บทความ IT เจ๋งๆ
9 ข้อผิดพลาดของ SQL ที่ Developer หลายคนมักมองข้าม
25-มิ.ย.-25
คัมภีร์เทพ IT
SQL อาจดูเรียบง่าย แต่ข้อผิดพลาดเพียงเล็ก ๆ น้อย ๆ ก็สามารถนำไปสู่ปัญหาที่ใหญ่ขึ้นในระบบจริงได้ ในบทความนี้ เรามาดูกันว่า 9 ข้อผิดพลาดของ SQL ที่ Developer หลายคนมักมองข้าม มีอะไรบ้าง และจะแก้ไข หรือป้องกันได้อย่างไรบ้าง
1. ใช้ SELECT * จนชินและมองว่าเป็นเรื่องเล็กๆ
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
เพราะคิดว่า มันรวดเร็ว ใช้งานสะดวก และใช้ได้ในหลายสถานการณ์
ปัญหาคืออะไร:
- ดึงทุก Columns มา ทำให้ Load ข้อมูลมากเกินจำเป็น
- ส่งผลให้ JOIN หนักขึ้น
- ถ้า Schema เปลี่ยน ก็อาจพังได้
- ทำให้ Query ปรับจูนยาก
แนวทางที่ควรทำ:
ระบุชื่อ Column ที่ต้องการใช้อย่างชัดเจน จะช่วยทำให้ ประสิทธิภาพดีขึ้น อ่านง่าย และเสถียรมากขึ้น
- ไม่แนะนำให้ใช้: SELECT * FROM users
- แนะนำให้ใช้: SELECT id, name, email FROM users
เคล็ดลับ:
แนะนำให้ใช้ Linter หรือ Static Analyzer สำหรับ SQL เพื่อแจ้งเตือนเมื่อมีการใช้ SELECT *
2. มองข้าม Index (หรือใช้งานแบบไม่เข้าใจ)
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
Developers หลายคนรู้อยู่แล้วว่ามี Index อยู่ แต่ก็มักจะใช้แบบไม่ค่อยระวัง หรือไม่เข้าใจการใช้ Index อย่างแท้จริง
ปัญหาคืออะไร:
- ไม่มี Index → Query ช้า
- ใช้ Index ผิด → Insert/Update ช้า
- มี Index มากเกิน → เปลืองพื้นที่ และทำให้ Insert ช้าลง
แนวทางที่ควรทำ:
ศึกษาการทำงานของ Index ให้เข้าใจ และใช้เครื่องมืออย่าง EXPLAIN หรือ EXPLAIN ANALYZE ตรวจสอบว่า Query ของคุณมีการใช้ Index หรือไม่
สิ่งที่ควรระวัง:
- Query บน WHERE Column ที่ไม่มี Index
- JOIN กับ keys ที่ไม่มี Index
- ORDER BY + LIMIT โดยไม่มี Index ที่เหมาะสม
เปรียบเทียบให้เห็นภาพ:
Index ที่ดี ก็เปรียบเหมือนกับ แผนที่ที่ดี ซึ่งจะนำพาไปจุดหมายได้ตรงจุด
3. เข้าใจผิดว่า Query จะทำงานเร็วเหมือนเดิมตลอด
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
คุณคงเคยเจอกับตัวเองหรือเคยได้ยินประโยคที่ว่า “ตอน Test บนเครื่องของเรา มันทำงานเร็วมาก”
ปัญหาคืออะไร:
ตอน Test มี 500 Rows แต่บน Production มีถึง 50 ล้าน Rows เมื่อนั้น CTE ที่ใช้อยู่ก็อาจกลายเป็นฝันร้ายทันที
แนวทางที่ควรทำ:
- Test กับข้อมูล ที่มีขนาดเทียบเท่ากับข้อมูลบน Production
- ใช้ Pagination ถ้าผลลัพธ์มีปริมาณมาก
- ตรวจสอบ Query Logs ที่ทำงานช้า
- เปรียบเทียบประสิทธิภาพอยู่เสมอ
ข้อที่ควรรู้:
Query ที่ใช้เวลา 200 มิลลิวินาทีในวันนี้ อาจกลายเป็น Timeout 10 วินาทีในวันหน้า
4. ใช้ JOIN ผิด โดยเฉพาะลืมเงื่อนไข
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
คุณรีบร้อน อยากให้เสร็จเร็ว ๆ ก็เลย JOIN ไปก่อน โดยไม่คาดคิดว่าจะเกิดผลกระทบอะไรบ้าง
ปัญหาคืออะไร:
- ลืมใช้ เงื่อนไขในการ JOIN จนทำให้เกิด Cartesian Product
- ใช้การ JOIN ผิดประเภท ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
ตัวอย่างการใช้งานที่มักเกิดขึ้น:
แน่นอนว่า การใช้ Query แบบนี้จะทำให้ Rows เพิ่มขึ้นเป็นหลายเท่าในทันที
แนวทางที่ควรทำ:
- ตรวจสอบคำสั่ง “ON” ของคุณเสมอ
- ทำความเข้าใจประเภทของ JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
- ตั้ง Alias ให้ชัดเจน เพื่อลดความสับสนในการใช้งาน
5. ใช้ Subquery มากเกินไป แทนที่จะใช้ JOIN หรือ CTEs
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
Subquery ดูเหมือนจะเขียนและใช้งานได้ง่าย
ปัญหาคืออะไร:
- มักจะทำงานซ้ำซ้อนโดยไม่จำเป็น
- SQL Engine ไม่สามารถ Optimize ได้เสมอไป
- ยากต่อการ Debug
แนวทางที่ควรทำ:
ใช้ Common Table Expressions (CTEs) หรือ JOIN ที่วางโครงสร้างดี จะช่วยได้มาก
ตัวอย่าง Subquery ที่ไม่มีประสิทธิภาพ:
ทางเลือกที่ดีกว่าเมื่อใช้ JOIN:
6. ไม่ได้นึกถึงการใช้เป็น Set
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
มีหลายคนที่มักนำนิสัยการเขียน Program แบบ Implemental ไปใช้กับ SQL ซึ่งทำให้คุณคิดแบบ Row ต่อ Row
ปัญหาคืออะไร:
SQL เป็นภาษาที่เน้นการทำงานที่อิงตาม "Set" ไม่ใช่แบบวน Loop ถ้าคุณคิดทีละ Row จะทำให้ Query เทอะทะ ช้า และอ่านยากขึ้น
แนวทางที่ควรทำ:
ให้จัดกรอบปัญหาของคุณใหม่ตามสิ่งที่คุณต้องการ “อยากได้ผลลัพธ์อะไร” แทนที่จะคิดว่า “ต้องทำขั้นตอนอะไรบ้าง” และใช้ความสามารถของ SQL เช่น
- GROUP BY
- HAVING
- CASE
- Window Functions
ตัวอย่างสถานการณ์การใช้งาน:
แทนที่จะวน Loop เพื่อหา Order ล่าสุดของแต่ละ User ขอแนะนำให้ใช้ ROW_NUMBER() แทน
7. มองข้าม Transactions และ Isolation Levels
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
รู้สึกว่าเรื่องเหล่านั้นเป็นเรื่องขององค์กรใหญ่ ๆ เท่านั้น จนกว่าจะเจอปัญหาความเสียหายของข้อมูลด้วยตัวเอง
ปัญหาคืออะไร:
- ไม่ใช้ Transactions → ข้อมูลไม่สอดคล้องกันระหว่าง Process
- ใช้ Default Isolation แบบไม่เข้าใจ → ทำให้เกิด Race Condition, Phantom Reads, Dirty Reads
แนวทางที่ควรทำ:
- ครอบ Queries ที่เกี่ยวข้องไว้ใน Transactions
- เรียนรู้เรื่อง Isolation Levels (READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE)
- คิดเรื่อง Concurrency เผื่อไว้เสมอ
ข้อควรระวัง:
ถ้ามี Users มากกว่า 1 คนที่ Update Row เดียวกัน คุณจะต้องจัดการเรื่อง Isolation ให้ดี
8. ไม่ใช้ EXPLAIN หรือ Query Profiling Tools
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
คนส่วนใหญ่มักจะประเมินในเรื่องความช้าของ Queries ต่ำเกินไป
ปัญหาคืออะไร:
หากไม่มี Insight คุณก็จะเดาไปเรื่อย โดยไม่รู้ว่า Query ช้าที่ตรงไหน และ DBA ก็ได้แต่เงียบ ๆ
แนวทางที่ควรทำ:
- ใช้ EXPLAIN หรือ EXPLAIN ANALYZE อยู่เสมอ
- ทำความเข้าใจและความคุ้นเคยกับคำศัพท์อย่าง “Seq Scan”, “Index Scan”, “Hash Join” เป็นต้น
- ใช้ Slow Query Logs หรือ Built-In Profiling ใน PostgreSQL, MySQL หรือ Cloud Provider ที่คุณใช้
9. มองว่า SQL เป็นแค่ภาษารอง
นี่อาจเป็นข้อผิดพลาดที่ดูจะร้ายแรงกว่าข้ออื่น ๆ ในข้างต้น
สาเหตุที่หลายคนพลาด:
ทีม Dev ให้ความสำคัญไปที่ Logic ฝั่ง App มากกว่า Logic ฝั่ง Data ซึ่ง SQL จึงมักถูกใส่เข้ามาในตอนท้าย ขาดการ Test และ Documentation ก็ไม่ค่อยดี
ปัญหาคืออะไร:
การตัดสินใจที่ผิดในเรื่องข้อมูล จะตามหลอกหลอนคุณไปอีกนาน
แนวทางที่ควรทำ:
- ปฏิบัติต่อ Database Schema ของคุณให้เหมือนกับ Code: ทำ Version, Review และ Test มัน
- เขียน Modular Query ที่สามารถนำมาใช้ซ้ำได้
- จัดทำ Document สำหรับ Data Models และ Assumptions
- ให้ Data Engineers หรือ DBAs ได้เข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น
สิ่งที่ควรรู้:
คุณใช้ในการเวลาอ่าน SQL มากกว่าการเขียน ดังนั้น จงเขียนให้คนอื่น (รวมถึงตัวคุณเองในอนาคต) เข้าใจง่าย ประสิทธิภาพดี และตั้งใจทำจริง ๆ
สรุป
และนี่ก็เป็น 9 ข้อผิดพลาดของ SQL ที่ Developer หลายคนมักมองข้าม ซึ่งข้อผิดพลาด SQL เหล่านั้น ไม่ได้มีไว้เพื่อชี้ให้เห็นความผิดของใคร แต่มีไว้เพื่อให้ทุกคนได้มีโอกาส ทบทวน และปรับปรุงแนวทางการเขียน SQL ให้ดีขึ้น เพราะการเขียน SQL ที่มีประสิทธิภาพ ไม่เพียงจะช่วยลดปัญหาในระบบ แต่ยังช่วยให้ทีมสามารถทำงานและมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น รวมทั้งรองรับการเติบโตในอนาคตได้อย่างมั่นคง
ที่มา: https://medium.com/
รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert
|
|
อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ
|
|
บทความล่าสุด