ฐานข้อมูลแบบกราฟและฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์แตกต่างกันอย่างไร
ทั้งฐานข้อมูลแบบกราฟและฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เก็บรายการข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าระหว่างฐานข้อมูลทั้งสอง แต่ฐานข้อมูลทั้งสองเป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างมาก ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เก็บข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีแถวและคอลัมน์ ระบบจะเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ในตาราง และจุดข้อมูลจะเชื่อมโยงกลับไปยังตารางเดิม การดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ข้อมูลจะไม่มีประสิทธิภาพเนื่องจากจำเป็นต้องมีการค้นหาตารางข้อมูลหลายครั้ง ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลแบบกราฟเก็บข้อมูลเป็นเครือข่ายของหน่วยงานและความสัมพันธ์ โดยใช้ทฤษฎีกราฟทางคณิตศาสตร์ในการเก็บและดำเนินการเกี่ยวกับความสัมพันธ์ข้อมูล ฐานข้อมูลแบบกราฟมีประสิทธิภาพมากกว่าในการจำลองความสัมพันธ์ ฐานข้อมูลเหล่านี้ปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันอย่างมีนัยสำคัญสำหรับกรณีการใช้งานที่มีการเชื่อมต่อข้อมูลที่ซับซ้อน
โมเดลข้อมูล: ฐานข้อมูลแบบกราฟเทียบกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
ทั้งกราฟและฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เก็บข้อมูลและแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล อย่างไรก็ตาม โมเดลเชิงสัมพันธ์จะจัดลำดับความสำคัญของเอนทิตีข้อมูล ในขณะที่โมเดลกราฟจะจัดลำดับความสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
โมเดลฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ใช้ตารางข้อมูลที่จัดระเบียบข้อมูลเป็นแถวและคอลัมน์ คอลัมน์มีคุณลักษณะเฉพาะของเอนทิตีข้อมูล ในขณะที่แถวแสดงถึงบันทึกข้อมูลแต่ละรายการ
สคีมาแบบตายตัวของฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ต้องการให้คุณร่างความสัมพันธ์ระหว่างตารางล่วงหน้าด้วยคีย์หลักและคีย์นอก
ตัวอย่าง
พิจารณาแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดียที่มีโปรไฟล์ลูกค้าที่สามารถเป็นเพื่อนกันได้ คุณต้องมีตารางสองตารางเพื่อสร้างโมเดลจำลองข้อมูล
ตารางลูกค้าอาจมีลักษณะดังนี้:
| รหัส |
ชื่อ |
ตำแหน่งที่ตั้ง |
| C1 |
อเลฮานโดร |
สหรัฐอเมริกา |
| C2 |
อานา |
สหรัฐอเมริกา |
| C3 |
ควากู |
สหรัฐอเมริกา |
| C4 |
แพท |
สหรัฐอเมริกา |
ตารางเพื่อนอาจมีลักษณะดังนี้:
| รหัสลูกค้า |
รหัสเพื่อน |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
อย่างที่คุณเห็น การแสดงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนจะซ้ำซ้อนและจำเจ สามารถเพิ่มความต้องการในการเก็บและลดประสิทธิภาพตามขนาด
โมเดลฐานข้อมูลแบบกราฟ
ในทางกลับกัน ฐานข้อมูลแบบกราฟใช้โครงสร้างกราฟที่มีคุณสมบัติ Edge และโหนดเพื่อแสดงข้อมูล โหนดคืออ็อบเจกต์ Edge แสดงความสัมพันธ์ระหว่างโหนดเหล่านั้น และคุณสมบัติอธิบายคุณลักษณะของโหนดและ Edge โครงสร้างแบบไดนามิกนี้ทำให้ฐานข้อมูลแบบกราฟมีประโยชน์สำหรับการแสดงข้อมูลที่เชื่อมต่อ มีความยืดหยุ่นมากขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์และประเภทข้อมูล
ตัวอย่าง
ข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดียจากส่วนก่อนหน้านี้จะแสดงในลักษณะนี้:
{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”
friends:”C2,C3”}
การสร้างโมเดลความสัมพันธ์จะไม่มีบันทึกข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและจำเจอีกต่อไป 
ความแตกต่างที่สำคัญ: ฐานข้อมูลแบบกราฟกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
นอกเหนือจากโมเดลข้อมูลที่แตกต่างกันแล้ว ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์และแบบกราฟยังมีข้อแตกต่างมากมายที่ทำให้พวกมันแตกต่างในด้านฟังก์ชันและและการใช้งาน
การปฏิบัติการ
คุณใช้อัลกอริทึมการทำงานด้วยกราฟเพื่อสืบค้นโมเดลข้อมูลกราฟ อัลกอริทึมเหล่านี้มีทั้งเน้นเชิงลึกและเชิงกว้าง ซึ่งช่วยเรื่องการค้นหาและดึงข้อมูลที่เชื่อมต่อได้อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลแบบกราฟมีประโยชน์สำหรับการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนและการสืบค้น เนื่องจากฐานข้อมูลดังกล่าวสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้
ในทางตรงกันข้าม ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ใช้ SQL เพื่อดึงและจัดการข้อมูล ด้วย SQL ผู้ใช้สามารถทำการสืบค้นประเภทต่างๆ ได้ – เช่น เลือก, แทรก, อัปเดต และลบ – บนตาราง ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์สามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างที่มีความสัมพันธ์ชัดเจนระหว่างตารางได้เป็นอย่างดี ฐานข้อมูลดังกล่าวมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับการกรองที่ซับซ้อน การรวม และการผสานในตารางที่หลากหลาย
ความสามารถในการปรับขนาด
เมื่อปรับขนาดฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ โดยปกติแล้วคุณจะปรับขนาดในแนวตั้ง การปรับขนาดแนวตั้งคือการที่คุณอัปเกรดฮาร์ดแวร์เช่น CPU พื้นที่จัดเก็บ หรือหน่วยความจำ เพื่อเพิ่มเวิร์กโหลดที่เซิร์ฟเวอร์สามารถจัดการได้ การปรับขนาดแนวตั้งมีข้อจำกัด ซึ่งสามารถสร้างความท้าทายควบคู่ไปกับภาระค่าใช้จ่าย
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ยังสามารถใช้การแบ่งส่วนข้อมูลเพื่อปรับขนาดแนวนอนได้ ซึ่งคือการที่คุณกระจายข้อมูลไปยังหลายๆ เซิร์ฟเวอร์ อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนข้อมูลเพิ่มความซับซ้อนของพื้นที่เก็บข้อมูล และอาจนำไปสู่ปัญหาทีด้านความสอดคล้อง
ในทางตรงกันข้าม ฐานข้อมูลแบบกราฟนั้นเหมาะสมกับการปรับขนาดแนวนอนและใช้การแบ่งพาร์ทิชันในการทำเช่นนั้น พาร์ทิชันทั้งหมดจะอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน ช่วยให้เซิร์ฟเวอร์จำนวนมากประมวลผลการสืบค้นกราฟแบบคู่ขนาดได้ โดยการกระจายไปยังโหนดจำนวนมาก เครื่องมือฐานข้อมูลสามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะมีจำนวนมากก็ตาม
ประสิทธิภาพ
ฐานข้อมูลแบบกราฟมาพร้อมกับภาวะประชิดไร้ดัชนี (Index-free Adjacency) ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ภาวะประชิดไร้ดัชนีช่วยให้ระบบสำรวจระหว่างเอนทิตีที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากฐานข้อมูลแบบกราฟเก็บความสัมพันธ์เป็นข้อมูลอ้างอิงหรือตัวชี้ระหว่างโหนด ฐานข้อมูลสามารถทตามตัวชี้หน่วยความจำและนำทางระหว่างเอนทิตีได้อย่างรวดเร็ว ในกรณีนี้ ฐานข้อมูลไม่จำเป็นต้องใช้ดัชนีหรือตารางโครงสร้าง
ระบบภาวะประชิดไร้ดัชนีช่วยให้ฐานข้อมูลแบบกราฟบรรลุการสำรวจความสัมพันธ์ในเวลาคงที่ เวลาคงที่หมายความว่าคุณสามารถสำรวจความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลแบบกราฟภายในเวลาที่เท่ากัน ไม่ว่าข้อมูลจะมีขนาดเท่าไร การเชื่อมต่อโดยตรงระหว่างโหนดช่วยให้เข้าถึงได้ทันที คุณจึงสามารถสืบค้นและติดตามความสัมพันธ์ได้อย่างรวดเร็ว คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ฐานข้อมูลแบบกราฟมีประสิทธิภาพมาก
อีกวิธีหนึ่งคือฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ ซึ่งใช้การค้นหาดัชนีและต้องสแกนตารางเพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี คุณสามารถรวมหลากหลายตารางได้ แต่จะใช้เวลานานเนื่องจากระบบต้องสแกนดัชนีที่ใหญ่กว่าของข้อมูลที่มากขึ้น ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์จึงไม่ได้มีประสิทธิภาพเช่นเดียวกับฐานข้อมูลแบบกราฟ
ใช้งานง่าย
ฐานข้อมูลแบบกราฟมีความสัมพันธ์เป็นศูนย์กลาง ทำให้ง่ายต่อการทำงานเมื่อคุณใช้ข้อมูลที่เชื่อมโยงกัน ฐานข้อมูลเหล่านี้รองรับการสืบค้นแบบหลายช่วงเชื่อมต่อได้เป็นอย่างดี ซึ่งคุณใช้เมื่อสำรวจเส้นทางที่มีหลากหลายความสัมพันธ์ นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ภาษาสอบถามแบบกราฟ เช่น เกรมลินหรือไซเฟอร์ในการแสดงความสัมพันธ์ออกมาเป็นภาพ คุณสามารถสำรวจข้อมูลที่เชื่อมโยงด้วยภาษาเหล่านี้ และสิ่งนี้ทำให้ไวยากรณ์ที่คุณใช้ในการสำรวจข้อมูลที่ซ้อนกันและรวมง่ายขึ้น
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ใช้ SQL ซึ่งคุณอาจรู้สึกไม่เป็นธรรมชาติเมื่อจัดการการสืบค้นแบบหลายช่วงเชื่อมต่อ หากการสืบค้นมีการรวมหลายจุดและครอบคลุมการสืบค้นย่อยที่ซ้อนกัน ก็จะเขียน SQL ได้ยากขึ้น ถ้าคุณไม่ระมัดระวัง นี่อาจะกลายเป็นการสืบค้นขนาดใหญ่ที่ยากที่จะอ่านและรักษา
แม้จะกล่าวอย่างนั้น ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์นั้นมีความสมบูรณ์และเป็นที่นิยมในการใช้งานหลายกรณี มีเครื่องมือและทรัพยากรหลายอย่าง รวมทั้งการสนับสนุนจากชุมชนที่คุณสามารถเข้าถึงเพื่อเพิ่มปรับระบบของคุณให้เหมาะสม ฐานข้อมูลดังกล่าวสามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างน่าเชื่อถือได้และเป็นไปตามหลัก ACID เท่าเทียมกับอีกประเภท หลัก ACID คือ ความเป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน ความถูกต้อง การแยกตัว ความคงทน และช่วยให้ข้อมูลมีความถูกต้อง
เมื่อใดควรใช้: ฐานข้อมูลแบบกราฟเทียบกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
กราฟและฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์มีกรณีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากมาย เนื่องจากมีโมเดลข้อมูลที่แตกต่างกันและความแตกต่างหลักหลายประการ พวกเขาจึงเก่งในด้านต่างๆ
ฐานข้อมูลแบบกราฟ
ฐานข้อมูลแบบกราฟมีสคีมาที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกและการปรับให้เข้ากับข้อมูลได้ การให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์ของข้อมูลทำให้มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ การค้นหาความหมาย หรือเครื่องมือแนะนำ ฐานข้อมูลแบบกราฟเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าในสถานการณ์เหล่านี้:
- คุณทำงานกับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน เช่น ในโซเชียลเน็ตเวิร์ก การตรวจจับการฉ้อโกง กราฟความรู้ และเครื่องมือค้นหา
- คุณต้องมีสคีมาที่มีการพัฒนา เนื่องจากคุณสามารถแก้ไข Edge โหนด และคุณสมบัติโดยไม่รบกวนโครงสร้างฐานข้อมูลที่เหลือ
- คุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่เชื่อมต่อกันและจำเป็นต้องดำเนินการ 3 ครั้งขึ้นไประหว่างความสัมพันธ์ (การสืบค้นประเภทเพื่อนของเพื่อน)
ฐานข้อมูลแบบกราฟมีความยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ ไดนามิก และแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้ดีเยี่ยม
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์นำเสนอสคีมาที่มีโครงสร้างพร้อมการสนับสนุนที่ดีเยี่ยมสำหรับความสมบูรณ์ของข้อมูล ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าในสถานการณ์เหล่านี้:
- คุณต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของ ACID และความสมบูรณ์และความสม่ำเสมอของข้อมูลในระดับสูง เช่น ในการทำธุรกรรมทางการเงิน
- คุณทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างสูงซึ่งเข้ากันได้ดีกับโมเดลข้อมูลแบบตาราง เช่น ในการจัดการทรัพยากรขององค์กร
- ข้อมูลของคุณมีความสัมพันธ์จำกัด
สรุปความแตกต่าง: ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์กับฐานข้อมูลแบบกราฟ
| ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ |
ฐานข้อมูลกราฟ |
|
| รุ่น |
ตารางที่มีแถวและคอลัมน์ |
โหนดที่เชื่อมต่อถึงกันพร้อมข้อมูลที่แสดงเป็นเอกสาร JSON |
| การปฏิบัติการ |
การทำงานของ SQL เช่น สร้าง อ่าน อัปเดต และลบ (CRUD) |
การดำเนินการรวมถึง CRUD และการดำเนินการผ่านกราฟตามทฤษฎีกราฟทางคณิตศาสตร์ |
| ความสามารถในการปรับขนาด |
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมสามารถปรับขนาดในแนวตั้งได้ แต่ไม่ค่อยเชี่ยวชาญกับการปรับขนาดในแนวนอน |
ฐานข้อมูลแบบกราฟเชี่ยวชาญในการปรับขนาดตามแนวนอน สามารถใช้การแบ่งพาร์ติชันเพื่อกระจายข้อมูลไปยังโหนดจำนวนมาก |
| ประสิทธิภาพ |
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์เผชิญกับการสืบค้นที่ซับซ้อนเมื่อสำรวจความสัมพันธ์ที่อาจทำให้ประสิทธิภาพการทำงานช้าลง |
ฐานข้อมูลแบบกราฟเชี่ยวชาญในการแสดงและสืบค้นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล |
| ใช้งานง่าย |
ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลที่มีโครงสร้าง พวกมันไม่ค่อยเชี่ยวชาญเมื่อเป็นเรื่องการสืบค้นแบบหลายช่วง |
ฐานข้อมูลแบบกราฟใช้งานง่ายเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่เน้นความสัมพันธ์เป็นหลัก เมื่อใช้ภาษาสืบค้นแบบกราฟ คุณสามารถสืบค้นข้อมูลฮอปหลายรายการได้อย่างรวดเร็ว |
AWS สามารถช่วยข้อกำหนดฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์และแบบกราฟของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) มีโซลูชันสำหรับทั้งกรณีการใช้งานฐานข้อมูลเชิงแบบสัมพันธ์และแบบกราฟ
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) คือชุดของบริการที่มีการจัดการที่ทำให้การตั้งค่า ใช้งาน และปรับขนาดฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ในระบบคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย Amazon RDS รองรับเครื่องมือฐานข้อมูลหลายตัว เช่น:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) สำหรับ SQL Server เพื่อปรับใช้งาน SQL Server หลายรุ่น (2014, 2016, 2017 และ 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) สำหรับ MySQL เพื่อรองรับ MySQL รุ่น Community เวอร์ชัน 5.7 และ 8.0
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) สำหรับ MariaDB เพื่อรองรับเซิร์ฟเวอร์ MariaDB เวอร์ชัน 10.3, 10.4, 10.5 และ 10.6
ในทำนองเดียวกัน Amazon Neptune คือเครื่องมือฐานข้อมูลแบบกราฟที่สร้างตามวัตถุประสงค์และมีประสิทธิภาพสูง ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อเก็บความสัมพันธ์หลายพันล้านรายการและสืบค้นกราฟด้วยเวลาแฝงระดับมิลลิวินาที
Neptune รองรับโมเดลกราฟยอดนิยม – กราฟคุณสมบัติและ Resource Description Framework (RDF) ของ W3C นอกจากนี้ยังรองรับภาษาการสืบค้น เช่น Gremlin และ SPARQL คุณจึงสร้างการสืบค้นที่นำทางชุดข้อมูลที่เชื่อมต่อกันสูงได้
Neptune มีคุณสมบัติหลายประการ:
- มีความพร้อมใช้งานสูงและมี Read Replica, การกู้คืนจากจุดเวลาหนึ่ง, การสำรองข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และการจำลองแบบบน Availability Zone ทั้งหมด
- ปลอดภัยและรองรับการเข้ารหัสเมื่อพักเครื่อง
- มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ ดังนั้น คุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับงานด้านการจัดการฐานข้อมูล เช่น การจัดสรรฮาร์ดแวร์ การแก้ไขซอฟต์แวร์ การตั้งค่า การกำหนดค่า หรือการสำรองข้อมูลอีกต่อไป
เริ่มต้นใช้งานฐานข้อมูลแบบกราฟและแบบเชิงสัมพันธ์บน AWS โดยการสร้างบัญชีวันนี้
