D Word-a-Dayデータベース
#1日のデータ今日は手紙D-データベースを提供しています。
データベース（Database）またはデータベースは、大量のデータを格納し、他のものよりも高速になるシステムであり、SQLとNo SQLの2つのデータ取得形式に分類されます。
ถ้าให้เล่าจากประสบการณ์ส่วนตัว ตอนเริ่มทำงานกับข้อมูลใหม่ ๆ ฉันมักจะเก็บทุกอย่างไว้ใน Spreadsheet ก่อน เพราะเปิดง่าย แก้ไขเร็ว และแชร์สะดวก แต่พอข้อมูลเริ่มเยอะขึ้น (หลายหมื่นแถวขึ้นไป) หรือมีหลายคนเข้ามาแก้พร้อมกัน ปัญหาจะเริ่มมาเลย เช่น ไฟล์หนัก เปิดช้า ข้อมูลซ้ำซ้อน และคุมเวอร์ชันยากมาก นี่คือจุดที่ “Database (ดาต้าเบส/ฐานข้อมูล)” เข้ามาตอบโจทย์ ดาต้าเบส คือ ระบบสำหรับ “เก็บ จัดการ และเรียกใช้ข้อมูลจำนวนมาก” ได้อย่างมีโครงสร้างและมีประสิทธิภาพกว่าแบบไฟล์ทั่วไป โดยเฉพาะเวลาต้องค้นหาข้อมูลเร็ว ๆ (เช่น ค้นหาลูกค้าคนหนึ่งจากฐานลูกค้านับแสนราย) หรือเวลาต้องดึงข้อมูลมาสรุปเป็นรายงานแบบอัตโนมัติ จุดเด่นที่รู้สึกได้จริงคือความเร็ว ความเสถียร และการจัดสิทธิ์ผู้ใช้งานว่าใครดู/แก้ได้แค่ไหน แล้ว “การเก็บข้อมูลในรูปแบบ database เป็นแบบใด” โดยภาพรวมจะต่างจากการเก็บบนกระดาษหรือ Spreadsheet ตรงที่ Database ออกแบบมาให้รองรับ 1) ข้อมูลเยอะ 2) ความสัมพันธ์ของข้อมูล (เช่น ลูกค้า–ออเดอร์–สินค้า) 3) การค้นหา/กรอง/สรุปที่ซับซ้อน และ 4) หลายคนใช้งานพร้อมกันได้ โดยไม่ทำให้ข้อมูลเพี้ยนง่าย ทีนี้มาถึงคำถามฮิต: SQL คืออะไร? SQL (Structured Query Language) คือ “ภาษาที่ใช้คุยกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์” หรือที่มักเรียกกันว่า SQL Database ซึ่งมองข้อมูลเป็นตาราง (Table) มีแถว/คอลัมน์ชัดเจน เหมาะกับข้อมูลที่โครงสร้างค่อนข้างนิ่ง เช่น ระบบขายของ ระบบสมาชิก ระบบบัญชี ข้อดีคือกำหนดกติกาข้อมูลได้เข้ม (เช่น ห้ามค่าว่าง, ต้องไม่ซ้ำ) และเวลาต้องเชื่อมหลายตารางเพื่อทำรายงานจะทำได้ดีมาก ส่วน NoSQL คือฐานข้อมูลที่ “ไม่จำเป็นต้องเก็บเป็นตาราง” เช่น เก็บเป็นเอกสาร (Document), คีย์-แวลู (Key-Value) หรือกราฟ (Graph) เหมาะกับข้อมูลที่ยืดหยุ่น เปลี่ยนรูปแบบบ่อย หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่กระจายหลายเครื่อง เช่น ข้อมูลจากแอป/เว็บไซต์, log, ข้อความ, หรือข้อมูลที่ไม่ได้เป็นระเบียบมาก ข้อดีที่มักเจอคือขยายระบบได้ง่ายและยืดหยุ่นกว่า แต่ก็ต้องออกแบบให้เหมาะ ไม่งั้นจะปวดหัวตอนต้องทำรายงานข้ามข้อมูลหลายส่วน สรุปแบบเลือกใช้ให้ไว: ถ้าข้อมูลเป็นระบบ ชอบความชัดเจน และต้องทำรายงานเชิงสัมพันธ์บ่อย ๆ ให้เริ่มที่ SQL; ถ้าข้อมูลยืดหยุ่น เปลี่ยนโครงสร้างบ่อย หรือเน้นสเกลใหญ่ ๆ NoSQL อาจตอบโจทย์กว่า ที่สำคัญคือไม่จำเป็นต้องเลือกแบบเดียวเสมอ—หลายโปรเจกต์ใช้ทั้ง SQL และ NoSQL ร่วมกันได้ ขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูลและงานที่ต้องทำ
