วทั้งหมดสำหรับบัญชี X, สถานะใน (open, pending), เรียงจากใหม่สุด” ดัชนีประกอบที่เริ่มด้วยคอลัมน์ตัวกรองและจบด้วยคอลัมน์เรียงลำดับมักได้ผลดีที่สุด

การแบ่งหน้าควรใส่ใจเป็นพิเศษ การแบ่งหน้าแบบ offset (OFFSET 380) ช้าลงเมื่อตัวเลขหน้าสูงขึ้นเพราะฐานข้อมูลยังต้องเดินผ่านแถวก่อนหน้า Keyset pagination คงที่กว่า: ส่งค่าสุดท้ายที่เห็น (เช่น created_at และ id) และขอ 20 แถวถัดไปที่เก่ากว่านั้น มันยังลดแถวซ้ำหรือขาดเมื่อมีแถวใหม่เข้ามาระหว่างการเลื่อนดู

PostgreSQL มีทางเลือกที่เป็นประโยชน์สำหรับหน้ารายการ: ดัชนีแบบ “covering” ด้วย INCLUDE ซึ่งช่วยให้เกิด index-only scans เมื่อ visibility map อนุญาต MariaDB ก็ทำ covering reads ได้ แต่โดยปกติทำโดยใส่คอลัมน์ที่ต้องการลงในนิยามดัชนีโดยตรง ซึ่งอาจทำให้ดัชนีกว้างและแพงขึ้นในการดูแล

คุณน่าจะต้องปรับดัชนีเมื่อ endpoint รายการช้าลงตามขนาดตารางแม้ว่าจะคืนแค่ 20–50 แถว, การเรียงลำดับช้าต้องเอา ORDER BY ออก, หรือ I/O กระโดดขึ้นในตัวกรองง่าย ๆ คำสั่งยาวขึ้นยังเพิ่มการรอล็อกตอนพีค

ตัวอย่าง: หน้าคำสั่งซื้อที่กรองด้วย customer_id และ status และเรียงด้วย created_at มักได้ประโยชน์จากดัชนีที่เริ่มด้วย (customer_id, status, created_at) ถ้าคุณเพิ่มการค้นหาด้วยหมายเลขคำสั่ง นั่นมักเป็นดัชนีแยก ไม่ใช่สิ่งที่ต่อเข้ากับดัชนีรายการเดิม

การย้ายสคีมา: ทำให้การปล่อยเวอร์ชันปลอดภัยเมื่อข้อมูลโต

การย้ายสคีมาไม่ใช่แค่ “เปลี่ยนตาราง” อีกต่อไป เมื่อมีผู้ใช้จริงและประวัติข้อมูล คุณต้องจัดการ backfill tighten constraints และทำความสะอาดรูปแบบข้อมูลเก่าโดยไม่ทำให้แอพพัง

ค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยคือ expand, backfill, contract — เพิ่มสิ่งที่ต้องการในทางที่ไม่ขัดกับโค้ดเดิม สำเนาหรือคำนวณข้อมูลเป็นขั้นตอนเล็ก ๆ แล้วค่อยลบเส้นทางเก่าเมื่อแน่ใจ

ในปฏิบัติ นั่นหมายถึงมักจะเพิ่มคอลัมน์ใหม่ที่อนุญาตให้เป็น null หรือเพิ่มตารางใหม่, backfill เป็นชุดเล็กในขณะที่ยังคงเขียนข้อมูลให้สอดคล้องกัน, ยืนยันภายหลังด้วย constraint เช่น NOT NULL, foreign keys, และกฎ unique แล้วจึงลบคอลัมน์ ดัชนี และโค้ดเก่า

การเปลี่ยนสคีมาไม่เท่ากันทั้งหมด การเพิ่มคอลัมน์มักเสี่ยงต่ำ การเพิ่มดัชนียังแพงบนตารางใหญ่ ต้องวางแผนช่วงทราฟฟิกต่ำและวัดผล การเปลี่ยนชนิดคอลัมน์เสี่ยงที่สุดเพราะอาจเขียนข้อมูลใหม่หรือล็อกการเขียน วิธีปลอดภัยที่พบบ่อยคือ: สร้างคอลัมน์ใหม่ที่ชนิดใหม่, backfill, แล้วสลับการอ่าน/เขียน

การย้อนกลับ (rollback) ก็เปลี่ยนความหมายเมื่อสเกลใหญ่ การย้อนสคีมาอาจง่าย แต่การย้อนข้อมูลมักไม่ใช่เช่นนั้น ระบุให้ชัดเจนว่าสามารถยกเลิกอะไรได้ โดยเฉพาะถ้ามีการลบหรือแปลงข้อมูลที่สูญหาย

การรองรับ JSON: ฟิลด์ยืดหยุ่นโดยไม่เจ็บปวดในอนาคต

ฟิลด์ JSON น่าดึงดูดเพราะให้ส่งฟีเจอร์เร็วขึ้น: ฟิลด์ฟอร์มพิเศษ, payload จากการเชื่อมต่อ, การตั้งค่าผู้ใช้, และโน้ตจากระบบภายนอกสามารถใส่ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนสคีมา เคล็ดลับคือการตัดสินใจว่าควรเก็บอะไรใน JSON และอะไรควรเป็นคอลัมน์จริง

ทั้ง PostgreSQL และ MariaDB เหมาะกับ JSON เมื่อต้องเก็บข้อมูลที่แทบไม่ถูกกรอง แต่แสดงผลมากกว่า, เก็บเพื่อดีบัก, เก็บเป็น blob การตั้งค่าส่วนตัวต่อผู้ใช้หรือ tenant, หรือใช้สำหรับแอตทริบิวต์เล็ก ๆ ที่ไม่ขับเคลื่อนการรายงาน

การจัดทำดัชนี JSON คือที่ทีมมักประหลาดใจ การค้นหา key ใน JSON ครั้งเดียวง่าย แต่การกรองและเรียงลำดับตามค่านั้นบนตารางใหญ่ประสิทธิภาพอาจพัง PostgreSQL มีตัวเลือกดัชนี JSON ที่แข็งแรง แต่คุณยังต้องมีวินัย: เลือกไม่กี่ key ที่คุณจริงจังจะกรองและจัดทำดัชนี แล้วเก็บส่วนที่เหลือเป็น payload ไม่ทำดัชนี MariaDB ก็ค้นหา JSON ได้ แต่รูปแบบการค้นหาภายใน JSON ที่ซับซ้อนมักเปราะบางและยากรักษาประสิทธิภาพ

JSON ยังทำให้การบังคับ constraint อ่อนลง ยากที่จะบังคับว่า “ต้องเป็นหนึ่งในค่านี้” หรือ “ต้องมีค่าตลอดเลย” ใน blob ที่ไม่มีโครงสร้าง และเครื่องมือรายงานโดยทั่วไปชอบคอลัมน์ที่มีชนิดข้อมูลชัดเจน

กฎที่ปรับขนาดได้: เริ่มด้วย JSON สำหรับสิ่งที่ยังไม่แน่นอน แต่ถ้าคุณ (1) กรองหรือเรียงลำดับตามมัน, (2) ต้องการ constraint, หรือ (3) เห็นมันโผล่ในแดชบอร์ดทุกสัปดาห์ ให้ normalize เป็นคอลัมน์หรือ child tables การเก็บการตอบกลับ API จัดส่งทั้งหมดเป็น JSON มักโอเค แต่ฟิลด์อย่าง delivery_status และ carrier ควรเป็นคอลัมน์จริงเมื่อเริ่มต้องการการรายงานและสนับสนุน

ฟีเจอร์คำสั่งที่ปรากฏในแอพที่โตขึ้น

ช่วงแรก แอพ CRUD ส่วนใหญ่รันคำสั่ง SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE แบบเรียบง่าย ต่อมาคุณเพิ่ม activity feed, มุมมอง audit, รายงานแอดมิน และการค้นหาที่ต้องรู้สึกทันที นั่นคือจุดที่การเลือกฐานข้อมูลกลายเป็นการแลกเปลี่ยนฟีเจอร์

CTE และ subqueries ช่วยให้คำสั่งซับซ้อนอ่านง่าย เหมาะเมื่อสร้างผลลัพธ์เป็นขั้นตอน (กรองคำสั่ง, join การชำระเงิน, คำนวณยอด) แต่ความอ่านง่ายอาจซ่อนต้นทุน เมื่อตัวคำสั่งช้า คุณอาจต้องเขียน CTE ใหม่เป็น subquery หรือ join แล้วเช็ก execution plan อีกครั้ง

ฟังก์ชันวินโดว์สำคัญตอนที่ใครสักคนขอ “จัดอันดับลูกค้าตามยอดใช้จ่าย”, “แสดงยอดสะสม”, หรือ “สถานะล่าสุดต่อแต่ละตั๋ว” พวกมันมักแทนลูปซับซ้อนในแอพและลดจำนวนคำสั่งได้

การเขียนที่ idempotent เป็นอีกข้อกำหนดระดับผู้ใหญ่ เมื่อเกิด retry (เครือข่าย, งานแบ็กกราวด์) upsert ช่วยให้เขียนปลอดภัยโดยไม่สร้างรายการซ้ำ:

• PostgreSQL: INSERT ... ON CONFLICT
• MariaDB: INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE

การค้นหา (search) เป็นฟีเจอร์ที่แอบเติบโตขึ้นในทีม การค้นหาข้อความแบบ built-in อาจครอบคลุมสินค้าคงคลัง ฐานความรู้ และโน้ตสนับสนุน การค้นหาแบบ trigram เหมาะกับ type-ahead และการทนต่อการพิมพ์ผิด ถ้าการค้นหาเป็นหัวใจ (การจัดอันดับซับซ้อน ตัวกรองมาก ทราฟฟิกหนัก) เครื่องมือค้นหาแยกต่างหากอาจคุ้มค่ากับความซับซ้อนเพิ่มขึ้น

ตัวอย่าง: พอร์ทัลคำสั่งเริ่มต้นด้วย “แสดงคำสั่ง” ผ่านไปปีหนึ่งต้อง “แสดงคำสั่งล่าสุดของลูกค้าแต่ละคน, จัดอันดับตามการใช้จ่ายรายเดือน, และค้นหาทื่อตัวสะกดผิด” นั่นเป็นความสามารถของฐานข้อมูล ไม่ใช่แค่งาน UI

ทรานแซ็กชัน ล็อก และความพร้อมกันภายใต้โหลด

เมื่อทราฟฟิกต่ำ ฐานข้อมูลเกือบทั้งหมดให้ความรู้สึกดี ภายใต้โหลด ความต่างมักอยู่ที่การจัดการการเปลี่ยนแปลงพร้อมกันบนข้อมูลเดียว ไม่ใช่แค่ความเร็วดิบ ทั้ง PostgreSQL และ MariaDB ทำงาน CRUD เชิงธุรกรรมได้ แต่คุณยังต้องออกแบบเพื่อลด contention

Isolation แบบภาษาง่าย ๆ

ทรานแซ็กชันคือชุดขั้นตอนที่ควรสำเร็จพร้อมกัน Isolation ควบคุมสิ่งที่ session อื่นเห็นขณะขั้นตอนเหล่านั้นรัน ระดับ isolation สูงช่วยหลีกเลี่ยงการอ่านที่น่าตกใจ แต่เพิ่มการรอหลายครั้ง หลายแอพเริ่มด้วยค่าเริ่มต้นแล้วเพิ่ม isolation เฉพาะ flow ที่ต้องการจริง (เช่น การเรียกเก็บบัตรและอัปเดตคำสั่ง)

อะไรที่ทำให้เกิดปัญหาล็อกจริง ๆ

ปัญหาการล็อกในแอพ CRUD มักมาจากไม่กี่ต้นตอ: แถวร้อนที่ทุกคนอัปเดต, counters ที่เปลี่ยนทุกการกระทำ, คิวงานที่คนงานหลายตัวพยายาม claim งานถัดไปเดียวกัน, และทรานแซ็กชันยาวที่ถือล็อกขณะรองานเครือข่ายหรือเวลาผู้ใช้

เพื่อลด contention ทำให้ทรานแซ็กชันสั้น อัปเดตเฉพาะคอลัมน์ที่ต้องการ และหลีกเลี่ยงการเรียกเครือข่ายขณะเปิดทรานแซ็กชัน

นิสัยที่ช่วยคือ retry เมื่อเกิด conflict ถ้าตัวแทนสนับสนุนสองคนบันทึกการแก้ไขตั๋วเดียวกันพร้อมกัน อย่า fail เงียบ ๆ ตรวจจับความขัดแย้ง โหลดแถวล่าสุด แล้วขอให้ผู้ใช้ประยุกต์การเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง

เพื่อตรวจปัญหาตั้งแต่เนิ่น ๆ ดู deadlocks, ทรานแซ็กชันที่รันนาน, และคำสั่งที่ใช้เวลารอแทนการรัน ทำให้ slow query logs เป็นกิจวัตร โดยเฉพาะหลังการปล่อยที่เพิ่มหน้าจอใหม่หรืองานแบ็กกราวด์

การปฏิบัติการที่สำคัญหลังเปิดใช้จริง

หลังเปิด คุณไม่ได้ปรับแค่ความเร็วคำสั่ง แต่ปรับเพื่อการกู้คืน การเปลี่ยนแปลงที่ปลอดภัย และประสิทธิภาพที่คาดเดาได้

ขั้นตอนถัดมาที่พบบ่อยคือเพิ่ม replica primary รับเขียน replica ให้บริการหน้าอ่านหนัก เช่นแดชบอร์ด แนวคิดเรื่องความสดใหม่ของข้อมูลเปลี่ยน: บางการอ่านสามารถยอมรับการล้าหลังเป็นวินาทีได้ ดังนั้นแอพต้องรู้ว่าหน้าไหนต้องอ่านจาก primary (เช่น “คำสั่งที่พึ่งสร้าง”) และหน้าไหนทนเห็นข้อมูลเก่าได้ (เช่น สรุปรายสัปดาห์)

backup เป็นแค่ครึ่งงาน สิ่งที่สำคัญคือกู้คืนได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง กำหนดการทดสอบ restore เป็นประจำในสภาพแวดล้อมแยกต่างหาก แล้วยืนยันพื้นฐาน: แอพเชื่อมต่อได้ ตารางสำคัญมี และคำสั่งหลักคืนค่าที่คาดหวัง ทีมมักค้นพบช้าเกินไปว่าตนสำรองผิดสิ่ง หรือเวลา restore นานกว่าที่งบประมาณ downtime อนุญาต

การอัปเกรดก็ไม่ใช่แค่คลิกและหวัง ให้วางแผนช่วงบำรุงรักษา อ่านหมายเหตุความเข้ากันได้ และทดสอบเส้นทางอัปเกรดด้วยสำเนาข้อมูล production แม้การอัปเดตเล็กน้อยอาจเปลี่ยน query plans หรือพฤติกรรมรอบดัชนีและฟังก์ชัน JSON

การสังเกตการณ์เรียบง่ายให้ผลเร็ว เริ่มจาก slow query logs และ top queries ตามเวลารวม, การอิ่มตัวของการเชื่อมต่อ, replication lag (ถ้ามี), อัตราการถูก cache และแรงกดดัน I/O, และการรอล็อก/เหตุการณ์ deadlock

วิธีเลือก: กระบวนการประเมินเชิงปฏิบัติ

ถ้าตัดสินใจไม่ได้ หยุดอ่านรายการฟีเจอร์แล้วรันการทดลองเล็ก ๆ กับโหลดงานของคุณเอง เป้าหมายไม่ใช่เบนช์มาร์กสมบูรณ์แบบ แต่เป็นการหลีกเลี่ยงความประหลาดใจเมื่อโตถึงหลายล้านแถวและรอบการปล่อยเร่งขึ้น

1) สร้างชุดทดสอบเล็กที่เหมือน production

เลือกชิ้นส่วนของแอพที่แทนความเจ็บปวดจริง: หนึ่งหรือสองตารางหลัก หน้าจอสำคัญ และเส้นทางเขียนที่เกี่ยวข้อง เก็บคำสั่งยอดนิยมของคุณ (หน้า list, detail, งานแบ็กกราวด์) โหลดจำนวนแถวที่สมจริง (อย่างน้อย 100x ของโปรโตไทป์ ด้วยรูปร่างข้อมูลที่คล้ายกัน) ใส่ดัชนีที่คิดว่าจะต้องใช้ แล้วรันคำสั่งเดียวกันด้วยตัวกรองและการเรียงลำดับเดียวกัน บันทึกเวลา ทำซ้ำขณะมีการเขียนเกิดขึ้น (สคริปต์ง่าย ๆ ที่ INSERT และ UPDATE ก็พอ)

ตัวอย่างเร็ว ๆ คือหน้ารายการ "Customers" ที่กรองตามสถานะ ค้นหาชื่อ เรียงตามกิจกรรมล่าสุด และแบ่งหน้า หน้าจอเดียวนี้มักเผยว่าการจัดดัชนีและพฤติกรรม planner จะเป็นอย่างไรเมื่อโต

2) ซ้อมการย้ายสคีมาเหมือนการปล่อยจริง

สร้างสเตจจิ้งคัดลอกข้อมูลและฝึกการเปลี่ยนที่คุณรู้ว่าจะมา: เพิ่มคอลัมน์, เปลี่ยนชนิด, backfill, เพิ่มดัชนี วัดเวลาที่ใช้ มันบล็อกการเขียนไหม และการย้อนกลับหมายความว่าอย่างไรเมื่อข้อมูลเปลี่ยนแล้ว

3) ใช้คะแนนแบบง่าย

หลังทดสอบ ให้ให้คะแนนแต่ละตัวเลือกตามประสิทธิภาพสำหรับคำสั่งจริงของคุณ, ความถูกต้องและความปลอดภัย (constraints, transactions, edge cases), ความเสี่ยงการย้ายสคีมา (การล็อก, downtime, recovery options), ความพยายามด้านปฏิบัติการ (backup/restore, replication, monitoring), และความคุ้นเคยของทีม

เลือกฐานข้อมูลที่ลดความเสี่ยงสำหรับ 12 เดือนข้างหน้า ไม่ใช่ตัวที่ชนะการทดสอบจุดเล็กจุดเดียว

ความผิดพลาดและกับดักที่พบบ่อย

ปัญหาฐานข้อมูลที่แพงที่สุดมักเริ่มจาก "ชัยชนะชั่วคราว" ทั้งสองฐานข้อมูลรันแอพ CRUD ได้ แต่พฤติกรรมที่ผิดจะทำร้ายได้ทั้งคู่เมื่อทราฟฟิกและข้อมูลโตขึ้น

กับดักทั่วไปคือใช้ JSON เป็นทางลัดสำหรับทุกอย่าง ฟิลด์ "extras" ยืดหยุ่นพอสำหรับข้อมูลที่เป็นทางเลือกจริง ๆ แต่ฟิลด์แกนหลักเช่น status, timestamps, foreign keys ควรเป็นคอลัมน์จริง มิฉะนั้นจะได้ตัวกรองช้า การตรวจสอบยาก และ refactor เจ็บปวดเมื่อการรายงานกลายเป็นสิ่งสำคัญ

กับดักของดัชนีคือเพิ่มดัชนีให้ทุกตัวกรองที่เห็นบนหน้าจอ ดัชนีเร่งการอ่าน แต่ชะลอการเขียนและทำให้การย้ายสคีมาหนัก ควรจัดดัชนีตามการใช้งานจริงแล้วยืนยันด้วยโหลดที่วัดได้

การย้ายสคีมาจะกัดคุณเมื่อมันล็อกตาราง การเปลี่ยนครั้งใหญ่ ๆ เช่นเขียนคอลัมน์ขนาดใหญ่ใหม่, เพิ่ม NOT NULL พร้อมค่า default, หรือสร้างดัชนีใหญ่ อาจบล็อกการเขียนเป็นนาที หั่นการเปลี่ยนเสี่ยงเป็นขั้นตอนและวางแผนช่วงเวลาที่แอพเงียบ

อย่าไว้ใจค่าเริ่มต้นของ ORM ตลอดไป เมื่อตารางจาก 1,000 แถวเป็น 10 ล้าน คุณต้องอ่าน execution plans, หาดัชนีที่หายไป, และแก้ join ช้า

สัญญาณเตือนด่วน: ฟิลด์ JSON ถูกใช้เป็นตัวกรองหลักและเรียงลำดับ, จำนวนดัชนีเพิ่มโดยไม่วัดผลการเขียน, การย้ายสคีมาที่เขียนตารางใหญ่ในครั้งเดียว, และการแบ่งหน้าที่ไม่มีการเรียงลำดับคงที่ (ทำให้แถวหายหรือซ้ำ)

เช็คลิสต์ด่วนก่อนตัดสินใจ

ก่อนเลือกฝั่ง ทำเช็คลิสต์ตามหน้าจอที่ยุ่งที่สุดและกระบวนการปล่อยเวอร์ชันของคุณ

• หน้าจอหลักของคุณยังเร็วในช่วงพีคได้ไหม? ทดสอบหน้ารายการที่ช้าที่สุดด้วยตัวกรอง การเรียง และการแบ่งหน้าจริง และยืนยันว่าดัชนีตรงกับคำสั่งเหล่านั้น
• คุณส่งการเปลี่ยนสคีมาได้ปลอดภัยไหม? เขียนแผน expand-backfill-contract สำหรับการเปลี่ยนถัดไปที่เป็นภัย
• มีกฎชัดเจนสำหรับ JSON vs คอลัมน์ไหม? ตัดสินใจว่า key ไหนต้องค้นหา/เรียงและคีย์ไหนยืดหยุ่นจริง ๆ
• คุณพึ่งพาฟีเจอร์คำสั่งเฉพาะไหม? ตรวจสอบพฤติกรรม upsert, ฟังก์ชันวินโดว์, พฤติกรรม CTE, และว่าต้องการ functional หรือ partial indexes ไหม
• คุณจะปฏิบัติการหลังเปิดได้ไหม? พิสูจน์ว่ากู้คืนจาก backup ได้, วัด slow queries, และทำ baseline ของ latency และ lock waits

ตัวอย่าง: จากการติดตามคำสั่งแบบง่ายสู่พอร์ทัลลูกค้าที่ยุ่ง

นึกภาพพอร์ทัลลูกค้าที่เริ่มต้นเรียบง่าย: ลูกค้าเข้าสู่ระบบ ดูคำสั่ง ดาวน์โหลดใบแจ้งหนี้ และเปิดตั๋วสนับสนุน สัปดาห์แรก แทบทุกฐานข้อมูลเชิงธุรกรรมก็เพียงพอ หน้าโหลดเร็ว สคีมาเล็ก

ไม่กี่เดือนต่อมา ช่วงการเติบโตเริ่มปรากฏ ลูกค้าขอการกรองเช่น “คำสั่งส่งใน 30 วันที่ผ่านมา จ่ายด้วยบัตร มีการคืนบางส่วน” ฝ่ายสนับสนุนต้องการ export เป็น CSV เร็ว ๆ ฝ่ายการเงินต้องการ audit trail ว่าใครเปลี่ยนสถานะใบแจ้งหนี้ เมื่อไร และจากค่าใดเป็นค่าใด รูปแบบคำสั่งขยายกว้างกว่าและหลากหลายกว่าหน้าจอเดิม

นั่นคือจุดที่การตัดสินใจเป็นเรื่องฟีเจอร์เฉพาะและพฤติกรรมของพวกมันภายใต้โหลดจริง

ถ้าคุณเพิ่มฟิลด์ยืดหยุ่น (คำสั่งการจัดส่งพิเศษ, แอตทริบิวต์ที่กำหนดเอง, เมตาดาต้าตั๋ว) การรองรับ JSON สำคัญเพราะคุณจะอยากค้นหาข้างในฟิลด์เหล่านั้น ให้ซื่อสัตย์กับตัวเองว่าทีมจะจัดดัชนี path ภายใน JSON ยืนยันรูปแบบ และรักษาประสิทธิภาพเมื่อ JSON โตขึ้นหรือไม่

การรายงานเป็นอีกจุดที่กดดัน เมื่อคุณ join orders, invoices, payments, และ tickets พร้อมตัวกรองมาก ๆ คุณจะสนใจดัชนีประกอบ, การวางแผนคำสั่ง, และความง่ายในการปรับดัชนีโดยไม่ downtime การย้ายสคีมายังไม่ใช่ "รันสคริปต์วันศุกร์" อีกต่อไป แต่มันเป็นส่วนหนึ่งของทุกการปล่อย เพราะการเปลี่ยนเล็กน้อยอาจกระทบล้านแถว

ทางปฏิบัติคือจดห้าหน้าจอจริงและ export ที่คาดว่าจะมีในหกเดือนข้างหน้า, เพิ่มตารางประวัติ audit ตั้งแต่แรก, เบนช์มาร์กกับขนาดข้อมูลสมจริงโดยใช้คำสั่งที่ช้าที่สุดของคุณ (ไม่ใช่ hello-world CRUD), และกำหนดกฎทีมสำหรับการใช้ JSON, การจัดดัชนี, และการย้ายสคีมา

ถ้าคุณอยากไปเร็วโดยไม่สร้างทุกชั้นเอง AppMaster สามารถสร้าง backend ที่พร้อม production เว็บแอพ และแอพ native จากโมเดลแบบภาพ มันยังช่วยให้คุณปฏิบัติต่อหน้าจอ ตัวกรอง และกระบวนการธุรกิจเป็นภาระงานจริงตั้งแต่ต้น ซึ่งช่วยจับความเสี่ยงเรื่องดัชนีและการย้ายสคีมาก่อนที่จะกระทบ production