PostgreSQL vs MongoDB: Memilih Basis Data yang Tepat untuk Proyek Data Anda

Jika Anda berencana memulai aplikasi digital baru, kemungkinan besar Anda perlu mengumpulkan dan menyimpan data. Di mana dan bagaimana menyimpan data tersebut adalah salah satu keputusan terpenting yang harus Anda buat, karena seluruh perangkat lunak akan bergantung pada data itu untuk berfungsi. 

Secara tradisional, data disimpan dalam tabel dengan baris dan kolom yang terhubung melalui hubungan tertentu (mis., kolom yang sama). Basis data yang menyimpan data relasional disebut basis data relasional, atau basis data SQL, karena sebagian besar—jika tidak semuanya—mengandalkan SQL untuk berbagai jenis operasi.  

Namun, dalam beberapa dekade terakhir, sistem manajemen basis data baru berkembang untuk menjawab peningkatan pesat volume dan variasi data yang diciptakan setiap detik. Basis data yang disebut NoSQL (Not only SQL) mengusulkan skema dan strategi baru untuk mengumpulkan data secara efektif berdasarkan kasus penggunaan spesifik, sembari tetap mengandalkan SQL sampai batas tertentu.

Dalam artikel ini, kita akan menganalisis dua sistem manajemen basis data populer: PostgreSQL vs MongoDB. Yang pertama adalah salah satu basis data SQL paling populer, sedangkan yang kedua adalah basis data NoSQL paling terkenal.

Kita akan membahas fitur utama dan keunggulan keduanya, kasus penggunaan yang paling kuat, serta hal-hal penting yang perlu diingat jika Anda mempertimbangkan untuk memigrasikan data ke salah satu basis data ini. 

Jika Anda ingin langsung praktik mencoba masing-masing metode, pastikan untuk melihat kursus kami, Membuat Basis Data PostgreSQL dan Pengantar MongoDB di Python.

Ringkasan: PostgreSQL vs MongoDB

Memilih basis data yang tepat sangat penting untuk aplikasi digital apa pun. PostgreSQL, basis data relasional bertenaga berbasis SQL, unggul dalam skenario data terstruktur yang memerlukan konsistensi, join kompleks, dan transaksi ACID. MongoDB, basis data dokumen NoSQL yang menggunakan BSON, ideal untuk menangani data dinamis dan tidak terstruktur, menawarkan skalabilitas lebih besar melalui sharding horizontal. Pemilihan antara PostgreSQL dan MongoDB pada akhirnya bergantung pada struktur data proyek Anda, kebutuhan skalabilitas, dan persyaratan konsistensi.

Arsitektur Model Data PostgreSQL vs MongoDB

Mari kita analisis perbedaan utama antara PostgreSQL dan MongoDB dalam hal arsitektur model data.

Struktur relasional vs berbasis dokumen

Sistem manajemen basis data relasional, seperti PostgreSQL, mengatur data ke dalam tabel, di mana setiap tabel terdiri atas baris dan kolom. Tabel-tabel ini dapat dihubungkan melalui key, memungkinkan hubungan data yang kompleks melalui join SQL dan pengkuerian yang efisien.

Basis data relasional. Sumber: DataCamp

Berkat kesederhanaan, efisiensi unik, dan konsistensi yang kuat, basis data relasional sangat berhasil dan banyak diadopsi dalam beberapa dekade terakhir.

Namun, basis data relasional mungkin bukan opsi terbaik ketika Anda bekerja dengan data tidak terstruktur yang tidak pas dalam format tabular (mis., posting media sosial, data sensor) atau ketika skalabilitas adalah keharusan; yaitu ketika aplikasi Anda perlu melakukan skala horizontal di banyak server.

Di sinilah basis data NoSQL hadir. Tidak seperti rekan relasionalnya, basis data NoSQL dapat menangani data tidak terstruktur atau semi-terstruktur tanpa batasan skema tetap. 

Khususnya, MongoDB adalah yang disebut basis data dokumen, jenis basis data NoSQL yang menyimpan data dalam koleksi dokumen mirip JSON menggunakan format bernama BSON (Binary JSON). Secara sederhana, dokumen mirip dengan objek key-value JSON, dengan kemampuan tambahan untuk menyimpan dan memanipulasi data yang disediakan oleh BSON. 

Cara MongoDB menyimpan data sebagai BSON. Sumber: DataCamp 

Sifat fleksibel BSON memungkinkan pembuatan skema dokumen dinamis yang strukturnya dan datanya dapat bervariasi secara langsung. Kita akan melihat lebih lanjut pada subbagian berikutnya.

Pola evolusi skema

Basis data relasional seperti PostgreSQL menyediakan skema yang kuat dan sulit diubah setelah Anda membuat tabel. Ini fitur hebat jika data yang Anda kerjakan bersifat tabular dan selalu masuk ke aplikasi dalam format yang sama. Namun, jika Anda menangani data semi-terstruktur atau tidak terstruktur yang kontennya dapat bervariasi dari satu bagian ke bagian lain, seperti posting media sosial atau data sensor, Anda mungkin memerlukan tingkat fleksibilitas untuk mencerna data Anda. 

Berkebalikan dengan PostgreSQL, MongoDB hadir dengan yang disebut desain tanpa skema (schema-less), yang menawarkan fleksibilitas luar biasa untuk menangani data yang beragam dan berkembang. Desain tanpa skema MongoDB mengorganisasi data ke dalam dokumen dan koleksi:

• Dokumen adalah unit data dasar yang terdiri dari pasangan key-value BSON. Dokumen dapat berisi string, angka, tanggal, array, dan bahkan dokumen tertanam lainnya. Ini memungkinkan model data canggih yang merepresentasikan hubungan kompleks dalam satu dokumen, selaras dengan cara objek disusun di sebagian besar bahasa pemrograman.
• Koleksi mengelompokkan dokumen terkait, mirip dengan tabel, tetapi dengan cara yang lebih fleksibel. Koleksi tidak memaksakan skema, sehingga dokumen dapat memiliki struktur dan field yang berbeda. Koleksi berada dalam basis data MongoDB, dan setiap basis data dapat berisi banyak koleksi.

Berbeda dengan basis data relasional tradisional, di mana menambahkan field baru memerlukan perubahan pada seluruh struktur tabel, MongoDB memungkinkan dokumen dalam koleksi yang sama memiliki field dan struktur yang benar-benar berbeda. Ini menghilangkan kebutuhan akan skema kaku dan memudahkan penyimpanan data beragam tanpa memaksakan keseragaman.

Bahasa Kueri PostgreSQL vs MongoDB

Apa pun basis data yang Anda gunakan, baik PostgreSQL maupun MongoDB, Anda perlu mempelajari bahasa untuk berkomunikasi dan mengelola basis data Anda. Di PostgreSQL, ini adalah SQL, bahasa pemrograman yang sangat populer, terstandarisasi, dan mudah digunakan. Anda dapat mulai belajar SQL di kursus kami Pengantar SQL. 

Sebaliknya, MongoDB terutama mengandalkan MongoDB Query Language (MQL) miliknya untuk berinteraksi dengan basis data. Namun, Anda juga dapat menggunakan bahasa pemrograman populer lainnya, seperti Python, C, dan Java, untuk terhubung dan berinteraksi dengan basis data MongoDB.

Mari kita analisis perbedaan utama antara SQL dan MQL.

Kemampuan SQL vs MQL

Salah satu keunggulan terbesar PostgreSQL dibandingkan MongoDB adalah penggunaan SQL. SQL (kependekan dari “Structured Query Language) adalah bahasa esensial untuk membangun dan memelihara basis data relasional. 

Ini adalah bahasa pemrograman khusus domain yang sederhana dan digunakan oleh hampir semua sistem basis data relasional, seperti MySQL, SQL Server, SQLite, dan tentu saja, PostgreSQL.

SQL sangat kuat, memungkinkan Anda melakukan berbagai operasi data, dari pengambilan dan agregasi data hingga pembersihan data dan operasi join. Namun, ketika berbicara tentang PostgreSQL, kemungkinannya bahkan lebih besar, karena PostgreSQL hadir dengan serangkaian kemampuan lanjut untuk analisis kompleks, termasuk:

• Fungsi dan prosedur: PostgreSQL mendukung pembuatan fungsi dan prosedur tersimpan, yang dapat ditulis dalam berbagai bahasa pemrograman, meningkatkan kemampuan basis data untuk menangani operasi kompleks.
• Pencarian teks penuh: PostgreSQL menawarkan kemampuan pencarian teks penuh yang tangguh, memungkinkan operasi pencarian yang efisien pada data tekstual.
• Dukungan JSON: Dukungan ekstensif untuk tipe data JSON memungkinkan PostgreSQL menangani data semi-terstruktur secara efektif, sehingga menjembatani kesenjangan antara basis data relasional dan berorientasi dokumen.

Sebaliknya, meskipun MongoDB tidak bergantung pada SQL, ia memiliki kemampuan kueri, pengindeksan, dan agregasi yang kuat, serta fungsi lain untuk menyisipkan, memperbarui, atau menghapus informasi dalam basis data dokumen. Karena itu, jika Anda familier dengan JSON atau dictionary Python, Anda tidak akan butuh waktu lama untuk memahami sintaks MQL. 

MQL dirancang khusus untuk menangani sifat dinamis dokumen. Akibatnya, ini jauh lebih fleksibel dibandingkan SQL. Selain itu, karena dokumen dapat menanam dokumen lain di dalamnya, di MongoDB tidak perlu menggunakan operasi join yang kompleks dan tidak efisien, yang sering terjadi di basis data relasional. 

Strategi pengindeksan

Indeks adalah objek basis data yang meningkatkan kecepatan operasi pengambilan data. Indeks berfungsi sebagai penunjuk untuk dengan cepat menemukan baris dalam tabel, sehingga meningkatkan kinerja kueri. 

PostgreSQL hadir dengan kemampuan pengindeksan yang kuat, mendukung berbagai jenis indeks, termasuk:

• Indeks B-Tree: Jenis indeks default dan paling umum digunakan
• Indeks Hash: Untuk pencarian kesetaraan yang cepat
• Indeks GIN: Untuk pengindeksan JSON, array, dan pencarian teks penuh
• Indeks GiST: Untuk tipe data kompleks seperti geometri atau pencarian fuzzy
• Indeks BRIN: Untuk data besar yang secara alami terurut (seperti log deret waktu)
• Indeks Ekspresi: Indeks berdasarkan fungsi atau ekspresi
• Indeks Parsial: Mengindeks hanya subset baris (berguna untuk penyaringan)

MongoDB juga mendukung pengindeksan untuk menemukan dokumen dalam koleksi tanpa harus memindai semua dokumen dalam koleksi. Namun, kemampuannya terbatas, tidak memiliki variasi dan kecanggihan pengindeksan yang tersedia di basis data relasional seperti PostgreSQL. Ini mencakup:

• Indeks satu field: Mengumpulkan dan mengurutkan data dari satu field di setiap dokumen dalam koleksi.
• Indeks majemuk: Mengumpulkan dan mengurutkan data dari dua atau lebih field di setiap dokumen dalam koleksi.
• Indeks multikey: Mengumpulkan dan mengurutkan data yang disimpan dalam array.
• Indeks teks: Mendukung kueri pencarian teks pada field yang berisi konten string.
• Indeks hashed: Mendukung sharding berbasis hash. Indeks hashed mengindeks hash dari nilai suatu field.

Menggunakan indeks di basis data SQL dan NoSQL Anda adalah kunci untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi waktu kueri, terutama pada dataset besar. 

Namun, ingat bahwa menambahkan indeks juga dapat berdampak negatif pada kinerja untuk operasi tulis. Untuk tabel atau koleksi dengan rasio tulis terhadap baca yang tinggi, indeks menjadi mahal karena setiap penyisipan juga harus memperbarui indeks apa pun.

Kinerja dan Skalabilitas di MongoDB vs PostgreSQL

MongoDB dan PostgreSQL adalah alat basis data yang hebat, tetapi tidak ada gunanya memilih salah satunya semata-mata berdasarkan propertinya. Sebaliknya, Anda harus selalu membuat pilihan dengan mempertimbangkan kekhasan kasus penggunaan Anda. Dengan ini dalam pikiran, mari kita analisis perbedaan kinerja dan skalabilitas MongoDB dan PostgreSQL.

Pemrosesan transaksi

Seperti sistem basis data relasional populer lainnya, PostgreSQL memastikan tingkat integritas dan kualitas data yang tinggi melalui sistem pengetikan yang kuat dan dukungan untuk transaksi ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). 

Transaksi ACID adalah sekumpulan properti yang menjamin pemrosesan transaksi basis data yang andal. Mereka memastikan bahwa data tetap akurat dan aman bahkan saat terjadi kesalahan, crash, atau akses bersamaan. Properti-properti ini penting untuk menjaga kualitas data pada proyek apa pun.

Sementara transaksi ACID telah lama menjadi standar emas untuk memastikan integritas data dalam basis data relasional, basis data NoSQL seperti MongoDB sering memprioritaskan fleksibilitas dan skalabilitas dibanding konsistensi transaksional yang ketat. Ini menghasilkan pelonggaran beberapa properti ACID yang ditemukan di basis data relasional. 

Sebagai contoh, beberapa basis data MongoDB memprioritaskan konsistensi eventual dibanding konsistensi segera, yang berarti perubahan mungkin tidak langsung tercermin di seluruh node. Kompromi dalam hal konsistensi, ketersediaan, dan kinerja memungkinkan kinerja serta skalabilitas yang lebih baik tetapi memerlukan pertimbangan cermat saat merancang aplikasi yang bergantung pada konsistensi data yang ketat.

Pola skalabilitas

Skalabilitas melibatkan penggunaan beberapa teknik untuk mengatasi peningkatan volume data dan lalu lintas. Secara sederhana, kita dapat melakukannya melalui skalabilitas vertikal dan horizontal. Yang pertama melibatkan peningkatan dan penambahan sumber daya ke server yang sama untuk menangani beban yang meningkat. Yang kedua dicapai dengan menambahkan lebih banyak server atau node ke sistem terdistribusi, yang kemudian membantu meningkatkan kapasitas. 

PostgreSQL terutama mengandalkan skalabilitas vertikal untuk meningkatkan kapasitas. Namun, tidak seperti basis data SQL populer lainnya, PostgreSQL juga memungkinkan skalabilitas horizontal melalui partisi, meskipun memerlukan konfigurasi yang kompleks. Anda dapat mempelajari segala teknis partisi di PostgreSQL pada Kursus Meningkatkan Kinerja Kueri di PostgreSQL kami.

Sebaliknya, dalam sistem NoSQL seperti MongoDB, strategi andalan untuk menangani pertumbuhan lalu lintas dan volume data adalah skalabilitas horizontal.  MongoDB dirancang untuk memanfaatkan sharding, teknik yang membagi basis data menjadi bagian-bagian lebih kecil dan lebih mudah dikelola yang disebut "shard” dan mendistribusikannya ke beberapa server, sehingga sistem dapat menangani dataset besar dan volume lalu lintas tinggi.

Lihat artikel Sharding vs Partitioning kami untuk mengetahui segala hal tentang teknik penskalaan populer ini.

MongoDB vs PostgreSQL: Analisis Kasus Penggunaan

Sekarang setelah kita mengetahui fitur dan keunggulan utama PostgreSQL dan MongoDB, saatnya menganalisis skenario di mana keduanya paling berguna.

Skenario ideal untuk PostgreSQL

PostgreSQL adalah pilihan yang sangat baik ketika proyek Anda memerlukan:

• Konsistensi yang kuat: Memastikan semua pengguna melihat data yang sama secara bersamaan.
• Kueri kompleks: Menggabungkan data dari beberapa tabel untuk mendapatkan wawasan.
• Analitik lanjutan: Jika Anda perlu melakukan perhitungan kompleks atau transformasi data di dalam basis data, kemampuan ekstensibilitas PostgreSQL sangat berharga.
• Skalabilitas: Untuk proyek yang diperkirakan akan tumbuh signifikan, kemampuan PostgreSQL menangani dataset besar melalui skalabilitas vertikal atau partisi adalah keunggulan besar.
• Kepatuhan ACID: Menjamin pemrosesan transaksi yang andal untuk aplikasi kritis.

Sebagai beberapa contoh yang meyakinkan, PostgreSQL adalah ide yang tepat untuk:

• Transaksi keuangan: Akurasi dan konsistensi sangat krusial saat mentransfer uang atau memproses pembayaran.
• Sistem inventaris: Memastikan tingkat stok diperbarui secara akurat penting untuk menghindari penjualan berlebih atau selisih.
• Pemrosesan pesanan: Untuk memuaskan pelanggan e-niaga, pesanan harus diproses dengan benar dan konsisten.

Implementasi optimal MongoDB

MongoDB bekerja paling baik dalam kasus ketika bermanfaat memiliki struktur data fleksibel yang dapat beradaptasi secara dinamis dengan informasi dan skema baru, ketika skalabilitas dan kinerja penting, serta untuk data tidak terstruktur. Desain tanpa skema MongoDB, dipadukan dengan skalabilitas horizontal, menjadikannya hebat untuk kasus penggunaan seperti:

• Feed media sosial: Karena banyak data yang masuk tidak terstruktur dan tidak dapat diprediksi, konsistensi data kurang kritis, dan inkonsistensi sementara pada posting atau suka dapat diterima selama sistem tetap responsif.
• Content delivery network: Menyajikan konten kepada pengguna dengan latensi minimal diprioritaskan dibandingkan konsistensi.

Arsitektur hibrida

Mungkin ada kasus penggunaan di mana Anda perlu menggabungkan kekuatan MongoDB dan PostgreSQL untuk menghadirkan solusi komprehensif bagi kebutuhan data yang beragam. Membuat arsitektur hibrida yang menggabungkan basis data SQL dan NoSQL memungkinkan, dan merupakan ide bagus jika Anda perlu menggabungkan konsistensi kuat pada transaksi dengan tingkat fleksibilitas tertentu. 

Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan MongoDB untuk penulisan cepat dalam analitik waktu nyata sambil menggunakan PostgreSQL untuk operasi relasional kompleks dan menyimpan data terstruktur. Namun, saat ini belum ada cara untuk “menggabungkan” fungsionalitas kedua basis data. Anda hanya akan menggunakan dua basis data berbeda secara bersamaan, yang akan meningkatkan kompleksitas sistem Anda, sehingga memerlukan analisis cermat sebelum mengimplementasikannya. 

Pertimbangan Migrasi

Jika Anda berencana memigrasikan data dari MongoDB ke PostgreSQL atau sebaliknya, Anda harus mempertimbangkan beberapa elemen:

Skema basis data

Jika Anda bermigrasi dari MongoDB ke PostgreSQL, sebelum memigrasikan data, Anda harus membuat satu atau beberapa tabel dengan skema yang telah ditetapkan, yaitu daftar kolom dengan tipe data yang ditetapkan dan potensi kendalanya. Jika Anda ingin memindahkan data ke Mongo, Anda perlu menentukan bagaimana data akan dimasukkan ke dalam dokumen. Terlepas dari sifat dokumen yang fleksibel, beberapa pemodelan data akan penting untuk menempatkan data yang ada.

Potensi transformasi data

Data yang ingin Anda ekspor mungkin tidak memiliki format yang diinginkan. Jika demikian, sebelum migrasi, Anda harus membangun semacam pipeline data untuk mentransformasikan data ke format yang tepat sebelum memasukkannya ke basis data PostgreSQL atau MongoDB.  

Cara memigrasikan data

Ada beberapa cara untuk melakukan proses migrasi. Anda dapat melakukannya secara manual untuk langkah ekspor/impor dasar, tetapi itu bisa memakan waktu, kompleks, dan rentan kesalahan, terutama jika basis data yang ingin Anda migrasikan berisi banyak data. Itulah mengapa memilih ELT untuk menyelesaikan pekerjaan mungkin solusi yang lebih baik. Ada banyak solusi yang tersedia di luar sana, baik untuk migrasi dari PostgreSQL ke Mondo maupun sebaliknya.

Optimasi kinerja

Mempertimbangkan teknik untuk meningkatkan kinerja selama migrasi sangat penting, terutama dalam proses migrasi yang kompleks. Sekali lagi, tergantung pada sumber dan tujuan, PostgreSQL dan MongoDB menawarkan teknik dan strategi khusus untuk mempercepat proses, termasuk connection pooling, partisi, pemilihan kunci shard, dan covered queries.

Keamanan dan Kepatuhan

Melindungi deploy basis data Anda sangat penting untuk memastikan integritas, ketersediaan, dan kepatuhan data. Baik MongoDB maupun PostgreSQL menawarkan beragam metode untuk mengamankan basis data Anda. Di bagian ini, kami membahas beberapa teknik yang paling umum.

Mekanisme autentikasi

PostgreSQL hadir dengan berbagai metode autentikasi, yang dapat dikelola secara efektif melalui role. Role adalah entitas yang dapat memiliki objek basis data dan memiliki hak istimewa basis data. Role dapat digunakan untuk tujuan autentikasi, manajemen izin, dan mendefinisikan tingkat akses pengguna. Di PostgreSQL, sebuah role dapat berfungsi sebagai pengguna atau sebagai grup pengguna.

Anda juga dapat membuat role di MongoDB untuk mencegah akses tidak sah. Kontrol berbasis peran mengikuti prinsip least privilege untuk meminimalkan risiko keamanan. MongoDB hadir dengan beberapa mekanisme autentikasi, dengan Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM) sebagai mekanisme default untuk autentikasi berbasis kata sandi yang aman.

Praktik enkripsi

MongoDB menawarkan sejumlah praktik enkripsi untuk mengamankan data Anda, termasuk:

• Enkripsi TLS/SSL: Gunakan TLS/SSL untuk mengenkripsi data saat transit, memastikan komunikasi aman antara klien dan basis data.
• Daftar putih IP dan VPN: Batasi akses ke instance MongoDB Anda dengan hanya mengizinkan alamat IP tepercaya. Untuk keamanan tambahan, gunakan VPN untuk membuat terowongan aman saat mengakses basis data produksi.
• Enkripsi saat disimpan (at rest): Anda dapat mengaktifkan enkripsi at rest menggunakan dukungan native MongoDB di mesin penyimpanan WiredTiger. Ini melindungi data sensitif yang disimpan di disk.
• Enkripsi tingkat field di sisi klien: Untuk kebutuhan keamanan tinggi, gunakan enkripsi tingkat field di sisi klien untuk mengenkripsi field tertentu sebelum dikirim ke basis data. Ini memastikan bahkan administrator basis data tidak dapat mengakses informasi sensitif.

Adapun PostgreSQL, ia juga menawarkan enkripsi pada beberapa tingkat dan memberikan fleksibilitas dalam melindungi data dari pengungkapan akibat pencurian server basis data, administrator yang tidak jujur, dan jaringan yang tidak aman. Beberapa opsi meliputi:

• Enkripsi kata sandi: Kata sandi pengguna basis data dapat disimpan sebagai hash, sehingga administrator tidak dapat mengetahui kata sandi sebenarnya yang diberikan kepada pengguna.
• Enkripsi data melalui jaringan: Koneksi SSL mengenkripsi semua data yang dikirim melalui jaringan: kata sandi, kueri, dan data yang dikembalikan. 
• Enkripsi partisi data: Enkripsi penyimpanan dapat dilakukan di tingkat sistem file atau tingkat partisi.
• Autentikasi host SSL: Baik klien maupun server dapat menyediakan sertifikat SSL satu sama lain.

Komunitas dan Ekosistem

Baik MongoDB maupun PostgreSQL adalah alat yang sangat populer, dengan komunitas pengguna yang terus berkembang dan ekosistem yang subur. Mari kita lihat.

Kemampuan ekstensi

Ekstensi PostgreSQL di PostgreSQL adalah modul tambahan yang memperluas kemampuan basis data. Ekstensi mirip dengan paket di Python atau R. Selama beberapa tahun terakhir, ekosistem ekstensi yang kaya bermunculan untuk meningkatkan potensi PostgreSQL dalam berbagai skenario, disiplin, dan kasus penggunaan. Sebagian besar dapat ditemukan di PostgreSQL Extension Network.

Sebaliknya, MongoDB hadir dengan set ekstensi yang lebih terbatas dan sebagian besar terbatas untuk memungkinkan penggunaan MongoDB dengan teknologi dan kerangka kerja lain, seperti IDE seperti Visual Studio Code, dan sistem cloud seperti Google Cloud. Namun, paket pihak ketiga lainnya mungkin tersedia untuk berbagai bahasa pemrograman yang biasa Anda gunakan untuk mengelola MongoDB.

Tren adopsi

Baik PostgreSQL maupun MongoDB sedang berada pada masa keemasan, sebagaimana digambarkan pada gambar berikut dengan tren mesin basis data berdasarkan data dari DB-Engines.

Sumber: db-engines

Sementara sistem manajemen basis data relasional masih dominan (termasuk PostgreSQL, yang menempati peringkat ke-4), grafik juga mengungkapkan pergeseran nyata dalam beberapa tahun terakhir, dengan basis data NoSQL seperti MongoDB dan Redis mengalami pertumbuhan signifikan. Laju peningkatan ini mencerminkan meningkatnya adopsi solusi yang fleksibel dan dapat diskalakan untuk mengelola data tidak terstruktur dan mengakomodasi aplikasi dengan lalu lintas tinggi.

Tabel Perbandingan PostgreSQL vs MongoDB

Berikut adalah tabel ringkas yang merangkum perbedaan antara basis data MongoDB dan PostgreSQL:

Kesimpulan

MongoDB dan PostgreSQL adalah dua dari basis data paling populer saat ini. Keduanya contoh hebat dari basis data SQL dan NoSQL, dan dengan membandingkannya, kita dapat menjelaskan perbedaan, keunggulan, dan beragam kasus penggunaan di mana basis data ini mungkin berguna.

Ada banyak hal yang bisa dipelajari tentang basis data SQL dan NoSQL. Di DataCamp, kami ingin membantu Anda dengan kursus dan tutorial yang paling komprehensif dan terbaru. Lihat beberapa materi basis data khusus kami di sini:

• Kursus Pengantar NoSQL
• Pengantar MongoDB di Python 
• Konsep NoSQL
• Meningkatkan Kinerja Kueri di PostgreSQL 
• Cheat Sheet Dasar-dasar PostgreSQL 
• SQLite vs PostgreSQL: Perbandingan Mendetail 
• 25 Pertanyaan dan Jawaban Wawancara MongoDB Teratas untuk 2025 
• SQL Server, PostgreSQL, MySQL: Apa Bedanya?
• PostgreSQL vs. MySQL: Memilih Basis Data yang Tepat untuk Proyek Anda 
• Tutorial NoSQL Komprehensif Menggunakan MongoDB