ประเภทของระบบการจัดการฐานข้อมูล

ระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) คือซอฟต์แวร์ที่จัดการฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้กระบวนการจัดเก็บ เรียกค้น และจัดการข้อมูลง่ายขึ้น ทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น DBMS ยังรับประกันความปลอดภัย ความสมบูรณ์ และความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่เก็บไว้ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีระบบ การจัดการฐานข้อมูล จำนวนมากเกิดขึ้น โดยแต่ละระบบมีคุณสมบัติ ข้อดี และกรณีการใช้งานเฉพาะตัว

บทความนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระบบการจัดการฐานข้อมูลประเภทต่างๆ โดยเริ่มจากฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นและเครือข่าย และสำรวจคุณลักษณะ ประโยชน์ และข้อเสียที่เป็นเอกลักษณ์ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างประเภท DBMS เหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเมื่อเลือกระบบฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับความต้องการเฉพาะของคุณ

ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น

ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นเป็นหนึ่งในระบบการจัดการฐานข้อมูลประเภทแรกสุด ตามชื่อที่แนะนำ ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบตามโครงสร้างลำดับชั้นที่ประกอบด้วยความสัมพันธ์ระหว่างพ่อแม่และลูก เหมือนกับแผนภูมิต้นไม้ครอบครัว เอนทิตีหลักสามารถมีรายการลูกได้หลายคน แต่เอนทิตีลูกสามารถมีรายการหลักได้เพียงรายการเดียวเท่านั้น โครงสร้างนี้แสดงในรูปแบบคล้ายต้นไม้

แบบจำลองฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นมักใช้ในแอปพลิเคชันเมนเฟรมในช่วงทศวรรษ 1960 และ 1970 ซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูลเหล่านี้ใช้ภาษาคิวรีที่ใช้การนำทาง ซึ่งการดึงข้อมูลจะดำเนินการโดยการนำทางผ่านโครงสร้างแบบต้นไม้จากบนลงล่างหรือจากล่างขึ้นบน

แม้ว่าฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นจะให้การจัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็มีข้อจำกัดหลายประการ:

• ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน: โมเดลลำดับชั้นไม่อนุญาตให้มีความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม ซึ่งอาจเป็นปัญหาสำหรับโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนและแอปพลิเคชันสมัยใหม่ที่มีความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างเอนทิตี
• ความยืดหยุ่น: การปรับเปลี่ยนสคีมาของฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นอาจมีความซับซ้อน เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอาจต้องมีการปรับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมดใหม่อย่างมีนัยสำคัญ
• ความซ้ำซ้อน: ความซ้ำซ้อนของข้อมูลอาจเกิดขึ้นในฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นหากเอนทิตีลูกหลายรายการใช้ช่องข้อมูลเดียวกัน ซึ่งนำไปสู่การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นยังคงใช้อยู่ในปัจจุบันในระบบเดิมบางระบบ แต่ข้อจำกัดเกี่ยวกับความยืดหยุ่น ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และความซ้ำซ้อน ทำให้ไม่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันสมัยใหม่ที่มีโครงสร้างข้อมูลและความต้องการที่หลากหลาย

ฐานข้อมูลเครือข่าย

ฐานข้อมูลเครือข่ายกลายเป็นการปรับปรุงฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นและมีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขข้อจำกัดบางประการ ทำให้เกิดความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างเอนทิตี ทำให้มีความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดได้มากขึ้น ต่างจากโมเดลแบบลำดับชั้น โมเดลเครือข่ายอนุญาตให้เอนทิตีลูกมีพาเรนต์หลายตัว ทำให้เกิดโครงสร้างคล้ายเว็บ

ฐานข้อมูลเครือข่ายใช้ภาษาคิวรีการนำทางคล้ายกับฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น เรกคอร์ดจะแสดงเป็นโหนด และลิงก์แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างเรกคอร์ด การดึงข้อมูลในฐานข้อมูลเครือข่ายเกี่ยวข้องกับการติดตามลิงก์หรือเส้นทางระหว่างโหนดตามความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

แม้ว่าฐานข้อมูลเครือข่ายจะให้ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขยายได้มากกว่าฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ:

• ความซับซ้อน: ด้วยโครงสร้างที่เหมือนเว็บและความสัมพันธ์ที่หลากหลาย ฐานข้อมูลเครือข่ายจึงอาจซับซ้อนและยากต่อการจัดการ โดยเฉพาะกับโครงการขนาดใหญ่
• การสืบค้นที่ยาก: ภาษาการสืบค้นแบบนำทางของฐานข้อมูลเครือข่ายอาจเป็นเรื่องยากที่จะใช้ และการสืบค้นอาจมีความซับซ้อนเนื่องจากโครงสร้างข้อมูลและความสัมพันธ์มีความซับซ้อนมากขึ้น
• การปรับเปลี่ยน: การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างหรือสคีมาของฐานข้อมูลเครือข่ายอาจเป็นเรื่องที่น่าเบื่อและใช้เวลานาน เนื่องจากอาจเกี่ยวข้องกับการกำหนดความสัมพันธ์และการเชื่อมโยงระหว่างโหนดใหม่

ฐานข้อมูลเครือข่ายมีกรณีการใช้งานในสถานการณ์เฉพาะที่ต้องใช้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและโครงสร้างข้อมูล แต่ความท้าทายด้านความซับซ้อนและการสืบค้นอาจจำกัดความสามารถในการนำไปใช้ในแอปพลิเคชันฐานข้อมูลทั่วไปและสมัยใหม่

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS)

หนึ่งในระบบการจัดการฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือ Relational Database Management Systems (RDBMS) ระบบเหล่านี้เป็นไปตามโมเดลเชิงสัมพันธ์ โดยจัดเก็บข้อมูลไว้ในตารางที่มีความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ละตารางประกอบด้วยแถวที่เรียกว่าระเบียน และคอลัมน์ที่แสดงถึงคุณลักษณะ คีย์หลักที่กำหนดโดยหนึ่งคอลัมน์ขึ้นไป จะระบุแต่ละระเบียนในตารางโดยไม่ซ้ำกัน RDBMS ใช้ Structured Query Language (SQL) เพื่อจัดการข้อมูล ทำให้ผู้ใช้สามารถสืบค้น แทรก อัปเดต และลบบันทึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ยังสามารถรวมตาราง รวมและจัดกลุ่มข้อมูล กรองผลลัพธ์ และเรียงลำดับแถวโดยใช้ตัวดำเนินการเชิงสัมพันธ์ ข้อดีบางประการของ RDBMS ได้แก่ :

• ความสอดคล้อง: พวกเขากำหนดสคีมากับข้อมูลที่เก็บไว้ รับรองการสนับสนุนที่สอดคล้องกันสำหรับประเภทข้อมูล ข้อจำกัด และความสัมพันธ์ของตาราง
• ธุรกรรมที่เป็นกรด: RDBMS ปฏิบัติตามคุณสมบัติ ACID (อะตอมมิกซิตี ความสม่ำเสมอ การแยกตัว ความทนทาน) ของธุรกรรม รับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูล ความน่าเชื่อถือ และการแยกธุรกรรม
• การควบคุมการทำงานพร้อมกัน: พวกเขาใช้กลไกการควบคุมการทำงานพร้อมกันที่ซับซ้อน เช่น การล็อคสองเฟส เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้หลายคนสามารถเข้าถึงและอัปเดตข้อมูลพร้อมกันโดยไม่มีข้อขัดแย้งหรือความไม่สอดคล้องกัน
• ความปลอดภัย: RDBMS นำเสนอคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง รวมถึงการตรวจสอบสิทธิ์ การอนุญาต การเข้ารหัสข้อมูล และข้อจำกัดการเข้าถึงข้อมูลระดับคอลัมน์

RDBMS ยอดนิยมบางตัว ได้แก่ MySQL, PostgreSQL , Microsoft SQL Server และ Oracle Database RDBMS อาจไม่เหมาะกับทุกกรณีการใช้งานเนื่องจากข้อจำกัด:

• ความสามารถในการปรับขนาด: พวกเขาประสบปัญหาในการปรับขนาดในแนวนอนทั่วทั้งระบบแบบกระจาย ซึ่งอาจจำกัดประสิทธิภาพและความจุในแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่
• ความยืดหยุ่น: ข้อกำหนดสคีมาที่เข้มงวดอาจทำให้ยากต่อการพัฒนาแบบจำลองข้อมูลหรือรองรับประเภทข้อมูลและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงวัตถุ

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงวัตถุ (OODBMS) ผสมผสานการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและความสามารถในการจัดการฐานข้อมูล ทำให้ผู้ใช้สามารถจำลองข้อมูลเป็นวัตถุได้ วิธีการนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการแสดงประเภทข้อมูลและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน และเปิดใช้งานการจัดเก็บอ็อบเจ็กต์ถาวรได้โดยตรง คุณสมบัติที่สำคัญบางประการของ OODBMS ได้แก่:

• การระบุวัตถุ: แต่ละวัตถุมีตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน ช่วยให้สามารถอ้างอิงและขจัดความซ้ำซ้อนของวัตถุได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การห่อหุ้ม: ออบเจ็กต์รวมข้อมูล (คุณลักษณะ) และการดำเนินการ (วิธีการ) ที่กำหนดไว้ในคลาส ส่งเสริมการแยกข้อมูลแบบนามธรรม การนำกลับมาใช้ใหม่ได้ และความเป็นโมดูล
• การสืบทอด: ออบเจ็กต์สามารถสืบทอดคุณลักษณะและวิธีการจากคลาสพาเรนต์ ช่วยให้สามารถจัดระเบียบโมเดลข้อมูลและส่งเสริมการนำกลับมาใช้ใหม่ได้

ที่มาของภาพ: วิกิพีเดีย

OODBMS ยอดนิยมบางรายการ ได้แก่ ObjectDB, Db4o, PostgreSQL พร้อมส่วนขยายเพิ่มเติม และ ObjectStore ประโยชน์ของ OODBMS อาจถูกจำกัดด้วยข้อเสียต่อไปนี้:

• การนำไปใช้: OODBMS ยังไม่ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ซึ่งหมายความว่าทรัพยากรที่น้อยลง ตัวเลือกการสนับสนุน และข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้นในความเชี่ยวชาญของนักพัฒนา
• ความเข้ากันได้: อาจไม่รองรับ SQL แบบสำเร็จรูป ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้กับระบบหรือเครื่องมือที่มีอยู่

ฐานข้อมูล NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL หรือที่รู้จักในชื่อฐานข้อมูล "ไม่เกี่ยวข้อง" หรือ "ไม่ใช่เฉพาะ SQL" มีความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้จัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และมักใช้ในข้อมูลขนาดใหญ่และแอปพลิเคชันแบบกระจาย ฐานข้อมูล NoSQL สามารถแบ่งได้เป็นประเภทต่อไปนี้:

ร้านขายเอกสาร

ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลในเอกสารโดยใช้รูปแบบที่ยืดหยุ่น เช่น JSON หรือ BSON ตัวอย่าง ได้แก่ MongoDB , Couchbase และ RavenDB

ร้านค้าคีย์-ค่า

ฐานข้อมูลเหล่านี้ใช้คู่คีย์-ค่าอย่างง่าย ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่าง ได้แก่ Redis, Amazon DynamoDB และ Riak

ร้านค้าตระกูลคอลัมน์

ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลในคอลัมน์แทนที่จะเป็นแถว ช่วยให้ดำเนินการอ่าน-เขียนได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่าง ได้แก่ Apache Cassandra, HBase และ ScyllaDB

ฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างกราฟ โดยโหนดแสดงถึงเอนทิตีและขอบแสดงถึงความสัมพันธ์ ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการข้ามความสัมพันธ์และกราฟที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว ตัวอย่าง ได้แก่ Neo4j , Amazon Neptune และ ArangoDB

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของฐานข้อมูล NoSQL ได้แก่:

• ความสามารถในการปรับขนาด: มีคุณสมบัติเป็นเลิศในการปรับสเกลแนวนอน ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบกระจายขนาดใหญ่
• ความยืดหยุ่น: รองรับโมเดลข้อมูลแบบไดนามิกหรือที่กำลังพัฒนา ซึ่งมักจะมีการจัดเก็บข้อมูลแบบไม่มีสคีมา ทำให้การจัดการโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนง่ายขึ้น

แม้จะมีข้อดี แต่ฐานข้อมูล NoSQL ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน:

• ธุรกรรม ACID: ฐานข้อมูล NoSQL บางส่วนไม่ปฏิบัติตามคุณสมบัติของ ACID และฐานข้อมูลที่มักจะให้ “ความสอดคล้องในที่สุด” ซึ่งตรงข้ามกับโมเดลความสอดคล้องที่เข้มงวดกว่า
• ความซับซ้อน: ฐานข้อมูล NoSQL อาจมีความท้าทายมากขึ้นในการเรียนรู้และดำเนินการ เนื่องจากมีโมเดลข้อมูลและภาษาคิวรีที่หลากหลาย

เมื่อเลือกระหว่างฐานข้อมูล RDBMS, OODBMS และ NoSQL สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ให้พิจารณาความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น ความซับซ้อนของโมเดลข้อมูล และปัจจัยด้านประสิทธิภาพ สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าคุณได้เลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของคุณ

ฐานข้อมูล NewSQL

ฐานข้อมูล NewSQL ซึ่งเป็นส่วนเสริมล่าสุดในโลกของระบบการจัดการฐานข้อมูล มีเป้าหมายที่จะนำฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ดีที่สุด (เช่น SQL) และฐานข้อมูล NoSQL มาสู่โซลูชันแบบครบวงจร ด้วยการรวมประโยชน์ของการรับประกัน ACID (ความเป็นอะตอมมิก ความสม่ำเสมอ การแยกตัว ความทนทาน) และความสามารถในการปรับขนาดของฐานข้อมูล NoSQL ทำให้ NewSQL มอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบที่ต้องการปริมาณการประมวลผลธุรกรรมสูงและข้อจำกัดด้านความสอดคล้องที่เข้มงวด

ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์สมัยใหม่และสถาปัตยกรรมแบบกระจาย โดยระบุข้อจำกัดของ RDBMS แบบเดิมเมื่อทำงานในสถานการณ์ที่มีประสิทธิภาพสูงและมีขนาดใหญ่ ประโยชน์หลักๆ ของฐานข้อมูล NewSQL ได้แก่:

• ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น: ฐานข้อมูล NewSQL สามารถรองรับเวิร์กโหลดแบบกระจายขนาดใหญ่ โดยให้ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนโดยไม่กระทบต่อความสม่ำเสมอ
• ประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุง: ด้วยการใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์และสถาปัตยกรรมสมัยใหม่ ฐานข้อมูล NewSQL จึงมีประสิทธิภาพที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับทั้งการอ่านและเขียน
• ความสอดคล้องที่แข็งแกร่ง: ฐานข้อมูล NewSQL จะรักษาคุณสมบัติ ACID ของฐานข้อมูล SQL แบบเดิม เพื่อให้มั่นใจในความสมบูรณ์และความสม่ำเสมอของข้อมูลในระหว่างการทำธุรกรรมที่เกิดขึ้นพร้อมกัน
• อินเทอร์เฟซ SQL ที่คุ้นเคย: นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาคิวรีใหม่ เนื่องจากฐานข้อมูล NewSQL ส่วนใหญ่รองรับคิวรีและไวยากรณ์ SQL มาตรฐาน ช่วยลดขั้นตอนการเรียนรู้และได้รับประโยชน์จากเครื่องมือที่มีอยู่

ฐานข้อมูล NewSQL ยอดนิยมบางส่วน ได้แก่:

• CockroachDB: ฐานข้อมูล SQL แบบคลาวด์เนทีฟและปรับขนาดได้ที่ให้การกระจายทางภูมิศาสตร์และความยืดหยุ่นต่อการหยุดทำงาน
• VoltDB: ฐานข้อมูล NewSQL ในหน่วยความจำที่ใช้งานได้ พร้อมประสิทธิภาพการเขียนสูง ปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันธุรกรรม
• NuoDB: ฐานข้อมูล SQL แบบกระจายที่ช่วยให้ปรับใช้แอปพลิเคชันได้ง่ายและสามารถปรับขยายได้ทั่วทั้งสภาพแวดล้อมภายในองค์กร ระบบคลาวด์ และไฮบริด

ฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL ประเภทหนึ่งที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่เชื่อมต่อกันสูง พวกเขาแสดงข้อมูลเป็นโหนด (เอนทิตี) และขอบ (ความสัมพันธ์) ช่วยให้มีความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพมากขึ้นในการสืบค้นความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและสำรวจความสัมพันธ์เชิงลึกในข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและซ้อนกัน เช่น เครือข่ายสังคม ระบบการแนะนำ และระบบตรวจจับการฉ้อโกง

ประโยชน์หลักของฐานข้อมูลกราฟ ได้แก่ :

• การข้ามผ่านที่เร็วขึ้น: ฐานข้อมูลกราฟได้รับการออกแบบเพื่อการสืบค้นและการประมวลผลความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการข้ามผ่านแบบเรียลไทม์หรือการจับคู่รูปแบบ
• การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่น: ฐานข้อมูลกราฟไม่ต้องการสคีมาที่เข้มงวด ซึ่งต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทำให้นักพัฒนาสามารถอัปเดตและแก้ไขโมเดลข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
• ความสามารถในการสืบค้นขั้นสูง: ฐานข้อมูลกราฟนำเสนอภาษาการสืบค้นโดยเฉพาะ เช่น Cypher (สำหรับ Neo4j) และ Gremlin (สำหรับ Apache TinkerPop) ซึ่งออกแบบมาสำหรับการจับคู่รูปแบบที่ซับซ้อนและการสำรวจเส้นทาง

Try AppMaster no-code today!

Platform can build any web, mobile or backend application 10x faster and 3x cheaper

Start Free

ตัวอย่างฐานข้อมูลกราฟยอดนิยม ได้แก่ :

• Neo4j: ฐานข้อมูลเนทิฟกราฟชั้นนำที่ให้ประสิทธิภาพสูง การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่น และความสามารถในการสืบค้นที่ทรงพลังผ่านภาษาการสืบค้น Cypher
• Amazon Neptune: บริการฐานข้อมูลกราฟที่ได้รับการจัดการจาก AWS ซึ่งรองรับทั้งโมเดลข้อมูล Property Graph และ RDF (Resource Description Framework) และภาษาคิวรี Gremlin และ SPARQL
• ArangoDB: ฐานข้อมูลหลายโมเดลที่รองรับโมเดลข้อมูลกราฟ เอกสาร และคีย์-ค่า พร้อมด้วยภาษาคิวรีที่มีประสิทธิภาพที่เรียกว่า AQL (ArangoDB Query Language)

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลา

ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นฐานข้อมูลเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่ประทับเวลา เช่น ไฟล์บันทึก ข้อมูลเซ็นเซอร์ และข้อมูลตลาดการเงิน ในฐานข้อมูลอนุกรมเวลา การป้อนข้อมูลทุกครั้งจะเชื่อมโยงกับเวลาที่กำหนด ช่วยให้สามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเวลาจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฐานข้อมูลเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการโหลดการเขียนและการสืบค้นที่สูง ทำให้เหมาะสำหรับ IoT การตรวจสอบ และแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่มีขอบเขตเวลากว้างขวาง

ประโยชน์หลักของการใช้ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาคือ:

• การสืบค้นตามเวลาที่มีประสิทธิภาพ: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้นข้อมูลที่มีขอบเขตเวลา ทำให้สามารถดึงจุดข้อมูลหรือการรวมกลุ่มภายในช่วงเวลาที่กำหนดได้อย่างรวดเร็ว
• ประสิทธิภาพการเขียนสูง: ฐานข้อมูลเหล่านี้จัดการการนำเข้าข้อมูลความถี่สูงและสามารถรักษาประสิทธิภาพการเขียนได้แม้ว่าจะต้องจัดการกับข้อมูลขาเข้าจำนวนมหาศาลก็ตาม
• การบีบอัดข้อมูล: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลามักใช้เทคนิคการบีบอัดข้อมูลขั้นสูงเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากเกินไป
• ฟังก์ชันตามเวลาในตัว: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาส่วนใหญ่มีฟังก์ชันในตัวต่างๆ ที่ทำให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้น เช่น การสุ่มตัวอย่าง การรวมกลุ่ม และการแก้ไข

ตัวอย่างของฐานข้อมูลอนุกรมเวลายอดนิยม ได้แก่:

• InfluxDB: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาแบบโอเพ่นซอร์สที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพการเขียนและการสืบค้นระดับสูง ออกแบบมาเพื่อใช้กับปริมาณงาน IoT การตรวจสอบ และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
• TimescaleDB: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาแบบโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นบน PostgreSQL ซึ่งรวมชุดฟีเจอร์ที่หลากหลายของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เข้ากับการปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูลอนุกรมเวลา
• OpenTSDB: ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาแบบโอเพ่นซอร์สและปรับขนาดได้ ซึ่งสร้างขึ้นบนที่เก็บข้อมูลแบบกระจาย Apache HBase ช่วยให้สามารถจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลอนุกรมเวลาปริมาณสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่

ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ได้รับการออกแบบเป็นพิเศษเพื่อจัดเก็บ สืบค้น และจัดการข้อมูลทางภูมิศาสตร์และเชิงพื้นที่ สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับแอปพลิเคชันและบริการระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ การทำแผนที่ และการแสดงภาพข้อมูล ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของวัตถุทางเรขาคณิต เช่น จุด เส้น และรูปหลายเหลี่ยม ซึ่งแสดงถึงตำแหน่งและรูปร่างของลักษณะทางภูมิศาสตร์

ฐานข้อมูลเหล่านี้รองรับประเภทข้อมูล ฟังก์ชัน และดัชนีเฉพาะที่ช่วยให้การสืบค้นและการจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่มีประสิทธิภาพ คุณสมบัติหลักบางประการของฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ ได้แก่ :

• การจัดทำดัชนีเชิงพื้นที่: สร้างดัชนีเฉพาะสำหรับข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อเร่งการสืบค้นเชิงพื้นที่
• ประเภทข้อมูลเชิงพื้นที่: จัดเก็บและจัดการวัตถุทางเรขาคณิต เช่น จุด เส้น และรูปหลายเหลี่ยม ตลอดจนการแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่อื่นๆ เช่น MultiPoint, MultiLineString และ MultiPolygon
• ฟังก์ชันเชิงพื้นที่: ดำเนินการเชิงพื้นที่ เช่น การคำนวณระยะทาง จุดตัด การรวม และการบัฟเฟอร์บนวัตถุทางเรขาคณิต
• ความสัมพันธ์เชิงทอพอโลยี: กำหนดความสัมพันธ์เชิงทอพอโลยีระหว่างวัตถุเชิงพื้นที่ เช่น การกำหนดว่าวัตถุหนึ่งประกอบด้วยอีกวัตถุหนึ่งหรือตัดกันหรือไม่

ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ยอดนิยมบางส่วน ได้แก่ PostGIS (ส่วนขยายของ PostgreSQL), Oracle Spatial, Microsoft SQL Server Spatial และ MySQL Spatial

ระบบฐานข้อมูลในหน่วยความจำ

In-Memory Database Systems (IMDS) คือฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลไว้ในหน่วยความจำหลักเป็นหลัก แทนที่จะเก็บไว้ในดิสก์ไดรฟ์ ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงของ I/O ที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนดิสก์แบบเดิม และส่งผลให้ประสิทธิภาพเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้ในเวลาแฝงต่ำ และปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่เน้นการอ่านและการเขียนอย่างมาก

เนื่องจากความสามารถประสิทธิภาพสูง ฐานข้อมูลในหน่วยความจำจึงมักใช้ในแอปพลิเคชันที่การประมวลผลข้อมูลความเร็วสูงเป็นสิ่งจำเป็น เช่น การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การแคช การเล่นเกม และแพลตฟอร์มการซื้อขายทางการเงิน

ลักษณะสำคัญของระบบฐานข้อมูลในหน่วยความจำ ได้แก่:

• ประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุง: ฐานข้อมูลในหน่วยความจำช่วยให้เข้าถึงการอ่านและเขียนได้เร็วขึ้นโดยการจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำ ลดเวลาแฝงที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บข้อมูลบนดิสก์แบบเดิม
• การควบคุมการทำงานพร้อมกัน: ฐานข้อมูลในหน่วยความจำรองรับการควบคุมการทำงานพร้อมกันหลายเวอร์ชัน เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องของธุรกรรมและความสมบูรณ์ของข้อมูล
• ความสามารถในการปรับขนาด: ฐานข้อมูลในหน่วยความจำได้รับการออกแบบให้ขยายขนาดได้อย่างง่ายดาย โดยกระจายข้อมูลไปยังหลายโหนดเพื่อรองรับข้อมูลและผู้ใช้มากขึ้น
• ความยืดหยุ่นและความทนทาน: เพื่อลดความเสี่ยงของการสูญเสียข้อมูลเนื่องจากไฟฟ้าขัดข้องหรือขัดข้อง ฐานข้อมูลในหน่วยความจำสามารถจัดเตรียมกลไกสำหรับการจัดเก็บข้อมูล การจำลองแบบ และการสำรองข้อมูลแบบถาวร

ระบบฐานข้อมูลในหน่วยความจำยอดนิยม ได้แก่ SAP HANA, Redis, MemSQL, Aerospike และ Amazon Aurora

การเลือกระบบการจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสม

การเลือกระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS) ที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันของคุณขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยซึ่งรวมถึงโมเดลข้อมูล ข้อกำหนดด้านความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพการสืบค้น ความสอดคล้อง และความสมบูรณ์ของข้อมูล DBMS แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อน และตัวเลือกควรขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณ พิจารณาปัจจัยต่อไปนี้เมื่อเลือก DBMS:

1. โครงสร้างและแบบจำลองข้อมูล: ประเมินว่าแอปพลิเคชันของคุณเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้างเป็นหลักหรือไม่ ขึ้นอยู่กับโมเดลข้อมูล คุณสามารถเลือกระหว่าง RDBMS, NoSQL หรือฐานข้อมูลพิเศษอื่นๆ ที่เหมาะกับความต้องการของแอปพลิเคชันของคุณ
2. ความสามารถในการปรับขนาด: พิจารณาการเติบโตในอนาคตของแอปพลิเคชันของคุณ และจำนวนข้อมูลที่จะจัดการ ข้อกำหนดด้านความสามารถในการปรับขนาดอาจส่งผลต่อการเลือกระหว่าง RDBMS แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL หรือฐานข้อมูลพิเศษ เช่น อนุกรมเวลาหรือฐานข้อมูลเชิงพื้นที่
3. ประสิทธิภาพการสืบค้น: กำหนดประเภทของการสืบค้นที่แอปพลิเคชันของคุณต้องการและประเมินประสิทธิภาพของ DBMS สำหรับการสืบค้นเฉพาะเหล่านี้ ฐานข้อมูลบางส่วนได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงานที่มีการอ่านจำนวนมาก ในขณะที่ฐานข้อมูลอื่นๆ เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่เขียนหนักมาก
4. ความสอดคล้อง ความสมบูรณ์ และความน่าเชื่อถือของข้อมูล: เข้าใจถึงความสำคัญของความสอดคล้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ พิจารณาว่าคุณต้องการ DBMS ที่รับประกันความสอดคล้องที่แข็งแกร่งหรือความสอดคล้องในท้ายที่สุดเพียงพอหรือไม่
5. ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการบูรณาการ: พิจารณาการรวมฐานข้อมูลเข้ากับระบบอื่นๆ ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณ และตรวจสอบว่าฐานข้อมูลที่ต้องการมีความเข้ากันได้และตัวเชื่อมต่อสำหรับแอปพลิเคชัน ภาษาการเขียนโปรแกรม และเฟรมเวิร์กของคุณหรือไม่
6. การสนับสนุนชุมชนและผู้ขาย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า DBMS ที่เลือกได้รับการสนับสนุนอย่างดีจากชุมชนและ/หรือผู้ขาย ความพร้อมใช้งานของทรัพยากร บทช่วยสอน และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาสามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อความง่ายในการใช้งานและการบำรุงรักษาของระบบฐานข้อมูล
7. ข้อควรพิจารณาด้านต้นทุน: วิเคราะห์ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) ซึ่งครอบคลุมค่าลิขสิทธิ์ ฮาร์ดแวร์ การบำรุงรักษา และต้นทุนการดำเนินงาน เลือกใช้ DBMS แบบโอเพ่นซอร์สหรือโซลูชันเชิงพาณิชย์ ขึ้นอยู่กับข้อจำกัดด้านงบประมาณของคุณ

ในขณะที่ระบุ DBMS ที่เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ให้พิจารณาดำเนินการประเมินเชิงลึกเกี่ยวกับคุณสมบัติ คุณประโยชน์ และข้อจำกัดของระบบฐานข้อมูลแต่ละระบบ การประเมินข้อกำหนดและข้อจำกัดเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณยังเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งจะช่วยให้แน่ใจว่าคุณเลือกระบบการจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของคุณ

การรวมฐานข้อมูลเข้ากับแพลตฟอร์ม AppMaster No-Code

เมื่อความต้องการแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองเพิ่มมากขึ้น แพลตฟอร์ม ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด อย่าง AppMaster ก็ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นในการเร่งเวลาการพัฒนาและ ลดต้นทุน แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันง่ายขึ้น และมอบความสามารถอันทรงพลังสำหรับการรวมฐานข้อมูลและการจัดการตรรกะทางธุรกิจ การรวมฐานข้อมูลเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายกว่าที่เคยด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือภาพของ AppMaster และการสร้างโค้ดอัตโนมัติ

AppMaster รองรับฐานข้อมูลที่เข้ากันได้กับ PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลหลัก ทำให้สามารถทำงานร่วมกับระบบการจัดการฐานข้อมูลต่างๆ ได้ หากต้องการรวมฐานข้อมูลเข้ากับแอปพลิเคชัน no-code ของ AppMaster คุณต้องทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. สร้างโมเดลข้อมูล: ออกแบบ โมเดลข้อมูล ของคุณด้วยภาพโดยใช้ AppMaster ช่วยให้คุณสามารถกำหนดสคีมาของตารางฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
2. กำหนดตรรกะทางธุรกิจ: ใช้ ตัวออกแบบกระบวนการทางธุรกิจ (BP) ของ AppMaster เพื่อสร้างตรรกะทางธุรกิจแบบเห็นภาพสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ เครื่องมืออันทรงพลังนี้ช่วยให้คุณจัดการการไหลของข้อมูลและการดำเนินการระหว่างส่วนประกอบแอปพลิเคชันและฐานข้อมูล
3. สร้าง REST API: AppMaster จะสร้าง endpoints REST API โดยอัตโนมัติตามโมเดลข้อมูลและตรรกะทางธุรกิจของคุณ ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชันของคุณโต้ตอบกับฐานข้อมูลแบบรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. ออกแบบแอปพลิเคชันบนเว็บและมือถือ: เครื่องมือสร้าง UI drag-and-drop ของ AppMaster ช่วยให้คุณออกแบบแอปพลิเคชันเว็บและมือถือเชิงโต้ตอบที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลของคุณ การใช้เครื่องมือออกแบบ Web BP และเครื่องมือออกแบบ Mobile BP คุณสามารถสร้างตรรกะทางธุรกิจสำหรับแต่ละส่วนประกอบได้
5. เผยแพร่และปรับใช้: เมื่อแอปพลิเคชันของคุณพร้อม AppMaster จะสร้างซอร์สโค้ด คอมไพล์ และปรับใช้แอปพลิเคชันของคุณบนคลาวด์ การกดปุ่ม 'เผยแพร่' จะทำให้คุณสามารถสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันของคุณได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องกังวลเรื่องหนี้ทางเทคนิค

ด้วยการผสานรวมฐานข้อมูลเข้ากับแอปพลิเคชัน no-code ของคุณได้อย่างราบรื่น AppMaster ช่วยให้คุณสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และคุ้มค่าสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่

บทสรุป

ระบบการจัดการฐานข้อมูลมีบทบาทสำคัญในโลกสมัยใหม่ของการพัฒนาแอปพลิเคชัน มีระบบการจัดการฐานข้อมูลหลายประเภทให้เลือกใช้ โดยแต่ละประเภทมีคุณสมบัติ จุดแข็ง และข้อจำกัดเฉพาะตัว

การทำความเข้าใจ DBMS ประเภทต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลแบบลำดับชั้น เครือข่าย เชิงสัมพันธ์ อ็อบเจ็กต์ NoSQL NewSQL กราฟ อนุกรมเวลา เชิงพื้นที่ และฐานข้อมูลในหน่วยความจำ จะช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ ความต้องการเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ การพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความซับซ้อนของโมเดลข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความต้องการเฉพาะกรณีการใช้งานอื่นๆ จะช่วยให้คุณเลือก DBMS ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

สุดท้ายนี้ การใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม no-code เช่น AppMaster สามารถช่วยให้คุณรวมฐานข้อมูลได้อย่างง่ายดาย เร่งกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน และสร้างแอปพลิเคชันแบบกำหนดเองเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณ ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ no-code ทรงพลังเหล่านี้ และปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของฐานข้อมูลในเส้นทางการพัฒนาแอปพลิเคชันของคุณ