การออกแบบ Database Schema ที่ดี (Normalization vs Denormalization)

Sharing is caring!

การออกแบบ Database Schema ที่ดีคือหัวใจสำคัญของการทำงานกับฐานข้อมูล เพราะมีผลโดยตรงต่อความถูกต้องของข้อมูล (Data Integrity), ความเร็วของ Query และการขยายระบบในอนาคต หนึ่งในหัวข้อที่นักพัฒนามักต้องเจอคือการตัดสินใจเลือกใช้ Normalization หรือ Denormalization บทความนี้จะเจาะลึกทั้งสองแนวทาง พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริง

Database Schema คืออะไร?

Database Schema คือโครงสร้างที่กำหนดวิธีจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล ประกอบไปด้วย Table, Column, Relationship และ Constraints ต่าง ๆ การออกแบบ Schema ที่ดีช่วยให้ข้อมูลไม่ซ้ำซ้อน (redundant) และ Query ได้เร็วขึ้น

Normalization คืออะไร?

Normalization คือกระบวนการออกแบบฐานข้อมูลโดยแยกข้อมูลออกเป็นตารางย่อย เพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อน และเพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องสอดคล้องกัน (Data Consistency)

ตัวอย่างการ Normalize

สมมติว่ามีตาราง employees ที่เก็บข้อมูลแบบยังไม่ Normalize:

-- ตารางก่อน Normalize
CREATE TABLE employees_raw (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  department VARCHAR(100),
  department_location VARCHAR(100)
);
  

หลังจาก Normalize เราจะแยกตาราง Department ออกมา:

CREATE TABLE departments (
  dept_id SERIAL PRIMARY KEY,
  dept_name VARCHAR(100),
  dept_location VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE employees (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  dept_id INT REFERENCES departments(dept_id)
);
  

ข้อดีของ Normalization

• ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล
• อัปเดตข้อมูลครั้งเดียวกระทบทุกที่
• โครงสร้างชัดเจน ใช้ง่ายต่อการดูแล

ข้อเสียของ Normalization

• Query ซับซ้อนขึ้น (ต้อง Join หลาย Table)
• อาจทำให้ Performance ช้าลงในบางกรณี

Denormalization คืออะไร?

Denormalization คือการออกแบบฐานข้อมูลให้ข้อมูลบางส่วนซ้ำซ้อน โดยการรวมข้อมูลจากหลายตารางเข้าด้วยกัน เพื่อลดจำนวนการ Join และเพิ่มความเร็วในการ Query

ตัวอย่างการ Denormalize

-- ตารางหลัง Denormalize
CREATE TABLE employees_full (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  dept_name VARCHAR(100),
  dept_location VARCHAR(100)
);
  

ข้อดีของ Denormalization

• Query เร็วขึ้น (ลดการ Join)
• โครงสร้างง่ายสำหรับการ Report

ข้อเสียของ Denormalization

• มีข้อมูลซ้ำซ้อน (Redundant Data)
• อัปเดตยากขึ้น (ต้องอัปเดตหลายที่)

Normalization vs Denormalization

ไม่มีคำตอบตายตัวว่าควรเลือกแบบไหน ขึ้นอยู่กับบริบทการใช้งาน เช่น ระบบ Online Transaction Processing (OLTP) มักใช้ Normalization ส่วนระบบ Data Warehouse ที่เน้น Query เร็ว อาจใช้ Denormalization

หัวข้อ	Normalization	Denormalization
โครงสร้าง	ซับซ้อน ต้อง Join	ง่าย ข้อมูลรวมกัน
ประสิทธิภาพ	ดีในการเขียนข้อมูล	ดีในการอ่านข้อมูล
ความซ้ำซ้อน	ต่ำ	สูง

กรณีศึกษา

– ระบบธนาคาร (Banking System): ต้องการความถูกต้องสูง → ใช้ Normalization – ระบบ Analytics / Big Data: เน้น Query เร็ว → ใช้ Denormalization – ระบบ E-commerce: ผสมผสาน ทั้ง Normalize สำหรับ Transaction และ Denormalize สำหรับ Report

สรุป

การออกแบบ Database Schema ที่ดีต้องเข้าใจทั้ง Normalization และ Denormalization ไม่ควรยึดติดเพียงแนวทางใดแนวทางหนึ่ง แต่ควรผสมผสานตามความเหมาะสม เพื่อให้ได้ทั้งความถูกต้องของข้อมูลและประสิทธิภาพของระบบ

SEO Keywords

Database Schema,Database Normalization,Database Denormalization,ออกแบบ Database,SQL Schema,Normalization vs Denormalization,สอน Database,Data Redundancy,Query Optimization