ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

Firebase vs Supabase: ทำไม Developer ยุคใหม่เลือก Supabase มากกว่าในปี 2026

Firebase vs Supabase: ทำไม Developer ยุคใหม่เลือก Supabase มากกว่าในปี 2026


บทนำ

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Firebase เคยเป็น Backend-as-a-Service (BaaS) ที่ Developer ทั่วโลกนิยมอย่างมาก ด้วยความง่าย ความเร็ว และไม่ต้องดูแล Server เอง

แต่ในปี 2024–2026 เทรนด์เริ่มเปลี่ยนอย่างชัดเจน — Developer จำนวนมากเริ่ม เลิกใช้ Firebase และหันมาเลือก Supabase แทนSupabase ตอบโจทย์งานเว็บแอปยุคใหม่มากกว่า โดยเฉพาะสาย Full-stack / Indie / Startup / Enterprise


Firebase เป็น Backend-as-a-Service ที่ใช้ NoSQL  เหมาะกับ Prototype และ Realtime Application แต่มีข้อจำกัดด้าน Query, Cost และ Vendor Lock-in


Supabase เป็น Backend ที่ใช้ PostgreSQL  เหมาะกับ Web App, SaaS และระบบที่ต้องการ Scale ระยะยาว พร้อมความยืดหยุ่นและต้นทุนที่ควบคุมได้


ปัญหาหลักของ Firebase ที่ Dev เริ่ม “อิ่มตัว”

1. Lock-in หนักมาก (Vendor Lock-in)

2. NoSQL ไม่เหมาะกับระบบจริงระยะยาว

3. Pricing “โหดตอนโต”

4. Backend Logic จำกัด


ทำไม Supabase ถึงมาแรงแทน

1. PostgreSQL = ของจริงในโลก Production

2. Open-source & Self-host ได้

3. Backend ครบ แต่ไม่ผูกมัด

4. RLS (Row Level Security) โคตรทรงพลัง

5. Developer Experience ดีมาก


ทำไม Developer “ยุคใหม่” ถึงเปลี่ยนเป็น sapabase เพราะ Dev สมัยนี้:

พูดกันง่ายๆ ก็คือ sapabase สามารถทำเป็น SaaS ได้สะดวกกว่า สำหรับแนว Micro-startup พร้อมรองรับการทำ AI App ที่ scale ได้ ขายจริง ดูแลยาวได้ 

ความคิดเสริม Firebase = “ของเร็ว” Supabase = “ของจริง”


มุมมองระดับ Senior / Architect

- เหตุผลที่ Firebase “ไม่ผ่าน” ในระบบจริง เพราะ Firebase เป็น Backend-as-a-Blackbox ซึ่ง Data model ถูกกำหนดโดย platform แล้ว ส่วนความปลอดภัยจะเป็น DSL Security rules  เฉพาะ กระบวนการ Query behavior คาดเดายาก ในแง่ของ Performance tuning ทำแทบไม่ได้ สถาปัตยกรรมArchitect จะไม่ชอบระบบที่ “ควบคุมไม่ได้”


NoSQL ไม่เหมาะกับ Domain-driven Design



Case Study (แนวที่เจอจริง)

ทีมที่เริ่มด้วย Firebase MVP เร็ว User โต Query เริ่มหนัก Cost พุ่ง


Rewrite → Supabase / Postgres


✅ ทีมที่เริ่มด้วย Supabase


ช้ากว่านิดตอนแรก


Data model แข็งแรง


Scale ง่าย


ต่อ AI / BI / ERP ได้ทันที



คำถามยอดฮิต

Firebase หรือ Supabase อะไรดีกว่ากัน?

ขึ้นอยู่กับประเภทของแอป หากเป็น Prototype หรือ Realtime App Firebase เหมาะกว่า แต่หากเป็น Web App, SaaS หรือระบบธุรกิจ Supabase จะเหมาะในระยะยาว


Supabase ใช้แทน Firebase ได้ทั้งหมดหรือไม่?

ในกรณีส่วนใหญ่ได้ โดยเฉพาะ Authentication, Database และ Storage  แต่ Firebase ยังได้เปรียบในงาน Realtime หนัก ๆ


Supabase เหมาะกับ Production หรือไม่?

เหมาะมาก เพราะใช้ PostgreSQL ซึ่งเป็น Database มาตรฐานระดับ Enterprise

ความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

Anvil แฟลต์ฟอร์ม สำหรับ Python Full Stack มีครบ จบในเครื่องมือเดียว

Anvil แฟลต์ฟอร์ม สำหรับ Python Full Stack มีครบ จบในเครื่องมือเดียว Avil เป็นแฟลต์ฟอร์มสำหรับสร้างเว็บแอพลิเคชั่น ด้วยภาษา python สามารถใช้งานทั้ง HTML CSS JavaScript SQL ทั้งหมดนี้รวมในเครื่องมือที่ชื่อว่า Anvil Python ใช้สำหรับรันบนบราวเซอร์ เซอร์เวิรส์ และสร้าง UI ด้วยวิธีการ Drag-and-Drop เพียงลากวาง UK และยังสามารถเชื่อมต่อและใช้งาน Database  และยังสามารถ Integration กับแฟลต์ฟอร์มอื่นๆ ได้อีกด้วย โครงสร้างของ Anvil  การออกแบบง่ายๆ ด้วย drag-and-drop ใช้ python เป็น client-side และรันบน บราวเซอร์ Server-side รันบน Anvil Server สามารถใช้ Database ต่างๆ เพื่อเก็บข้อมูล สามารถรัน python บนเครื่องและตอบโต้กับแอปพลิเคขั่นไดด้

TomCat สำหรับติดตั้ง แก้ไข คอนฟิก ใช้งาน JSP

Apache Tomcat เป็น  HTTP Server ที่มีความสามารถนำภาษาจาวามาใช้งานได้  สามารถใช้เทคโนโลยีของภาษาจาวาที่เรียกว่า Java Servlet  และ Java Server Page (JSP)  Tomcat เป็นโปรแกรม Open-Source  อยู่ภายใต้การดูแลของ Apache Software Foundation  (ซึ่งเป็นผู้สร้าง Apache HTTP Server ที่เป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย)  สามารถอ่านรายละเอียดของ Tomcat ได้ที่  http://tomcat.apache.org  โดยเลือกหัวข้อ “ Documentation”  และเลือก “Tomcat 7.0” ขั้นตอนการติดตั้ง Tomcat เรียงลำดับดังนี้

อะไรคือ NPU (Neural Processing Unit) มีความสำคัญอย่างไร แนวคิดมาจากไหน

ความหมาของคำว่า NPU (Neural Processing Unit)  NPU (Neural Processing Unit) คือ หน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาทที่สร้างมาเพื่อใช้งานด้านปัญญาประดิษฐ์ เป็นหน่วยประมวลผลพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในแนวคิดของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ของคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะ ทำให้การประมวลผล AI ทรงประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นจากเดิมของ TPU GPU และ CPU เช่น การจดจำภาพ, วิเคราะห์เสียง, หรือการแปลภาษา ทำได้รวดเร็วและประหยัดพลังงานกว่า CPU/GPU ทั่วไป โดยทำงานคล้ายโครงข่ายประสาทของมนุษย์ และพบได้ทั้งในสมาร์ตโฟน, คอมพิวเตอร์ (PC), และอุปกรณ์ AI อื่นๆ ในอนาคต เพื่อเร่งความเร็วของการทำงานของ AI สามารถจัดการงานและปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ  ประวัติความเป็นมาของ NPU (Neural Processing Unit)  ตั้งแต่ปี 1970 เป็นต้นมาเราได้ใช้เริ่มมีการใช้หน่วยการประมวลผลแบบดั้งเดิม คือ หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ถือเป็น "สมอง" และเป็นกลไกการทำงานของคอมพิวเตอร์ ดังนั้นซีพียู CPU ประมวลผลงานคำนวณแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่มีหน้าที่รับผิดชอบการทำงานของแอปพลิเคชันให้มีศักยภาพหลากหลายเพิ่มมาเรื่อย แม้ว่าจะมีหลายประเภท แต่โดยทั่...