Database SQL vs NoSQL: Perbedaan Utama dan Wawasan Praktis

Pemilihan database sangat krusial dalam data science dan pengembangan aplikasi karena secara langsung memengaruhi kinerja, skalabilitas, dan kemampuan menangani data yang digunakan oleh aplikasi. Pilihan antara database NoSQL vs. SQL berdampak pada efisiensi pengambilan, penyimpanan, dan pemrosesan data, yang penting bagi keberhasilan dan responsivitas aplikasi berbasis data dalam memenuhi kebutuhan spesifik.

SQL dan NoSQL adalah dua teknologi database yang berbeda, dengan database SQL menekankan model terstruktur dan relasional, sedangkan database NoSQL mengadopsi pendekatan yang fleksibel dan tanpa skema untuk menangani data yang beragam dan dinamis dengan penekanan lebih pada skalabilitas dan kecepatan.

Artikel ini akan membahas perbedaan antara kedua sistem database tersebut. Namun, kami tidak akan mengulas fundamental masing-masing. Silakan lihat jalur belajar SQL Fundamentals kami untuk mempelajari cara mengakses data dari database SQL.

Apa itu SQL?

Asal-usul Database SQL

Pada tahun 1970, model relasional untuk database—sebuah model untuk mengorganisasi dan menyimpan data secara efektif dalam tabel dengan struktur kolom dan baris—diuraikan oleh Dr. Edgar Codd dalam makalah monumentalnya, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks." Pada 1974, IBM mengembangkan System R, proyek pertama yang mengimplementasikan model relasional untuk penyimpanan data, dan mereka mengembangkan SQL sebagai bahasa untuk berinteraksi dengan database relasional tersebut.

Seiring waktu, standar baru untuk SQL dikembangkan, dan Oracle, IBM, serta Microsoft masing-masing mengembangkan sistem manajemen database relasional (RDBMS) untuk menggunakan SQL secara efisien, aman, dan praktis dalam berinteraksi dengan database SQL.

Berikutnya, bahasa sumber terbuka seperti MySQL mulai membuat SQL dan database relasional lebih mudah diakses oleh khalayak umum. Kini SQL tersedia luas baik pada sistem fisik maupun cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud.

Karakteristik Database SQL

Dalam database SQL, model relasional menjadi landasan konseptual, mengorganisasi data ke dalam tabel yang terstruktur dan saling terhubung. Database SQL terdiri dari skema dan tabel:

• Skema: mendefinisikan struktur database, termasuk tabel, field-nya, tipe data, nilai yang tersedia, dan relasi.
• Tabel: Unit dasar sebuah database, merepresentasikan entitas (misalnya informasi tentang pelanggan, produk, atau transaksi), dengan baris yang berisi rekaman individual untuk setiap entitas (misalnya seorang pelanggan tertentu) dan kolom yang menyimpan atribut spesifik tentang entitas tersebut (misalnya nama atau email pelanggan).

Model relasional menegakkan konsistensi melalui dua jenis kunci: (1) primary key yang mengidentifikasi setiap rekaman secara unik dan (2) foreign key yang membangun relasi antar tabel. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang database relasional di kursus Introduction to SQL kami.

SQL, atau Structured Query Language, berfungsi sebagai antarmuka untuk mengelola database ini, memungkinkan pembuatan, pengambilan, pembaruan, dan penghapusan data melalui perintah-perintah standar. Daftar perintah ini dan kapabilitas SQL dapat dilihat di SQL Basics Cheat Sheet kami. Model ini dan komponennya menyediakan kerangka yang andal dan fleksibel untuk mengorganisasi dan melakukan query data dengan cara yang memastikan integritas dan koherensi di seluruh database.

Tampilan SQL Basics Cheat Sheet kami

Keunggulan SQL

SQL menyediakan seperangkat perintah standar untuk mendefinisikan, melakukan query, memperbarui, dan mengelola data dalam sistem manajemen database relasional (RDBMS). Operasi SQL utama meliputi SELECT (mengambil data), INSERT (menambah rekaman baru), UPDATE (mengubah rekaman yang ada), dan DELETE (menghapus rekaman).

Saat menggunakan perintah-perintah ini, SQL memastikan bahwa properti ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, dan Durability) tetap terjaga. Ini memastikan keandalan dan konsistensi perubahan database.

1. Atomicity: Properti ini memastikan bahwa setiap kumpulan perubahan yang dicoba pada sebuah database diperlakukan sebagai satu unit kerja yang tidak dapat dibagi. Seluruh unit akan di-commit ke database, atau tidak sama sekali jika ada bagian transaksi yang gagal.
2. Consistency: Memastikan bahwa sebuah transaksi berakhir dengan database dalam keadaan valid. Database harus memenuhi serangkaian batasan integritas baik sebelum maupun sesudah transaksi.
3. Isolation: Memastikan bahwa transaksi yang berlangsung bersamaan tidak menimbulkan inkonsistensi dalam database. Setiap transaksi tampak dieksekusi secara terisolasi, tanpa menyadari transaksi lain yang berjalan. Isolation mencegah saling mengganggu antar transaksi dan menjaga integritasnya.
4. Durability: Menjamin bahwa setelah transaksi di-commit, efeknya tetap bertahan bahkan jika terjadi kegagalan sistem. Perubahan yang dibuat oleh transaksi disimpan permanen dalam database dan tetap ada meskipun terjadi crash sistem atau listrik padam.

Properti fundamental database SQL ini memastikan bahwa sistem database andal dan konsisten, bahkan dalam kejadian tak terduga atau kegagalan sistem.

Sistem Database SQL yang Umum

Ada tiga RDBMS yang umum digunakan:

1. MySQL: MySQL adalah RDBMS open-source, kini dimiliki Oracle, dikenal karena kecepatan, keandalan, dan kemudahan penggunaan. MySQL sering digunakan dalam lingkungan LAMP stack (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl) untuk aplikasi web skala kecil hingga menengah.
2. PostgreSQL: Sistem database objek-relasional open-source dengan fitur canggih (misalnya dukungan untuk fungsi dan prosedur kustom serta query kompleks, pengindeksan, dan transaksi). PostgreSQL sangat cocok untuk aplikasi skala besar, data warehousing, dan data geospasial.
3. Microsoft SQL Server: RDBMS proprietari dari Microsoft, bagian dari rangkaian dengan edisi seperti Express, Standard, dan Enterprise. Microsoft SQL Server terintegrasi baik dengan ekosistem Microsoft dan cocok untuk beragam aplikasi dari bisnis kecil hingga perusahaan besar.

Lihat tutorial MySQL di Python kami untuk mempelajari cara memulai dengan RDBMS ini, serta Panduan Pemula untuk PostgreSQL.

Apa itu NoSQL

Anda dapat membaca panduan lengkap kami tentang Apa itu NoSQL untuk pemahaman mendalam tentang Not Only SQL. Di bawah ini kami ringkas temuan kami.

Munculnya Database NoSQL

Database NoSQL (Not Only SQL) dibuat sebagai respons terhadap tantangan yang ditimbulkan oleh ekspansi big data dan meningkatnya kebutuhan akan skalabilitas dalam sistem database. Database relasional tradisional kesulitan mengelola secara efisien sejumlah besar data tidak terstruktur dan semi-terstruktur yang umum pada big data modern. Database NoSQL merepresentasikan alternatif yang lebih fleksibel dan skalabel dibanding database relasional.

Database ini secara efektif menangani berbagai jenis data, mengakomodasi pertumbuhan data yang cepat, dan mendistribusikan data di banyak server secara efisien.

Solusi NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, dan Couchbase tidak menggunakan struktur kaku yang didukung model relasional. Sistem ini mengutamakan fleksibilitas skema dan penskalaan horizontal, memungkinkan organisasi beradaptasi dengan sifat big data yang dinamis sambil mempertahankan kinerja dan keandalan. Keterkaitan antara NoSQL, big data, dan skalabilitas menandai evolusi penting dalam manajemen database, memberdayakan bisnis untuk menghadapi tantangan yang ditimbulkan oleh pertumbuhan data yang eksponensial belakangan ini.

Karakteristik Database NoSQL

Berlawanan dengan database SQL, database NoSQL menggunakan skema dinamis dan mendukung berbagai model data untuk memenuhi beragam kebutuhan aplikasi.

Salah satu karakteristik utama database non-relasional adalah penggunaan skema dinamis. Berbeda dari skema tetap yang sudah ditentukan pada database relasional, database non-relasional memberikan fleksibilitas. Rekaman berbeda dalam database yang sama dapat memiliki field yang berbeda. Misalnya, dalam database pelanggan, satu pelanggan mungkin memiliki field nama dan umur sedangkan yang lain memiliki field nama dan email.

Ada berbagai jenis database NoSQL:

1. Document Store: Memanfaatkan struktur fleksibel mirip JSON untuk menyimpan data sebagai dokumen. Berguna untuk menangani data kompleks dan hierarkis serta mendukung skema dinamis. Paling sering digunakan dalam sistem manajemen konten, platform e-commerce, dan aplikasi waktu nyata. Contoh populer sistem ini adalah MongoDB.
2. Key-Value Database: Bentuk paling sederhana dari database NoSQL, di mana setiap unit data disimpan sebagai pasangan key-value. Sistem ini efisien dan berguna pada skenario ketika banyak data perlu diakses dengan cepat dengan waktu respons singkat. Dua contoh populer database NoSQL key-value adalah Redis dan Amazon DynamoDB.
3. Graph Database: Database yang merepresentasikan relasi antar entitas data. Karenanya, paling berguna pada skenario ketika relasi penting, seperti jejaring sosial atau sistem rekomendasi. Dua contoh populer database Graph adalah Neo4j dan Amazon Neptune.
4. Column-Family Database: Database Column-Family merepresentasikan data dalam kolom alih-alih baris. Paling cocok untuk sistem terdistribusi skala besar dan sistem dengan frekuensi baca-tulis tinggi seperti aplikasi deret waktu dan aplikasi IoT. Database Column-Family yang umum digunakan meliputi Apache Cassandra dan HBase.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang MongoDB di kursus Introduction to MongoDB in Python kami.

Menentukan mana yang digunakan bergantung pada aplikasi tempat Anda menggunakan database NoSQL.

Keunggulan NoSQL

Database NoSQL menawarkan beberapa keunggulan, dengan kekuatan menonjol dalam skalabilitas, fleksibilitas, dan kinerja saat menangani data tidak terstruktur.

Database NoSQL menawarkan skalabilitas dalam bentuk penskalaan horizontal dan elastisitas. Database ini dirancang untuk skala horizontal, memungkinkan organisasi menangani peningkatan jumlah data dengan menambahkan lebih banyak server ke sistem terdistribusi. Ini sangat cocok untuk aplikasi dengan beban kerja yang meningkat atau tidak terduga.

Banyak database NoSQL juga menyediakan sharding dan load balancing otomatis, mendistribusikan data ke banyak node untuk memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien dan kinerja yang lebih baik. Kapabilitas ini memungkinkan sistem melakukan scale up atau scale down secara dinamis berdasarkan permintaan dan dikenal sebagai elastisitas.

NoSQL juga menyediakan fleksibilitas skema. Database NoSQL menggunakan skema dinamis, memungkinkan fleksibilitas dalam representasi data. Artinya, field dalam suatu rekaman dapat bervariasi antar dokumen, mengakomodasi struktur data yang beragam dan terus berkembang yang umum ditemui pada aplikasi modern.

NoSQL juga berkinerja baik pada tipe data tidak terstruktur dan semi-terstruktur seperti JSON dan XML. Data saat ini sering tidak dapat diprediksi, terutama yang dihasilkan pengguna, dan NoSQL mampu menangani penyimpanan data seperti ini dengan baik.

Keunggulan NoSQL dari artikel kami

Sistem Database NoSQL yang Umum

Beberapa sistem database NoSQL yang paling umum digunakan adalah:

1. MongoDB: database NoSQL berorientasi dokumen yang populer yang menyimpan data dalam dokumen BSON fleksibel mirip JSON, menyediakan skalabilitas dan kinerja tinggi untuk beragam tipe data.
2. Cassandra: Database NoSQL terdistribusi dan sangat skalabel yang dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar di banyak server dengan arsitektur terdesentralisasi, sehingga cocok untuk aplikasi berkecepatan dan berkapasitas tinggi.
3. Redis: Penyimpan struktur data in-memory yang dikenal karena kecepatan dan versatilitasnya, berfungsi sebagai mekanisme caching, message broker, dan key-value store, dengan dukungan untuk berbagai struktur data seperti string, hash, dan set.

Perbedaan Utama antara SQL dan NoSQL

Mari bandingkan SQL vs NoSQL untuk pemahaman lebih baik tentang di mana keduanya tumpang tindih dan berkontras:

Struktur data

Database SQL, yang dicirikan oleh model data terstruktur, menegakkan skema yang sudah ditentukan sebelumnya di mana data harus masuk ke tabel dengan kolom dan tipe data spesifik. Struktur kaku ini memastikan konsistensi dan bekerja baik untuk aplikasi dengan kebutuhan data yang stabil dan dapat diprediksi.

Sebaliknya, database NoSQL mengadopsi model data yang fleksibel, memungkinkan penyimpanan data yang dinamis dan tanpa skema. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang memasukkan data tanpa skema yang telah ditentukan. Database NoSQL paling berguna pada skenario di mana struktur data mungkin tidak terdefinisi atau sering berubah.

Skalabilitas

Server SQL dan NoSQL menekankan kekuatan penskalaan yang berbeda karena desainnya. Sistem SQL umumnya mengandalkan penskalaan vertikal, yang melibatkan peningkatan dan penambahan sumber daya ke server yang sama untuk menangani beban yang meningkat. Penskalaan horizontal, yang lazim pada sistem NoSQL, dicapai dengan menambahkan lebih banyak server atau node ke sistem terdistribusi, yang kemudian membantu meningkatkan kapasitas.

Dalam sistem NoSQL, node saling berkomunikasi dan mendistribusikan beban, sehingga penambahan node membantu meningkatkan kapasitas keseluruhan sistem. Ini merupakan solusi yang lebih skalabel dan hemat biaya untuk mengelola database yang tumbuh dan lalu lintas database yang meningkat.

Fleksibilitas skema

Database SQL menggunakan skema yang sudah ditentukan, menegakkan struktur kaku untuk pengorganisasian data dan mengharuskan tabel mematuhi struktur baris dan kolom yang sudah didefinisikan. Sebaliknya, database NoSQL mengadopsi skema dinamis, menawarkan fleksibilitas dalam representasi data. Database ini memungkinkan penyisipan data tanpa struktur yang telah ditentukan, sehingga pengembang dapat menyesuaikan skema secara cepat.

Fleksibilitas ini sangat bermanfaat untuk menangani tipe data yang beragam, berkembang, dan tidak dapat diprediksi. Karena itu, database NoSQL bekerja baik untuk skenario di mana struktur data mungkin belum sepenuhnya diketahui sebelumnya atau sering berubah, sementara database SQL cocok ketika data terstruktur dengan baik dan dapat diprediksi.

Integritas transaksi

Sistem manajemen database SQL dan NoSQL mengambil pendekatan berbeda untuk memastikan keandalan. SQL bergantung pada properti ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) yang, seperti dibahas di atas, memastikan konsistensi segera dan ketat dalam database. Query SQL menjamin bahwa seluruh atau tidak ada perubahan yang dibuat selama transaksi di-commit ke database dan memiliki aturan untuk menangani transaksi bersamaan serta kejadian tak terduga.

Di sisi lain, database NoSQL, yang menekankan skalabilitas dan arsitektur terdistribusi, mengadopsi konsep konsistensi eventual (eventual consistency). Konsistensi eventual mengakui bahwa, dalam sistem terdistribusi, mungkin diperlukan waktu bagi semua node untuk mencapai keadaan konsisten setelah suatu pembaruan. Meskipun database NoSQL mengorbankan konsistensi langsung demi skalabilitas dan toleransi kesalahan, mereka memastikan bahwa, diberi waktu yang cukup, semua replika data akhirnya akan mencapai keadaan yang sama.

Trade-off ini memungkinkan sistem NoSQL menangani lingkungan terdistribusi skala besar di mana konsistensi waktu nyata sulit dicapai secara efisien.

Memilih antara SQL dan NoSQL

Jika Anda belum yakin database mana yang akan digunakan, berikut beberapa cara untuk memilih antara NoSQL dan SQL:

Skenario Use Case

Database SQL bekerja paling baik pada skenario ketika data terstruktur dan dapat diprediksi, relasi kompleks perlu ditangkap secara akurat, dan integritas data langsung itu penting.

Struktur kaku dan properti ACID SQL menjadikannya sangat cocok untuk jenis aplikasi ini.

Beberapa use case umum di mana database SQL bekerja baik adalah:

• Aplikasi keuangan di mana konsistensi ketat sangat penting, dan data biasanya terstruktur dengan baik serta dapat direpresentasikan secara tabular
• Sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM) di mana data biasanya terstruktur dengan baik, dan mungkin ada banyak relasi yang harus direpresentasikan secara akurat.

Database NoSQL bekerja paling baik ketika berguna memiliki struktur data yang fleksibel yang dapat beradaptasi secara dinamis terhadap informasi dan skema baru, ketika skalabilitas dan kinerja penting, dan untuk data tidak terstruktur. Skema dinamis dan penskalaan horizontal NoSQL menjadikannya hebat untuk jenis use case ini, yang muncul dalam skenario seperti:

• Analitik big data waktu nyata di mana kinerja yang cepat dan skalabel itu penting
• Database media sosial di mana banyak data masuk yang tidak terstruktur dan tidak dapat diprediksi.

SQL vs NoSQL di Industri

Penggunaan Database SQL

Beberapa contoh industri yang bergantung pada database SQL adalah:

1. Keuangan: Banyak institusi keuangan mengelola data transaksi dan rekaman pelanggan. Properti ACID SQL memastikan data akurat dan transaksi menghasilkan database yang segera konsisten setelah diproses.
2. Ritel: Banyak bisnis ritel memanfaatkan database SQL, karena mereka harus mengelola relasi kompleks terkait produk, pengiriman, penjualan, pelanggan, dan informasi pemasok. Data mereka juga biasanya terstruktur dengan baik dan dapat diprediksi.
3. Pemerintah dan Sektor Publik: Instansi pemerintah mengelola banyak rekaman warga dan layanan publik yang tunduk pada persyaratan regulasi. Sifat terstruktur SQL membantu kepatuhan regulasi.

Penggunaan Database NoSQL

Beberapa contoh industri yang bergantung pada database NoSQL adalah:

1. Media Sosial: Platform media sosial menangani volume besar data tidak terstruktur, seperti profil pengguna, postingan, dan interaksi. Fleksibilitas NoSQL mengakomodasi sifat konten dan data media sosial yang dinamis.
2. Logistik dan Rantai Pasok: Mereka menggunakan database NoSQL untuk pelacakan pengiriman waktu nyata, manajemen inventaris, dan sumber data lain yang beragam dan dinamis di seluruh rantai pasok. Kinerja dan skalabilitas NoSQL untuk data waktu nyata membuatnya sangat cocok untuk industri ini.
3. Gaming: Industri gim memanfaatkan database NoSQL untuk mengelola data pemain, papan peringkat, dan analitik dalam gim. Kemampuan skala horizontal sangat penting untuk menangani jumlah data masif yang dihasilkan oleh gim multipemain daring.

Kesimpulan

Pilihan antara database SQL dan NoSQL berperan penting dalam efektivitas dan keberhasilan data science serta pengembangan aplikasi. Dampaknya pada kinerja, skalabilitas, dan kemampuan beradaptasi terhadap tipe data secara langsung memengaruhi responsivitas aplikasi berbasis data.

SQL, dengan modelnya yang terstruktur dan relasional, unggul pada skenario ketika data terdefinisi dengan baik dan relasi krusial, memastikan konsistensi langsung melalui properti ACID.

Sebaliknya, database NoSQL menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas, melayani tipe data dinamis dan tidak terstruktur yang lazim pada aplikasi modern.

Seiring industri berkembang, memahami seluk-beluk antara teknologi database fundamental ini menjadi esensial bagi arsitek dan pengembang yang menavigasi lanskap manajemen data yang beragam.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang bahasa dasar untuk mengakses data pada database relasional, silakan lihat kursus intermediate SQL kami.