Surreal DB ดาต้าเบสที่เป็นทุกอย่างให้แล้ว

หลังจากที่ได้เริ่ม Boot camp Data Science ก็หันมาสนใจในเทคโนโลยีของ ดาต้า มากขึ้น จนมาเจอกับ Surreal DB ทีเพิ่งเปิด version 1.0 beta เมื่อ july 2022 ที่ผ่านมา หลังจากได้ลองเล่นดู ก็เจอหลายๆ อย่างที่น่าสนใจ

Surreal DB is the ultimate cloud database for tomorrow’s applicationsDevelop easier. Build faster. Scale quicker.

Surreal DB

Surreal DB เขียนแบบ sql like คล้าย กับ mySQL หรือ progress แต่ทีทั้ง table document และ graph สามารถสร้าง ความสำพันธ์ ได้โดยไม่ใช้ join สามารถ ส่งออกมาได้ทั้ง Data table graph หรือ API และยังมีอื่นๆอีก เรียกได้ว่าเอาทุกอย่างมารวมกันไว้ให้แล้ว

Install Surreal DB

Mac

บน Mac สามารถลงผ่าน Home brew ได้ง่ายๆ เลย

brew install surrealdb/tap/surreal

Linux

ส่วน Linux ก็ใช้ curl

curl -sSf https://install.surrealdb.comCode language: JavaScript (javascript)

Windows

ส่วนบน windows ใช้ iwr หรือ chocolety ก็ได้ครับ

iwr https://windows.surrealdb.com -useb | iexCode language: JavaScript (javascript)
choco install surreal --pre

Start Server

เมื่อลง surreal แล้วก็ลองมารัน server บน local กันเลย

surreal start --log debug --user root --pass root memory

พอ server start แล้วก็มา connect ผ่าน terminal ได้เลย

surreal sql --conn http://localhost:8000 --user root --pass root --ns namespace --db databaseCode language: JavaScript (javascript)

เมื่อ connect เข้ามาแล้วก็ลุยกันได้เลย surreal ใช้ ภาษา SurrealQL ที่คล้ายๆ กับ sql แต่ง่ายไปกว่านั้นอีก มาลองดูตัวอย่างกัน

/* สร้าง table */

CREATE company:magnamm SET name = 'SurrealDB', cofounders = [person:Mag, person:Ammo];

/* เรียก table */

SELECT * FROM company:magnamm;

/* เรียก บาง column table */

SELECT cofounders.*.name FROM company:magnamm;

/* สร้าง table และส่งค่า อย่างเวลา */

CREATE temperature:17493 SET time = time::now(), celcius = 37.5;
Code language: PHP (php)

อันนี้แค่เริ่มต้น ยังมีอีกหลายๆ คำสั่ง ใครสนใจสามารถไปตามอ่านได้ที่ surrealDB ได้เลยหรือติดตาม ตอนต่อๆ ไปได้เลยครับ

หนทางสู่งานด้าน Data

ทิศทางหลายๆ ปี ที่ผ่านมา ได้เฝ้าดูสายงาน Data มาเรื่อยๆ พบว่าการเติบโตของสายงานทางนี้สูงขึ้นเป็นอย่างมาก วันนี้ขอมาเล่าให้ฟังว่า ทำไมถึงหันหน้ามาสาย Data

Background

ผมเองทำงานในมุมของ Web Developer มานาน ตั้งแต่ยุคของ Macromedis Flash แต่ในช่วงที่ผ่านมาได้มาทำงานในองค์กร มีการใช้งาน Data และ Database มากขึ้น พบว่า เป็นเรื่องที่น่าสนใจ ประกอบกับ ทิศทางของเทคโนโลยี ที่ Data Storage ราคาถูกลง Cloud ราคาถูกลง มีข้อมูล Public Data มากขึ้น Data Driven และ ML (Machine Learning) มี used case ที่ชัดเจนและเป็นประโดย ทำให้การประมวลผลข้อมูลสำคัญมากๆ ต่อการเติบโตทางธุรกิจ จึงสนใจในการที่จะ ศึกษาด้าน Data อย่างจริงจัง

Opportunity / Career Path

แนวทางการเติบโตในสายงาน Data มีหลากหลาย แต่ขอสรุปตามตำแหน่งที่สนใจ ตามนี้

Data Engineer

มีหน้าที่รวบรวม จัดการ วางระบบการไหลขององค์กร เปรียบเสมือนต้นน้ำ ซึ่งใกล้กับงานปัจจุบัน เน้นการเขียน code และ programing

Data Analytic

เป็นการนำข้อมูล มาเรียบเรียง จัด วิเคราะห์ และนำเสนอ เป็นการนำข้อมูลที่มีอยู่ มาใช้ให้เกิดประโยชน์

Data Scientist

เป็นการใช้ข้อมูลเหมือนกัน แต่จะเป็นการเชิงวิเคราะห์ หาแนวโน้ม คาดการณ์ โดยใช้ ML และ AI

การแบ่งแยกระหว่าง Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist
Credit : DataRockid Data Science Bootcamp – 1 August

Choosing Path

เมื่อมีทางเลือก ก็ต้องเลือกสักทาง 

ในวันที่ Internet ราคาถูกกว่า Buffet โลกใบนี้ เล็กเกินกว่าที่ จะอยู่ในกะลา มี Course เรียน มากมายใน Internet ให้ได้เลือกเรียนทั่วทั้งโลก ในไทยเองมี หลายเจ้า ที่เปิดให้ ศึกษาด้าน ดาต้า

แต่ส่วนตัวของผมเอง ไปสะดุด ตากับ Page Data Rockie ที่เปิด Data Booth Camp with Data Rockie ที่มีการเรียน ที่ค่อนข้างครอบคลุม และส่วนตัวเองติดตาม ดู Live ของหลายๆ page แต่ก็ถูกใจในแนวการสอนของ ที่นี้เป็นพิเศษ ส่วน อนาคตจะเป็นอย่างไร ก็ต้องมาดูกัน ว่าจะเป็นยังไง