หลักสูตร PostgreSQL for Developers เป็นการอบรมการใช้ PostgreSQL 18 ในมุมนักพัฒนา ตั้งแต่ออกแบบ Schema เขียน SQL สมัยใหม่ ใช้ JSONB อ่าน EXPLAIN เลือก Index จนถึงเขียน PL/pgSQL และเชื่อมกับแอปผ่าน ORM เหมาะกับนักพัฒนา Backend และ Full Stack ที่ต้องการให้ฐานข้อมูลเร็วและถูกต้อง
PostgreSQL กลายเป็นฐานข้อมูลตัวเลือกแรกของแอปยุคใหม่ ทั้งระบบหลังบ้าน SaaS และงานที่ต้องเก็บข้อมูลแบบ JSON หรือ Vector ไว้ที่เดียวกัน แต่นักพัฒนาจำนวนมากยังใช้ PostgreSQL เหมือนฐานข้อมูลทั่วไปผ่าน ORM อย่างเดียว พอข้อมูลโตขึ้นก็เจอ Query ช้า Lock ค้าง ข้อมูลผิดเพราะไม่มี Constraint หรือโค้ดที่เปิดช่อง SQL Injection โดยไม่รู้ตัว ทั้งที่ PostgreSQL มีเครื่องมือแก้ปัญหาเหล่านี้อยู่ในตัวแล้ว
หลักสูตรนี้พาผู้เรียนใช้ PostgreSQL 18 แบบที่นักพัฒนาควรใช้ เริ่มจากติดตั้งด้วย Docker เลือกชนิดข้อมูลให้เหมาะ รวมถึง uuidv7() และ Virtual Generated Column ที่มาใหม่ ออกแบบ Schema ที่ปกป้องข้อมูลด้วย Constraint และเขียน Modern SQL ทั้ง CTE, Window Function, MERGE, RETURNING OLD/NEW และ JSONB จากนั้นเจาะเรื่องประสิทธิภาพด้วย EXPLAIN, Index แบบต่าง ๆ, pg_stat_statements, Transaction และ Locking ก่อนนำทั้งหมดไปใช้ในแอปจริงผ่าน Node.js, Prisma หรือ Drizzle พร้อม Row-Level Security, LISTEN/NOTIFY และ pgvector แล้วปิดท้ายด้วยโปรเจกต์ออกแบบและปรับจูนฐานข้อมูลของแอปตั้งแต่ต้นจนจบ (อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง ระดับ Intermediate)
รายละเอียดหลักสูตร
หลักสูตรนี้เป็นฉบับปรับปรุงใหม่ที่มาแทนหลักสูตร PostgreSQL สำหรับนักพัฒนารุ่นเดิม เนื้อหาเขียนใหม่ทั้งหมดและอัปเดตให้ตรงกับ PostgreSQL 18 อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab บนฐานข้อมูลร้านค้าออนไลน์จำลองชุดเดียวตลอดหลักสูตร ระดับ Intermediate ทุก Lab ทำงานบนเครื่องของผู้เรียนด้วย Docker
และใช้เครื่องมือโอเพนซอร์สทั้งหมด หลักสูตรเน้นมุมมองของนักพัฒนาแอป ทั้งการออกแบบ Schema การเขียน SQL การปรับประสิทธิภาพ และการใช้ฐานข้อมูลจากโค้ด ไม่ครอบคลุมงานดูแลระบบระดับ DBA เช่น Replication หรือ Backup แบบ Production ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ไฟล์ SQL และโค้ดตัวอย่างครบทุก Lab และไฟล์ docker-compose สำหรับ PostgreSQL 18, PgBouncer และ pgAdmin กลับไปใช้งานต่อ
Section 1: Lab: เริ่มต้น PostgreSQL 18 ด้วย Docker
Section 2: ชนิดข้อมูลที่นักพัฒนาต้องเลือกให้ถูก
Section 3: ออกแบบ Schema และ Constraint
Section 4: Lab: Modern SQL ที่ใช้งานจริง
Section 5: Lab: JSONB และ Full-Text Search
Section 6: Query Planner และ EXPLAIN
Section 7: Lab: ออกแบบ Index ให้ตรงกับ Query
Section 8: Transaction, MVCC และ Locking
Section 9: PL/pgSQL, Procedure และ Trigger
Section 10: View, Materialized View และ Partitioning
Section 11: เชื่อมต่อจากแอปอย่างปลอดภัยและเร็ว
Section 12: Lab: ORM และ Migration ด้วย Node.js
Section 13: Lab: Row-Level Security และ LISTEN/NOTIFY
Section 14: pgvector และ AI Assistant สำหรับ SQL
Section 15: Lab: Testing และ Capstone Project
ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770
ให้อ่านจากโหนดที่ซ้อนลึกที่สุดขึ้นมา เพราะเป็นขั้นที่ทำงานก่อน แล้วเทียบจำนวนแถวที่ Planner ประมาณไว้กับจำนวนแถวจริง (actual rows) ถ้าต่างกันมากมักแปลว่าสถิติไม่ทันสมัยและควรรัน ANALYZE จากนั้นหาโหนดที่ใช้เวลา actual time มากที่สุด และดูว่าเป็น Seq Scan บนตารางใหญ่หรือไม่ ส่วนตัวเลือก BUFFERS ช่วยบอกว่าอ่านข้อมูลจากหน่วยความจำหรือจากดิสก์มากเพียงใด
JSONB เหมาะกับข้อมูลที่โครงสร้างไม่แน่นอนหรือต่างกันในแต่ละแถว เช่น คุณสมบัติของสินค้าแต่ละประเภท หรือข้อมูลที่รับมาจาก API ภายนอก ส่วนข้อมูลที่ทุกแถวมีเหมือนกัน ต้องใช้ Constraint หรือ Foreign Key หรือใช้กรองและ JOIN บ่อย ควรแยกเป็นคอลัมน์ปกติ เมื่อใช้ JSONB ควรสร้าง GIN Index เพื่อให้ค้นด้วย Operator อย่าง @> ได้เร็ว
เริ่มจากเพิ่มคอลัมน์ tenant_id ในทุกตารางที่ต้องแยกข้อมูล แล้วเปิด ROW LEVEL SECURITY ให้ตารางเหล่านั้น จากนั้นเขียน Policy ที่เทียบ tenant_id กับค่าที่แอปส่งเข้ามาในแต่ละ Transaction เช่น ผ่าน set_config และ current_setting ให้แอปเชื่อมต่อด้วย Role ที่ไม่ใช่เจ้าของตาราง เพราะเจ้าของตารางข้าม Policy ได้ แล้วทดสอบว่าแต่ละ Tenant มองไม่เห็นข้อมูลของกัน หลักสูตรนี้ฝึกทำขั้นตอนนี้ใน Lab
เหมาะกับ Backend และ Full-stack Developer ที่ใช้หรือกำลังจะใช้ PostgreSQL นักพัฒนาที่ย้ายมาจาก MySQL หรือ SQL Server รวมถึง Data Engineer และ Tech Lead ที่ต้องรีวิว Schema และ Query ของทีม ควรเขียน SQL พื้นฐานอย่าง SELECT JOIN และ GROUP BY ได้ เขียนโปรแกรมได้อย่างน้อยหนึ่งภาษา และใช้ Command Line กับ Git ขั้นพื้นฐานได้
ออกแบบ Schema ที่ใช้ Constraint ปกป้องข้อมูล เขียน SQL สมัยใหม่อย่าง CTE Window Function และ MERGE อ่าน EXPLAIN เพื่อเลือก Index ให้ตรงกับ Query และเชื่อมฐานข้อมูลกับแอปผ่าน Connection Pool และ ORM อย่างปลอดภัย พร้อมใช้ Row-Level Security และ pgvector ในแอปจริง ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้
ควรมีโน้ตบุ๊กที่ติดตั้ง Docker Desktop, Node.js และ VS Code ได้ พร้อมสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม เพราะทุก Lab ทำบนเครื่องของผู้เรียนด้วย Docker โดยใช้ PostgreSQL 18 ร่วมกับ psql และ pgAdmin 4 หรือ DBeaver ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ไฟล์ SQL โค้ดตัวอย่าง และไฟล์ docker-compose สำหรับ PostgreSQL 18 PgBouncer และ pgAdmin กลับไปใช้งานต่อ
PostgreSQL กลายเป็นฐานข้อมูลหลักขององค์กรจำนวนมาก ทั้งระบบที่พัฒนาใหม่และระบบที่ย้ายมาจาก Oracle, SQL Server หรือ MySQL แต่การติดตั้งให้รันได้เป็นแค่จุดเริ่มต้น งานที่ทำให้ระบบอยู่รอดจริงคือการตั้งค่าให้เหมาะกับเครื่อง คุมสิทธิ์และความปลอดภัย ดูแล Vacuum…
ระบบค้นหาเชิงความหมายและ RAG กลายเป็นฟีเจอร์ที่หลายองค์กรต้องการเพิ่มเข้าไปในแอปพลิเคชัน แต่การนำ Vector Database แยกมาอีกระบบหมายถึงข้อมูลที่ต้องซิงก์สองที่ สิทธิ์การเข้าถึงที่ต้องดูแลซ้ำ และงานปฏิบัติการที่เพิ่มขึ้น สำหรับทีมที่ใช้ PostgreSQL อยู่แล้ว…
Next.js ได้กลายเป็นเฟรมเวิร์กมาตรฐานของการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันด้วย React ในระดับองค์กร และในปี 2026 นี้ Next.js ได้ก้าวเข้าสู่เวอร์ชัน 16 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การมาของ App Router ไม่ว่าจะเป็นการที่ Turbopack กลายเป็น Bundler…
