NoSQL (ไม่เพียงแต่ SQL) แสดงถึงการออกจากระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม (RDBMS) และประกอบขึ้นเป็นคลาสของระบบฐานข้อมูลที่กว้างขึ้นซึ่งใช้แนวทางทางเลือกที่ไม่เชิงสัมพันธ์ในการจัดเก็บข้อมูลและการสืบค้น ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากในปัจจุบัน ฐานข้อมูล NoSQL ขึ้นชื่อในด้านความสามารถในการปรับขนาด ความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และใช้งานง่าย ในบริบทของการสร้างแบบจำลองข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL จะแสดงความแตกต่างในวิธีจัดโครงสร้างและการสืบค้นข้อมูลเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล SQL
โดยทั่วไปแล้ว การสร้างโมเดลข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL จะเกี่ยวข้องกับการใช้โมเดลข้อมูลหลักอย่างน้อยหนึ่งโมเดลจากสี่โมเดลต่อไปนี้:
- เชิงเอกสาร: การจัดเก็บโครงสร้างข้อมูลแบบลำดับชั้น เช่น รูปแบบ JSON หรือ BSON ซึ่งช่วยให้สามารถแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนและซ้อนกันได้ ตัวอย่าง ได้แก่ MongoDB, Couchbase และ RavenDB
- คีย์-ค่า: มุ่งเน้นไปที่การจัดเก็บและการจัดการอาร์เรย์ที่เชื่อมโยง โดยที่คู่คีย์-ค่าแต่ละรายการสามารถระบุที่อยู่ได้ ตัวอย่าง ได้แก่ Redis, Amazon DynamoDB และ Riak
- ตระกูลคอลัมน์: การใช้การออกแบบที่เก็บข้อมูลแบบเรียงเป็นแนวซึ่งคอลัมน์จะถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเป็นตระกูลคอลัมน์และแบ่งพาร์ติชันเป็นหลายโหนด ตัวอย่าง ได้แก่ Apache Cassandra, Google BigTable และ ScyllaDB
- ตามกราฟ: การใช้ประโยชน์จากทฤษฎีกราฟเพื่อจัดการการจัดเก็บและการดึงข้อมูลจุดข้อมูลและความสัมพันธ์ในโครงสร้างที่คล้ายกราฟ ตัวอย่าง ได้แก่ Neo4j, Amazon Neptune และ ArangoDB
องค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ การประมวลผลแบบเรียลไทม์ และระบบกระจายข้อมูลขนาดใหญ่ได้นำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือโพลีมอร์ฟิก ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะมีส่วนสำคัญของข้อมูลที่สร้างโดยแอปพลิเคชันเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และ IoT สมัยใหม่
การเพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL อาจเกิดจากปัจจัยสำคัญหลายประการ ประการแรก พวกเขาจัดการกับข้อจำกัดของ RDBMS แบบดั้งเดิมอย่างมีประสิทธิภาพในแง่ของความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพ เนื่องจากปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลที่สร้างโดยแอปพลิเคชันยังคงเพิ่มขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL จึงมีความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนโดยธรรมชาติผ่านการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลและการจำลองแบบข้ามหลายโหนดในระบบแบบกระจาย ความสามารถนี้ในการขยายขนาดออก แทนที่จะขยายขนาด สถาปัตยกรรมช่วยให้ฐานข้อมูล NoSQL สามารถรองรับการขยายตัวอย่างรวดเร็วของความต้องการจัดเก็บข้อมูล และรักษาประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานในระดับสูง ประการที่สอง ฐานข้อมูล NoSQL มีโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดของแอปพลิเคชันเมื่อเวลาผ่านไป โดยไม่จำเป็นต้องใช้กระบวนการย้ายฐานข้อมูลที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง ความคล่องตัวนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในแนวปฏิบัติการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบคล่องตัวยุคใหม่ ซึ่งมีวงจรการพัฒนาแบบวนซ้ำและการอัพเดตบ่อยครั้งเป็นเรื่องปกติ สุดท้ายนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะมีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมและแบบสอบถามที่เรียบง่ายกว่าและเป็นมิตรกับนักพัฒนา ซึ่งอำนวยความสะดวกในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว และลดระยะเวลาในการออกสู่ตลาดสำหรับแอปพลิเคชันและคุณสมบัติใหม่ๆ
ด้วยข้อดีเหล่านี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนาซอฟต์แวร์และองค์กรต่างๆ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จากการสำรวจโดย Stack Overflow ในปี 2021 ปัจจุบัน MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โดยนักพัฒนา 32.8% รายงานการใช้งาน ตามมาด้วย Redis ที่ 26.9% และ Elasticsearch ที่ 16.6% นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL ยังได้รับการรับรองจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud และ Microsoft Azure ซึ่งเสนอบริการ NoSQL ที่มีการจัดการ รวมถึง Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore และ Azure Cosmos DB ตามลำดับ
เนื่องจากภูมิทัศน์การสร้างแบบจำลองข้อมูลยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ฐานข้อมูล NoSQL จึงมีแนวโน้มที่จะได้รับความสนใจเพิ่มเติมในฐานะทางเลือกหรือส่วนเสริมของ RDBMS แบบเดิม ในบางกรณี องค์กรอาจใช้กลยุทธ์การคงอยู่ของหลายภาษา โดยใช้ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL ผสมกันเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจใช้ RDBMS เช่น PostgreSQL สำหรับการประมวลผลธุรกรรมและการรายงาน ในขณะที่ใช้ประโยชน์จาก MongoDB สำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนและเป็นลำดับชั้น และ Elasticsearch สำหรับการค้นหาข้อความและการวิเคราะห์
เมื่อพูดถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับฐานข้อมูล NoSQL บน AppMaster ลูกค้าจะมีตัวเลือกมากมายให้เลือกใช้ AppMaster รองรับฐานข้อมูล NoSQL ที่หลากหลายสำหรับแบ็คเอนด์ ทำให้ผู้ใช้สามารถรวมแอปพลิเคชันของตนเข้ากับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ด้วยความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลภาพที่นำเสนอโดยแพลตฟอร์ม ผู้ใช้สามารถสร้างและแก้ไขโมเดลข้อมูลของตนได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ความสามารถในการแสดงและจัดการโมเดลข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ในรูปแบบภาพ รวมกับชุดเครื่องมือ no-code อันทรงพลังของ AppMaster ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมาก และให้อำนาจแก่ผู้ใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งปรับขนาดได้ได้รวดเร็วและคุ้มต้นทุนมากขึ้นกว่าเดิม .
