ฐานข้อมูลแบบ NoSQL - Eventual Consistency in NoSQL

ในยุคดิจิทัลที่เต็มไปด้วยการผลิตข้อมูลอย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูลในรูปแบบฐานข้อมูลได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ หนึ่งในนวัตกรรมที่เปลี่ยนโฉมวิธีการจัดการข้อมูลคือฐานข้อมูลแบบ NoSQL ซึ่งยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูงต่อการใช้งานที่หลากหลาย หนึ่งในประเด็นที่สำคัญของการออกแบบ NoSQL คือแนวคิดของความสอดคล้องในการทำงานของข้อมูลแบบ Eventual Consistency ดังนั้น ในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับฐานข้อมูลแบบ NoSQL และเจาะลึกในเรื่องของ Eventual Consistency ว่ามีข้อดีและข้อเสียอย่างไร รวมถึงกรณีการใช้งานในชีวิตจริง

ทำความรู้จักกับฐานข้อมูล NoSQL

NoSQL ย่อมาจาก "Not Only SQL" เป็นฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลายและมีการขยายตัวได้ง่ายโดยไม่ต้องพิธีรีตองเหมือนฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิม เรามักเจอฐานข้อมูล NoSQL ในสี่ประเภทหลัก ๆ คือ:

แนวคิดของ Eventual Consistency

Eventual Consistency เป็นหนึ่งในโมเดลของการสอดคล้องของข้อมูลที่รู้จักกันดีภายใต้จุดยืนของ CAP Theorem ซึ่งระบุว่าในระบบกระจายข้อมูล (Distributed System) สามารถอ้างอิงได้เพียง 2 ใน 3 หน้าที่หลัก คือ ความสอดคล้อง (Consistency) การทำงานอย่างพร้อมเพรียง (Availability) และการป้องกันการแบ่งแยก (Partition Tolerance)

Eventual Consistency คือภาระหน้าที่ที่รับประกันว่าหากไม่มีการขัดข้องของระบบเป็นเวลายาวนาน ค่าอ่านจะเป็นค่าสุดท้ายที่มีการเขียนสำเร็จ หมายความว่าในที่สุด (Eventually) ระบบจะเข้าสู่สถานะสอดคล้อง (Consistent) ถึงแม้ว่าจะมีช่วงเวลาที่ข้อมูลไม่ค่อยสอดคล้องกันระหว่างโหนดในระบบ

ข้อดีและข้อเสียของ Eventual Consistency

ข้อดี:

ข้อเสีย:

กรณีการใช้งาน (Use Case)

การใช้งานหลักของฐานข้อมูล NoSQL กับ Eventual Consistency สามารถเห็นได้ในบริการเช่นโซเชียลมีเดีย อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ (IoT) และการค้าออนไลน์ ตัวอย่างเช่น:

สมมติว่าเรากำลังพัฒนาฟีเจอร์โซเชียลมีเดียที่ให้ผู้ใช้สามารถกด "ถูกใจ" บทความได้ เราต้องใช้ฐานข้อมูลที่สามารถจัดการกับการเข้าชมจำนวนมากและการทำธุรกรรมที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องรับประกันความสอดคล้องทันทีในทุกการอัปเดตของการกด "ถูกใจ" ทันทีที่ฐานข้อมูลหนึ่งได้รับการอัปเดต มันจะกระจายข้อมูลให้กับโหนดอื่น ๆ แม้ว่าผู้ใช้จะไม่เห็นจำนวนถูกใจที่อัปเดตทันที แต่ในท้ายที่สุดจำนวนจะสอดคล้องกัน

ตัวอย่างโค้ด

ต่อไปเป็นตัวอย่างการจัดการข้อมูลด้วย MongoDB ซึ่งเป็น Document Store ที่ใช้ Eventual Consistency:

from pymongo import MongoClient

# เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# เลือกฐานข้อมูล 'socialDB'
db = client['socialDB']

# เลือกคอลเล็กชัน 'posts'
posts = db['posts']

# เพิ่มฟีลด์ 'likes' ให้กับเอกสารโพสต์ใหม่
new_post = {'title': 'บทความใหม่', 'content': 'เนื้อหาโพสต์', 'likes': 0}
post_id = posts.insert_one(new_post).inserted_id

# อัปเดตจำนวน Likes
posts.update_one({'_id': post_id}, {'$inc': {'likes': 1}})

บทสรุป

ฐานข้อมูล NoSQL กับแนวคิดของ Eventual Consistency นั้นมีความยืดหยุ่นและปรับตัวได้ดีกับหลายกรณีศึกษาที่ต้องการความเร็วในการประมวลผล สถาปัตยกรรมระบบกระจายที่สามารถรองรับความไม่สอดคล้องชั่วคราวได้นั้นเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเติบโตสากลในปลายน้ำ และแนะนำให้เปิดใจรับแนวคิดใหม่ ๆ นี้หากเราต้องการพัฒนาแอปที่ทันสมัยและเท่าทันต่อการแข่งขันในยุคนี้

ท้ายที่สุด หากคุณสนใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้การพัฒนาระบบด้วย NoSQL และการใช้งานอื่น ๆ ของฐานข้อมูลที่หลากหลาย สามารถพิจารณาศึกษากับ Expert-Programming-Tutor (EPT) ที่จะช่วยพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณไปอีกขั้น!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/