การประยุกต์ใช้งานฐานข้อมูล : ตอน 1

ฐานข้อมูลต้อง ทำงานร่วมกับแอพลิเกชันได้ดี แอพลิเกชันคือโปรแกรมประยุกต์ใช้งานซึ่งมีหน้าที่แสดงส่วนปฏิสัมพันธ์กับผู้ ใช้เพื่อให้ใช้งานได้ง่าย ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องรับรู้ถึงโครงสร้างหรือแม้แต่ความมีอยู่ของฐานข้อมูล ประเด็นคือต้องทำให้ผู้ไม่รู้เรื่องคอมพิวเตอร์เลย เช่นพนักงานธนาคาร พนักงานขาย พนักงานขายประกัน พนักงานระดับบริหาร และเจ้าหน้าที่ระดับต่างๆ ที่ไม่ใช่นักเทคนิคสามารถใช้งานฐานข้อมูลได้ง่ายที่สุด

หัวข้อที่ ผ่านมาท่านได้เรียนลักษณะของแบบจำลองฐานข้อมูลชนิดต่างๆ ไปแล้ว ในบทนี้ท่านจะได้เรียนข้อควรคำนึงต่างๆ ในการประยุกต์ใช้งานฐานข้อมูล ซึ่งมีหัวข้อดังนี้

•    ฐานข้อมูลในงานธุรกรรม (OLTP)
•    ฐานข้อมูลในงานช่วยตัดสินใจ (OLAP)
•    ฐานข้อมูลแบบผสมผสาน
•    มุมมองใหม่ต่อฐานข้อมูล
•    การประมวลผลแบบขนาน
•    แรมราคาถูกลง
•    โซลิดสเตทดิสก์
•    ฮาร์ดดิสก์สมัยใหม่
•    เมื่อข้อมูลเปลี่ยนไป
•    แต่ความคิดยังไม่เปลี่ยน

3.1. ฐานข้อมูลในงานธุรกรรม (OLTP)ฐาน ข้อมูลในงานธุรกรรมเป็นงานที่เข้าถึงข้อมูลหรือเปลี่ยนแปลงข้อมูลในปริมาณ น้อย (คือครั้งละหนึ่งหรือสองแถว) งานส่วนมากคือการเรียกข้อมูลมาดู เพิ่มข้อมูล เปลี่ยนแปลงข้อมูล ลบข้อมูล โดยเป็นการทำครั้งละหนึ่งแถว เช่นข้อมูลของลูกค้าหนึ่งราย หรือสินค้าหนึ่งรายการ ยกตัวอย่างการใช้งานฐานข้อมูลในงานธุรกรรมมีดังนี้

•    ฐานข้อมูลแบบไคลแอนเซอฟเวอร์: การใช้งานในสภาพแวดล้อมแบบไคลแอนเซอฟเวอร์เป็นแบบที่นิยมกันมากก่อนยุค อินเตอร์เน็ตเฟื่องฟู มักเป็นการใช้งานภายในองค์กร จำนวนผู้ใช้ขึ้นอยู่กับขนาดขององค์กร อาจมีผู้ใช้เพียงคนเดียวถึงหลายพันคน การทำธุรกรรมจะเกี่ยวข้องกับข้อมูลครั้งและเพียงแถวเดียว หรือเรคคอร์ดเดียว หรือไม่ก็ดึงข้อมูลเป็นชุดเพื่อการทำรายงาน ฐานข้อมูลแบบไคลแอนเซอฟเวอร์ไม่จำเป็นต้องรองรับปริมาณการไหลของข้อมูลสูง มากนัก เพราะจำนวนผู้ใช้จะถูกจำกัดไว้ในปริมาณที่เหมาะสม ยกตัวอย่างเช่นหน่วยงานที่มีผู้ใช้หนึ่งพันคนโอกาสที่ผู้ใช้จะดึงข้อมูลจาก ฐานข้อมูลในขณะเดียวกันมีน้อยมาก

•    ฐานข้อมูลแบบ OLTP: เป็นฐานข้อมูลที่ใช้ร่วมกับอินเตอร์เน็ตแอพลิเกชัน ปริมาณผู้ใช้ที่เรียกใช้ฐานข้อมูลพร้อมๆ กันจะสูงกว่าฐานข้อมูลแบบไคลแอนเซอฟเวอร์มาก ฐานข้อมูลแบบ OLTP จึงจำเป็นต้องรองรับปริมาณการไหลของข้อมูลสูงกว่า งานลักษณะนี้จะมีผู้ใช้นับล้านคนใช้งานวันละยี่สิบสี่ชั่วโมงปีละสามร้อยหก สิบห้าวัน ทำให้อาจมีผู้ใช้นับพันดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลพร้อมๆ กันได้ตลอดเวลา

 

ภาพ 3-1 : สถาปัตยกรรมแบบไคลแอนเซอฟเวอร์

 

3.2. ฐานข้อมูลเพื่อช่วยตัดสินใจ (OLAP)
ฐาน ข้อมูลในงานช่วยตัดสินใจมีหน้าที่เหมือนชื่อของมัน คือช่วยให้ผู้จัดการหรือเจ้าหน้าที่ในระดับบริหารมีข้อมูลสำหรับใช้ตัดสินใจ ดำเนินการในเรื่องต่างๆ ยกตัวอย่างการใช้งานฐานข้อมูลในงานช่วยตัดสินใจมีดังนี้

•    ฐานข้อมูลแบบโกดังข้อมูล: โกดังข้อมูล (data warehouse) มีแบบจำลองเหมือนกับฐานข้อมูลในงานธุรกรรม จะแปลกกันที่งานโกดังข้อมูลมักเก็บข้อมูลประวัติย้อนหลังไปหลายปีเพื่อใช้ใน การทำนายแนวโน้ม ขณะที่งานธุรกรรมจะเก็บเฉพาะข้อมูลปัจจุบัน ดังนั้นฐานข้อมูลแบบโกดังข้อมูลจะมีขนาดใหญ่กว่าฐานข้อมูลในงานธุรกรรมหลาย เท่า (บางครั้งใหญ่กว่าเป็นล้านเท่า) ข้อมูลที่อยู่ในโกดังข้อมูลมักเป็นข้อมูลที่รวบรวมมาจากฐานข้อมูลแบบ OLTP (คือย้ายข้อมูลมาจาก OLTP แล้วจึงลบข้อมูลใน OLTP ไปเสีย) โกดังข้อมูลต้องการแบบจำลองข้อมูลที่ถูกออกแบบมาเพื่อการนี้โดยเฉพาะ
•    ฐานข้อมูลแบบคลังข้อมูล: คลังข้อมูล (data mart) คล้ายโกดังข้อมูลแต่มีขนาดเล็กกว่ามาก มีหน้าที่ใช้พักข้อมูลชั่วคราวเพื่อการประมวลผลก่อนนำไปสร้างโกดังข้อมูล คลังข้อมูลจะมีแบบจำลองเหมือนกันกับโกดังข้อมูล
•    ฐานข้อมูลรายงาน: ฐานข้อมูลรายงานมีลักษณะเช่นเดียวกับโกดังข้อมูลแต่มีขนาดเล็กกว่า ฐานข้อมูลรายงานจะมีเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต้องใช้ในการทำรายงาน ขณะที่โกดังข้อมูลมีข้อมูลเก่าย้อนหลังไปนาน (archived data) สาเหตุที่ต้องมีฐานข้อมูลรายงานไม่ทำรายงานจากโกดังข้อมูลโดยตรงเพราะโกดัง ข้อมูลมีขนาดใหญ่เทอะทะไม่ยืดหยุ่น จึงใช้ทำรายงานได้ไม่สะดวก

ภาพ : 3-2 : ตัวอย่างระบบงานโกดังข้อมูลหรือดาต้าแวร์เฮาส์ใช้งานผ่านเว็บ

3.3. ฐานข้อมูลแบบผสมผสาน
ฐานข้อมูล แบบผสมผสาน (Hybrid Database ย่อ HD) คือการผสมความต้องการระหว่างฐานข้อมูลในงานธุรกรรมและฐานข้อมูลในงานช่วย ตัดสินใจเอาไว้ด้วยกัน จุดมุ่งหมายของ HD คือต้องการลดค่าใช้จ่าย เพราะ HD จะมีเพียงฐานข้อมูลเดียว ใช้เซอฟเวอร์เพียงตัวเดียว จึงประหยัดค่าฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และรายจ่ายอื่นๆ ในการบำรุงรักษา  HD จึงเหมาะสำหรับงานที่มีปริมาณการไหลของข้อมูลต่ำและมีจำนวนผู้ใช้ไม่มากนัก

3.4. มุมมองใหม่ต่อฐานข้อมูลความก้าวหน้าทาง ฮาร์ดแวร์ที่เกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลาทำให้คอมพิวเตอร์ที่เราใช้ทำฐานข้อมูลใน ปัจจุบันนี้แตกต่างจากสมัยที่ผู้เขียนสร้างฐานข้อมูลด้วยโปรแกรมดีเบสทู (dBase II) กฎของมัวร์บอกเราว่าตัวประมวลผลจะมีความเร็วเพิ่มเป็นสองเท่าในทุกๆ สิบแปดเดือน แต่ความก้าวหน้าทางฮาร์ดแวร์ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะกับตัวประมวลผลเท่านั้น อุปกรณ์รอบข้างต่างๆ เช่นหน่วยบักทึกข้อมูลก็มีความจุมากกว่าเดิม และมีราคาถูกลงอย่างรวดเร็ว

เมื่อไม่กี่ปี มานี้เคยมีปัญหาใหญ่เรื่องแถบความกว้างในการไหลของข้อมูล (data bandwidth) ที่ใช้เพื่อรับ-ส่งข้อมูลระหว่างหน่วยความจำแรมกับฮาร์ดดิสก์มีขนาดเล็กและ มีความเร็วต่ำ เปรียบเหมือนมีบ่อน้ำขนาดยักษ์แต่ท่อส่งน้ำมีขนาดเล็กจิ๋ว แต่ตอนนี้ปัญหาหมดไปแล้วเพราะฮาร์ดดิสก์รุ่นใหม่มีความเร็วสูงมาก

 

ภาพ 3-3 : โปรแกรมดีเบสทูเป็นโปรแกรมจัดการฐานข้อมูลเคยได้รับความนิยมอย่างสูง แต่มันไม่ใช่ RDBMS และไม่สนับสนุนภาษา SQL