PlanetScale เป็น MySQL แบบแยก branch Supabase เป็น Postgres ที่มี RLS ในตัว

การเลือกฐานข้อมูลให้โปรเจกต์ใหม่มักเริ่มจากคำถามว่าใช้ SQL แบบไหน แต่พอมาถึง Supabase กับ PlanetScale คำถามนั้นชัดเจนขึ้นทันที เพราะสองแพลตฟอร์มนี้ไม่ได้ใช้ฐานข้อมูลตัวเดียวกันด้วยซ้ำ Supabase ยึด Postgres เป็นแกนหลัก ขณะที่ PlanetScale ยึด MySQL ผ่านสถาปัตยกรรมที่พัฒนาต่อจาก Vitess ซึ่งเดิมทีถูกสร้างขึ้นมาให้ YouTube ใช้ scale ฐานข้อมูลขนาดใหญ่

ความต่างนี้ไม่ใช่แค่เรื่องภาษา SQL ที่ใช้เขียน query แต่ลงลึกไปถึงวิธีจัดการ schema การ scale และเครื่องมือที่แต่ละแพลตฟอร์มให้มา ทีมที่เคยชินกับ Postgres อาจรู้สึกแปลกกับข้อจำกัดบางอย่างของ MySQL และในทางกลับกัน ทีมที่คุ้นกับ MySQL ก็อาจไม่คุ้นกับแนวคิดอย่าง Row Level Security ที่เป็นจุดขายหลักของ Postgres

บทความนี้จะเทียบให้เห็นความต่างที่ส่งผลต่อการตัดสินใจจริง ตั้งแต่ฐานข้อมูลที่ใช้ วิธีจัดการ schema change ไปจนถึงขอบเขตฟีเจอร์ที่แต่ละแพลตฟอร์มให้มาตั้งแต่เริ่มโปรเจกต์

ฐานข้อมูลคนละตัว ส่งผลต่อการออกแบบระบบยังไง

Postgres ที่ Supabase ใช้เป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่รองรับ data type หลากหลาย ตั้งแต่ JSON, array, ไปจนถึง extension สำหรับงานเฉพาะทางอย่างการค้นหาแบบ full-text หรือการเก็บข้อมูล vector สำหรับงาน AI นอกจากนี้ยังมีแนวคิด Row Level Security ที่ผูกสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลไว้ในระดับแถวของตารางโดยตรง

MySQL ที่ PlanetScale ใช้ผ่านสถาปัตยกรรม Vitess เน้นความสามารถในการ scale แนวนอนโดยแบ่งข้อมูลออกเป็น shard หลายชุดและกระจายโหลดออกไป เหมาะกับระบบที่ข้อมูลโตเร็วมากจนฐานข้อมูลเดียวรับไม่ไหว MySQL ไม่มีแนวคิด Row Level Security แบบเดียวกับ Postgres การควบคุมสิทธิ์ระดับแถวต้องเขียน logic เพิ่มเติมในชั้นแอปพลิเคชันเอง

ผลที่ตามมาคือทีมที่ต้องการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลในระดับแถวโดยตรงในฐานข้อมูล เช่นระบบ multi-tenant ที่แต่ละองค์กรเห็นได้เฉพาะข้อมูลของตัวเอง มักได้ประโยชน์จากแนวทางของ Postgres และ RLS ตามที่อธิบายไว้ใน Supabase RLS คืออะไร ส่วนทีมที่ข้อมูลจะโตจนต้อง shard ในอนาคตอันใกล้ อาจได้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Vitess ของ PlanetScale ที่ออกแบบมารองรับเรื่องนี้โดยเฉพาะ

workflow เปลี่ยน schema ต่างกันตรงไหน

PlanetScale มีจุดขายเด่นเรื่อง schema branching ที่ทำงานคล้ายกับ workflow ของ git คือสร้าง branch ใหม่ของ schema แก้ไขในนั้น แล้วเปิด deploy request ให้ระบบตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลง schema นั้นปลอดภัยก่อน merge เข้า production ระบบจะเตือนถ้าการเปลี่ยนแปลงอาจกระทบข้อมูลเดิมหรือทำให้ query ที่มีอยู่พัง ก่อนที่จะปล่อยให้เกิดปัญหาจริง

Supabase ก็มี Supabase Branching ให้ใช้เช่นกัน ทำงานในลักษณะสร้างฐานข้อมูลแยกสำหรับแต่ละ branch ของโค้ด แต่กลไกตรวจสอบความปลอดภัยของ schema change ก่อน merge ยังไม่ได้ลึกเท่ากับที่ PlanetScale ออกแบบมาเฉพาะทาง เพราะ Supabase Branching เน้นแยก environment สำหรับ preview และทดสอบมากกว่าเน้นตรวจสอบ schema change โดยเฉพาะ

สำหรับทีมที่เปลี่ยนแปลง schema บ่อยมากในระบบ production ที่มีข้อมูลจำนวนมากและ downtime เป็นเรื่องอ่อนไหว workflow ที่เข้มงวดของ PlanetScale ช่วยลดความเสี่ยงได้มากกว่า ส่วนทีมที่ schema เปลี่ยนไม่บ่อยหรือระบบยังอยู่ในช่วงพัฒนาที่ข้อมูลยังไม่เยอะ ความต่างนี้อาจไม่ส่งผลชัดเจนเท่า

สถาปัตยกรรม Vitess ของ PlanetScale ช่วยเรื่อง scale ยังไง

Vitess เป็นเลเยอร์ที่วางอยู่เหนือ MySQL หลายอินสแตนซ์ ทำหน้าที่กระจาย query ไปยัง shard ที่ถูกต้องโดยที่แอปพลิเคชันไม่ต้องรู้รายละเอียดว่าข้อมูลถูกแบ่งเก็บยังไงอยู่เบื้องหลัง เมื่อฐานข้อมูลโตเกินขนาดที่เครื่องเดียวรับไหว ระบบสามารถแบ่งข้อมูลออกเป็นหลาย shard และกระจายโหลดออกไปได้โดยไม่ต้อง migrate สถาปัตยกรรมทั้งระบบใหม่

Postgres ของ Supabase ตามค่าเริ่มต้นเป็นสถาปัตยกรรมแบบ single-node คือรันอยู่บนเครื่องหรือ instance เดียว การ scale ทำได้ด้วยการเพิ่มทรัพยากรของ instance นั้น (vertical scaling) หรือแยก read replica ออกไปช่วยกระจายโหลดฝั่งอ่าน แต่ไม่ได้มีการ shard ข้อมูลแบบอัตโนมัติในตัวเหมือน Vitess

ความต่างนี้สำคัญมากสำหรับระบบที่คาดว่าข้อมูลจะโตเป็นระดับหลายร้อยล้านแถวหรือมากกว่านั้นในอนาคต เพราะการวางแผน sharding ตั้งแต่ต้นด้วยสถาปัตยกรรมที่รองรับเรื่องนี้อยู่แล้ว มักง่ายกว่าการมาออกแบบ sharding เองทีหลังบนฐานข้อมูลที่ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อสิ่งนี้ตั้งแต่แรก

ecosystem รอบฐานข้อมูลต่างกันแค่ไหน

PlanetScale วางตัวเองเป็นแพลตฟอร์มฐานข้อมูลโดยเฉพาะ ไม่ได้มี Authentication, Storage สำหรับไฟล์ หรือ Realtime subscription มาให้ในตัว ทีมที่เลือก PlanetScale ต้องประกอบระบบเหล่านี้จากบริการอื่นเพิ่มเติม เช่นใช้ Clerk หรือ Auth0 สำหรับระบบสมาชิก และ S3 หรือ Cloudflare R2 สำหรับเก็บไฟล์

Supabase ให้ชุดเครื่องมือครบกว่าตั้งแต่ต้น มี Supabase Auth สำหรับระบบสมาชิก Supabase Storage สำหรับเก็บไฟล์ และ Edge Functions สำหรับรันโค้ดฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ทำให้ทีมเล็กที่ไม่มีเวลาประกอบระบบจากหลายเจ้าเริ่มต้นได้เร็วกว่า

ข้อแลกเปลี่ยนคือ ทีมที่มีสถาปัตยกรรมอื่นอยู่แล้วหรือต้องการเลือกแต่ละส่วนของ backend เอง อาจมองว่าการใช้ PlanetScale เฉพาะส่วนฐานข้อมูลแล้วต่อบริการอื่นเองให้ความยืดหยุ่นมากกว่า ไม่ต้องแบกฟีเจอร์ที่ไม่ได้ใช้

ทำแบบนี้แล้วพัง เพราะย้ายจาก MySQL มา Postgres โดยไม่เช็ค data type

ทีมหนึ่งย้ายโปรเจกต์จาก PlanetScale มา Supabase เพราะต้องการใช้ RLS ควบคุมสิทธิ์แบบ multi-tenant แต่ export ข้อมูลจาก MySQL แล้ว import เข้า Postgres ตรง ๆ โดยไม่ได้ตรวจสอบความต่างของ data type บางตัวก่อน เช่นฟิลด์ boolean ใน MySQL ที่บางครั้งเก็บเป็นเลข 0/1 ไม่ได้แปลงเป็น true/false แบบที่ Postgres คาดหวัง ทำให้ query ที่เขียนเงื่อนไขเทียบค่า boolean ตรง ๆ พังทันทีหลัง migrate

อีกจุดที่พลาดคือ auto-increment ID ของ MySQL ที่ใช้ syntax ต่างจาก serial หรือ identity column ของ Postgres ทำให้สคริปต์ migrate ต้องแปลง schema ส่วนนี้ใหม่ทั้งหมด ไม่ใช่แค่ copy คำสั่ง CREATE TABLE ข้ามมาตรง ๆ บทเรียนนี้ชี้ให้เห็นว่าการย้ายฐานข้อมูลข้าม engine ไม่ใช่แค่ export/import แต่ต้องตรวจสอบ data type, index, และ constraint ทุกจุดก่อนย้ายข้อมูลจริง

เมื่อข้อมูลโตมาก ควรใช้ read replica หรือ sharding

คำถามนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเลือกระหว่างสองแพลตฟอร์ม เพราะแนวทาง scale ของแต่ละฝั่งต่างกันโดยพื้นฐาน ถ้า workload ของระบบเป็นแบบอ่านเยอะกว่าเขียนมาก (read-heavy) การเพิ่ม read replica บน Postgres ของ Supabase มักแก้ปัญหาได้เพียงพอโดยไม่ต้องเปลี่ยนสถาปัตยกรรมทั้งระบบ

แต่ถ้า workload เป็นแบบเขียนเยอะมากด้วย และปริมาณข้อมูลรวมโตจนเครื่องเดียวรับไม่ไหวไม่ว่าจะเพิ่มทรัพยากรแค่ไหนก็ตาม (ตัวเลขเป็นตัวอย่างประกอบกรอบวิเคราะห์ ไม่ใช่เกณฑ์ตายตัว) การ shard ข้อมูลแบบที่ Vitess ของ PlanetScale ออกแบบมารองรับ มักเป็นทางออกที่ยั่งยืนกว่าการพยายามยัดทุกอย่างไว้ในฐานข้อมูลเดียวที่โตจนควบคุมยาก

คำแนะนำคือประเมิน growth ของข้อมูลและ pattern การอ่าน-เขียนของระบบตัวเองล่วงหน้า ไม่ใช่รอให้ปัญหาเกิดก่อนแล้วค่อยตัดสินใจย้ายฐานข้อมูลทั้งระบบภายใต้ความกดดัน ซึ่งมักเสี่ยงต่อ downtime และข้อผิดพลาดมากกว่าการวางแผนไว้ล่วงหน้า

อีกจุดที่ควรพิจารณาคู่กันคือต้นทุนของทีมในการดูแลสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนขึ้น การ shard ข้อมูลด้วย Vitess แก้ปัญหาเรื่อง scale ได้จริง แต่ก็เพิ่มความซับซ้อนในการ debug query ที่ต้อง join ข้าม shard หรือ query ที่พึ่งพา transaction ข้ามหลาย shard ซึ่งบางกรณีทำได้จำกัดกว่าฐานข้อมูลเดี่ยว ทีมที่ยังไม่มีประสบการณ์ดูแลระบบแบบ sharded ควรเผื่อเวลาเรียนรู้และทดสอบ query pattern ของตัวเองก่อนย้ายระบบจริงเข้าสถาปัตยกรรมนี้เต็มรูปแบบ

connection pooling ต่างกันยังไง กระทบ serverless functions แค่ไหน

Postgres มีข้อจำกัดเรื่องจำนวน connection พร้อมกันที่ต่ำกว่า MySQL ค่อนข้างมาก เพราะแต่ละ connection ของ Postgres ใช้ process แยกของตัวเอง ไม่ใช่ thread แบบเบา ทำให้เมื่อแอปพลิเคชันยิง connection เข้ามาพร้อมกันจำนวนมาก เช่นจากฟังก์ชัน serverless ที่ scale ขึ้นเป็นหลักสิบหลักร้อย instance พร้อมกัน connection อาจเต็มเพดานได้เร็วกว่าที่คาด Supabase จึงมี connection pooler อย่าง PgBouncer มาให้ในตัวเพื่อรวม connection จากหลาย client ให้ใช้ connection จริงไปยัง Postgres ร่วมกันในจำนวนที่จำกัดกว่า

MySQL ผ่านสถาปัตยกรรม Vitess ของ PlanetScale ออกแบบมาให้รองรับ connection จำนวนมากพร้อมกันได้ดีกว่าโดยธรรมชาติ เพราะ Vitess มีเลเยอร์ proxy ที่ทำหน้าที่คล้าย connection pooling อยู่แล้วเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม ทำให้ทีมที่ใช้ serverless functions จำนวนมากยิง connection เข้ามาพร้อมกันมักเจอปัญหา connection เต็มน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ Postgres แบบดั้งเดิมที่ไม่ได้ตั้งค่า pooling ให้เหมาะสม

ข้อควรระวังสำหรับทีมที่ใช้ Supabase ร่วมกับ Edge Functions หรือ serverless functions อื่นคือต้องตรวจสอบว่าเชื่อมต่อผ่าน connection string แบบ pooled (มักเป็นพอร์ตที่ต่างจาก direct connection) ไม่ใช่ direct connection ตรง ๆ ไปยัง Postgres โดยเฉพาะเมื่อคาดว่าจะมี function หลาย instance รันพร้อมกันจำนวนมาก มิเช่นนั้นอาจเจอ error 'too many connections' ในช่วง traffic สูง

ตารางสรุปเทียบจุดต่างหลักระหว่าง PlanetScale กับ Supabase

สรุปประเด็นสำคัญไว้ในตารางเดียวเพื่อให้ตัดสินใจง่ายขึ้น:

สรุป

Supabase กับ PlanetScale ไม่ได้แข่งกันด้วยฟีเจอร์เดียวกัน แต่แข่งกันคนละแกน Supabase เลือก Postgres เป็นฐานพร้อมผูก Auth, Storage และ Realtime เข้าด้วยกันเป็นแพลตฟอร์มเดียว ส่วน PlanetScale เลือก MySQL ผ่านสถาปัตยกรรม Vitess เพื่อเน้นการ scale แนวนอนและ workflow เปลี่ยน schema ที่ปลอดภัย

การตัดสินใจที่ดีเริ่มจากถามว่าโปรเจกต์นี้ต้องการ RLS ระดับฐานข้อมูลและ ecosystem ครบวงจรแบบ Postgres หรือต้องการสถาปัตยกรรมที่รองรับ sharding ตั้งแต่ต้นแบบ MySQL ผ่าน Vitess คำตอบของคำถามนี้มักชี้ทางได้ชัดกว่าการเทียบ benchmark ความเร็วอย่างเดียว

• PlanetScale ใช้ MySQL ผ่านสถาปัตยกรรม Vitess เน้น scale แนวนอนและ shard ข้อมูลได้
• Supabase ใช้ Postgres และผูก Auth, Storage, Realtime มาให้ครบในแพลตฟอร์มเดียว
• RLS ระดับฐานข้อมูลเป็นจุดขายของ Postgres ที่ MySQL ไม่มีในตัว
• ย้ายข้ามฐานข้อมูลต้องตรวจ data type และ constraint ทุกจุด ไม่ใช่แค่ export/import

คำถามที่พบบ่อย