บทนำ
สำหรับนักพัฒนาที่เริ่มต้นใช้งาน AWS หนึ่งในคำถามสำคัญคือ “จะเลือกใช้ DynamoDB หรือ RDS ดี?” ทั้งสองบริการนี้เป็นระบบฐานข้อมูลบน Cloud ของ AWS แต่มีจุดเด่นและจุดต่างที่ชัดเจน บทความนี้จะอธิบายแบบเข้าใจง่าย พร้อมแนวทางการเลือกใช้สำหรับแต่ละกรณีจริงของนักพัฒนา
AWS RDS คืออะไร?
Amazon Relational Database Service (RDS) คือบริการฐานข้อมูลแบบ SQL ที่ช่วยให้คุณสามารถใช้งานฐานข้อมูลยอดนิยม เช่น MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle และ SQL Server โดยไม่ต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง — AWS จะจัดการเรื่องการ backup, patch, และ scaling ให้โดยอัตโนมัติ
- เหมาะกับแอปที่ต้องการความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
- รองรับการใช้ JOIN, Transaction, Foreign Key
- เหมาะกับระบบ ERP, CRM, หรือเว็บไซต์ทั่วไป
Amazon DynamoDB คืออะไร?
DynamoDB เป็นฐานข้อมูลแบบ NoSQL ที่ AWS ออกแบบมาเพื่อความเร็วและการขยายระบบแบบไร้ขีดจำกัด ไม่มี schema ตายตัวเหมือน SQL ทำให้เหมาะกับระบบที่ต้องการ scale ขนาดใหญ่ เช่น Game Server, IoT, หรือระบบ e-commerce
- เหมาะกับระบบที่มีการอ่าน/เขียนข้อมูลจำนวนมาก
- ไม่ต้องจัดการ Server (Fully Managed)
- ทำงานได้แบบ Real-time และรองรับการขยายอัตโนมัติ
โครงสร้างข้อมูล: SQL vs NoSQL
ก่อนเลือกใช้งาน เราควรเข้าใจความต่างของโครงสร้างข้อมูลในระบบ SQL และ NoSQL
| หัวข้อ | RDS (SQL) | DynamoDB (NoSQL) |
|---|---|---|
| โครงสร้างข้อมูล | ตาราง, แถว, คอลัมน์ (Schema ชัดเจน) | Document หรือ Key-Value (Schema ยืดหยุ่น) |
| Query | ใช้ SQL เช่น SELECT, JOIN | ใช้ Key, Filter Expression |
| Scaling | Vertical (เพิ่มขนาดเครื่อง) | Horizontal (เพิ่มจำนวน node) |
| Performance | ขึ้นกับเครื่องและโครงสร้าง | Latency ต่ำมาก (มิลลิวินาที) |
ตัวอย่างการใช้งาน RDS (Python + PostgreSQL)
ต่อไปคือตัวอย่างโค้ดเชื่อมต่อ RDS ด้วย Python
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
host="rds-endpoint.amazonaws.com",
database="mydb",
user="admin",
password="mypassword"
)
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM users;")
rows = cur.fetchall()
for r in rows:
print(r)
conn.close()
ตัวอย่างการใช้งาน DynamoDB (Python + boto3)
สำหรับ DynamoDB คุณสามารถใช้ SDK ของ AWS (boto3) ได้โดยตรง
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('Users')
# เพิ่มข้อมูล
table.put_item(
Item={
'userId': 'U001',
'name': 'John Doe',
'email': '[email protected]'
}
)
# ดึงข้อมูล
response = table.get_item(Key={'userId': 'U001'})
print(response['Item'])
Performance และ Scalability
RDS เหมาะกับระบบที่มี Transaction ชัดเจน เช่น การเงิน หรือระบบที่ต้องการความถูกต้องของข้อมูล (ACID) ขณะที่ DynamoDB เหมาะกับระบบที่มีปริมาณข้อมูลจำนวนมากและต้องการความเร็ว เช่น IoT, Chat, หรือ Marketplace
ต้นทุน (Cost)
- RDS: คิดค่าบริการตามขนาดเครื่องและเวลาที่เปิดใช้งาน
- DynamoDB: คิดค่าบริการตามจำนวนการอ่าน/เขียนข้อมูล (Read/Write Capacity Units)
ถ้าเป็นระบบขนาดเล็ก RDS อาจถูกกว่า แต่เมื่อระบบใหญ่ DynamoDB จะคุ้มค่ามากกว่า
ความปลอดภัยและการจัดการ
- ทั้ง RDS และ DynamoDB รองรับการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption at rest & in transit)
- สามารถกำหนดสิทธิ์ผ่าน AWS IAM ได้เหมือนกัน
- RDS ต้องมี Maintenance window, แต่ DynamoDB ไม่มี downtime
กรณีการเลือกใช้งานจริง
- 💼 RDS: ระบบธนาคาร, ERP, ระบบการจอง, เว็บบล็อก, CRM
- ⚙️ DynamoDB: ระบบเกม, E-commerce, IoT, Chat App, Leaderboard
ตารางสรุป
| บริการ | เหมาะกับงานแบบไหน | ข้อดีหลัก |
|---|---|---|
| RDS | ระบบธุรกิจที่ต้องการความถูกต้อง | รองรับ SQL, Transaction |
| DynamoDB | ระบบเรียลไทม์ ปริมาณข้อมูลสูง | ความเร็วสูง, ไม่มี downtime |
สรุป: เลือกใช้ RDS หรือ DynamoDB?
ไม่มีคำตอบที่ “ดีที่สุด” มีเพียง “เหมาะสมที่สุด” กับระบบของคุณ หากระบบของคุณต้องการ ความสัมพันธ์ของข้อมูล (Relational) ให้เลือก RDS แต่หากต้องการ ความเร็วและการขยายขนาดแบบไม่มีขีดจำกัด — DynamoDB คือคำตอบ
📘 บทความโดย King Pool
ภาพประกอบ: DynamoDB Architecture, RDS Diagram, Python SDK Example
อ่านต่อ: Serverless Database คืออะไร?