Kita telah membahas beberapa basis data yang paling canggih dan futuristik. Sebagian besar database ini memiliki arsitektur terdistribusi, yang mungkin memerlukan pekerjaan dan sumber daya tambahan untuk menyiapkan, menguasai, dan memanfaatkan sepenuhnya. Namun, pendekatan inovatif dan alur kerja yang baru menunjukkan bahwa mereka memiliki aplikasi yang berharga.
Sistem manajemen basis data relasional telah mendominasi bidang teknologi basis data selama bertahun-tahun. Ketika SQL pertama kali muncul pada tahun 1970-an, penggunaan dan popularitas sistem manajemen basis data relasional berkembang pesat. Tak lama kemudian, MySQL menjadi database pilihan bagi sebagian besar perusahaan dan tim.
Namun, tahun 2023 membawa serangkaian database yang mengganggu. Meskipun beberapa dari database ini masih dibangun menggunakan model relasional tradisional, yang lain menawarkan pendekatan inovatif yang layak menjadi fokus pada tahun 2024.
Pada artikel ini, kita akan menjelajahi beberapa database yang inovatif dan futuristik dan membandingkan fitur-fiturnya.
1. PlanetScale
PlanetScale adalah platform MySQL tanpa server yang didasarkan pada teknologi MySQL yang dapat diskalakan secara horizontal dari Vitess, basis data sumber terbuka yang dapat diskalakan yang dikembangkan oleh Google untuk memenuhi permintaan miliaran pengguna YouTube. Menangani skala seperti itu bukanlah tugas yang mudah.
Yang menarik dari PlanetScale adalah bahwa ini adalah database bercabang, jenis alur kerja baru yang baru saja muncul tetapi terlihat sangat menjanjikan. Jadi, apa yang dimaksud dengan database bercabang?
Apa yang dimaksud dengan basis data bercabang?
Basis data cabang memungkinkan Anda untuk membuat cabang yang berbeda dari basis data utama untuk tujuan yang berbeda. Anda dapat menganggap alur kerja ini sebagai sistem kontrol versi yang mirip dengan Git yang memungkinkan Anda untuk membuat perubahan dalam proyek Anda tanpa merusak seluruh basis kode.
Anda dapat menyalin basis data master atau produksi Anda ke dalam cabang basis data yang terpisah. Kemudian, Anda dapat bereksperimen, membuat perubahan pada cabang database tersebut, dan menggabungkannya kembali ke dalam database utama ketika Anda benar-benar puas dengan perubahan tersebut. Dengan demikian, dengan menjaga integritas database produksi, Anda dapat mencoba dan bereksperimen dengan database secara efisien dan intuitif.
Alur Kerja Percabangan PlanetScale
PlanetScale juga menambahkan cabang ke database Anda sehingga Anda dapat menguji perubahan skema pada cabang pengembangan yang terpisah. Cabang ini terpisah dari cabang produksi atau database master Anda. Hal ini menyediakan lingkungan kerja yang terpisah tanpa perlu secara eksplisit membuat lingkungan pementasan atau pengujian untuk mencoba perubahan skema.
Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang apa arti percabangan dan bagaimana PlanetScale menggunakan konsep ini dalam dokumentasi resmi PlanetScale.
Fitur Basis Data
PlanetScale secara otomatis membuat cadangan harian dan melindungi perubahan skema langsung pada cabang produksi secara out-of-the-box, sehingga mengurangi kemungkinan merusak database produksi secara tidak sengaja.
Perubahan skema yang tidak memblokir adalah fitur menarik lain yang ditawarkannya. Ketika Anda ingin mengubah skema database, Anda dapat membuat dan menyebarkan permintaan untuk memperbarui tabel tanpa mengganggu pengguna Anda. Ini juga memungkinkan integrasi sederhana dengan perangkat pihak ketiga seperti Prisma.
Prisma adalah toolkit basis data sumber terbuka yang menyediakan lapisan ORM (Object-Relational Mapping) yang aman untuk aplikasi web modern. Ketika Anda ingin mengubah skema basis data Anda, Anda dapat menggunakan fitur migrasi Prisma untuk menghasilkan skrip SQL yang diperlukan yang dapat diterapkan pada basis data Anda dengan cara yang tidak mengganggu pengguna Anda. Dengan cara ini, Anda dapat mengintegrasikan PlanetScale dengan Prisma untuk memperbarui skema Anda secara efisien sementara aplikasi Anda tetap online.
Harga
Meskipun paket tim PlanetScale berbiaya $599 per bulan, ada tingkat gratis yang disertakan dalam paket harga. Pada tingkat gratis, Anda mendapatkan 1 cabang produksi dan 1 cabang pengembangan dengan 1 miliar pembacaan dan 1 juta penulisan per bulan. Jika Anda membutuhkan lebih banyak pembacaan, penulisan, dan cabang dan tidak ingin menghabiskan terlalu banyak uang, Anda juga bisa memilih paket Scalar mereka dengan harga $29 per bulan.
Kekurangan
Karena ini adalah layanan yang relatif baru, layanan ini tidak memiliki semua fitur dari basis data MySQL standar, seperti prosedur tersimpan, pemicu, indeks, dan fitur-fitur serupa lainnya.
Selain itu, jika Anda tidak terbiasa dengan konsep basis data terdistribusi, kurva pembelajaran bisa menjadi masalah. Namun, tetap saja, ada baiknya Anda memperhatikan jenis database baru ini.
2. YugaByteDB
YugaByteDB adalah basis data Postgres sumber terbuka yang sarat dengan semua fitur asli Postgres dalam lingkungan cloud-native. Ini memungkinkan hosting database Anda di beberapa cloud pada saat yang sama, memberikan Anda kontrol yang lebih baik atas sistem database Anda dan menghilangkan masalah penguncian vendor. Hal ini juga memungkinkan Anda untuk menerapkan instance cloud Anda di berbagai wilayah, sehingga memberikan tingkat toleransi kesalahan yang lebih tinggi untuk database Anda.
Fitur Basis Data
YugaByte mendukung API SQL dan NoSQL, sehingga memungkinkan pengembang untuk memilih jenis API yang paling sesuai berdasarkan keakraban dan penggunaannya. Selain memastikan kinerja dan skalabilitas yang tinggi, ini juga menyediakan ketersediaan yang tinggi.
Harga
Yugabyte menawarkan sebuah cluster khusus yang dikelola sepenuhnya dengan biaya $0,25 per core per jam.
Kekurangan
Sebagai sistem basis data terdistribusi lainnya, sistem ini dapat memiliki kurva pembelajaran yang lebih curam dan beberapa overhead kompleksitas tambahan dibandingkan dengan basis data SQL tradisional.
3. Dolt
Dolt adalah basis data unik yang bekerja dengan cara yang sama seperti kontrol versi dan Git. Dalam Dolt melacak perubahan pada data Anda dan memahami bagaimana dan kapan perubahan itu terjadi. Sama seperti repositori Git, Anda bisa mendorong, menarik, bercabang, atau mengkloning basis data. Cukup menarik, bukan?
Perilaku Percabangan Dolt
Seperti PlanetScale dan Neon, Dolt mengimplementasikan perilaku percabangan, yang memungkinkan Anda untuk bereksperimen dengan data Anda tanpa menghancurkan data produksi.
Karena dibuat dan dijalankan berdasarkan alur kerja Git, semua perintah git seperti git log, git add, dll. dapat diganti dengan perintah seperti dolt log, dolt add, dll. pada baris perintah saat menggunakan Dolt.
Fitur Basis Data
Dolt mendukung kueri SQL, sehingga memudahkan pengembang yang memiliki latar belakang SQL tradisional untuk mengambil dan memperbarui data.
Fitur menarik lainnya yang ditawarkan Dolt adalah pengeditan kolaboratif. Tim yang menggunakan Dolt dapat bekerja pada basis data Dolt yang sama dengan beberapa pengembang pada saat yang sama. Dolt secara otomatis menangani penggabungan semua perubahan yang dilakukan pada basis data.
Harga dan kekurangan
Dolt adalah sumber terbuka dan sepenuhnya gratis. Namun, karena fungsionalitasnya yang terbatas, seperti prosedur tersimpan atau fungsi yang ditentukan pengguna, Dolt mungkin hanya cocok untuk kasus penggunaan tertentu.
4. CockroachDB
Dikembangkan oleh mantan karyawan Google, CockroachDB adalah salah satu sistem basis data terdistribusi yang paling kuat yang kompatibel dengan SQL dan Postgres. Dibangun menggunakan bahasa Go, menyediakan dukungan multi-model untuk SQL dan API NoSQL, mendukung penerapan multi-cloud seperti YugaByteDB, dan dapat menangani jutaan kueri per detik.
Ini memiliki dukungan komunitas yang kuat dan menyediakan banyak sumber daya pembelajaran bagi para pengembang seperti tutorial, posting blog, dan banyak lagi.
Harga
Meskipun memiliki versi gratis yang dapat digunakan untuk proyek-proyek kecil dalam mode pengembangan dan pengujian, harganya bisa jadi agak mahal, terutama bila dibandingkan dengan alternatif sumber terbuka lainnya. Namun, paket khusus yang dimilikinya dihargai jauh lebih murah daripada PlanetScale dengan harga $295 per bulan.
Kekurangan
Sebagai sistem basis data terdistribusi, ini membutuhkan biaya tambahan yang rumit dalam menyiapkan dan mengelola sistem, serta kurva pembelajaran yang curam. Ini juga tidak ideal untuk aplikasi dengan latensi rendah dan throughput tinggi karena masalah kinerja.
5. CloudFlare D1
Sekarang mari kita perkenalkan platform database tanpa server yang menjalankan database SQLite di bagian tepi. Cloudflare Durable Objects (D1) digunakan untuk membangun dan menggunakan aplikasi stateful.
CloudFlare D1 menggunakan model data yang berbeda dari model data SQL tradisional, dan model ini terlihat dan bekerja sangat mirip dengan database berorientasi dokumen seperti MongoDB.
Bagaimana cara menyimpan data di CloudFlare D1?
Mari kita lihat sebuah contoh. Seperti yang kita ketahui, dalam database SQL tradisional, data disimpan dalam tabel yang terdiri dari baris dan kolom.
Misalkan sebuah tabel bernama “karyawan” memiliki kolom-kolom berikut sebagai “id”, “nama”, “usia ” dan “departemen”.
Di bawah ini adalah contoh dari tabel tersebut:
id nama usia department
1 Alice 28 Sales
2 Bob 35 Marketing
3 Charlie 42 FinanceSebaliknya, CloudFlare D1 menyimpan data sebagai objek yang mirip dengan basis data dokumen.
Jadi, dengan mengubah contoh di atas menjadi objek di CloudFlare D1, kita memiliki objek bernama “Karyawan” dengan atribut berikut: “id”, “nama “, “usia”, dan “departemen”:
Employee {
id: 1,
nama: 'Alice',
usia: 28,
department: 'Sales'
}Oleh karena itu, data di atas disimpan sebagai objek Karyawan dengan pengenal unik.
Fitur Basis Data
Salah satu hal hebat tentang Cloudflare adalah sudah memiliki penyimpanan nilai kunci untuk pekerja, tetapi salah satu kekurangannya adalah transaksi asli tidak berfungsi. Jadi, Anda juga bisa menulis prosedur tersimpan dalam JavaScript dan menjalankannya secara langsung dalam database, yang pada dasarnya adalah potongan kode. Anda kemudian dapat menggunakannya untuk membuat transaksi atau kueri yang dapat digunakan kembali.
Selain itu, sifat CloudFlare D1 sebagai database tanpa server membuat penyebaran dan administrasi menjadi mudah.
Harga
Cloudflare D1 saat ini masih dalam versi alfa dan sepenuhnya gratis untuk diuji, digunakan, dan bereksperimen. Ini adalah waktu yang tepat untuk bermain-main dengannya dan melihat apakah ini akan menjadi basis data pilihan Anda di masa depan.
Kekurangan
CloudFlare D1 belum siap untuk penggunaan produksi. Ini memiliki kasus penggunaan yang sangat terbatas yang tidak melibatkan struktur data yang kompleks atau kueri SQL tradisional. Masalah lain dengan pendekatan objek persisten adalah sulitnya migrasi, yang pada akhirnya mengarah pada penguncian vendor. Secara keseluruhan, meskipun database ini terdengar menjanjikan, Anda belum bisa menggunakannya dalam aplikasi produksi Anda.
Berbicara tentang arsitektur tanpa server, Xata menawarkan basis data relasional yang menarik berdasarkan Postgres dan Elasticsearch. Database ini memperlakukan data Anda sebagai sebuah spreadsheet, sehingga memudahkan para pengembang untuk membangun aplikasi yang membutuhkan skema yang fleksibel. Anda juga bisa menganggapnya sebagai alternatif yang ramah pengembang untuk AirTable atau Notion.
6. Xata
Aplikasi ini memiliki fungsionalitas pencarian teks lengkap dan membantu Anda memvisualisasikan hubungan antar tabel secara real-time menggunakan editor skema yang disediakan.
Ini juga mendukung percabangan seperti Dolt dan terutama digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar secara real-time. Ini juga mendukung beberapa fitur kueri tingkat lanjut seperti agregasi, pemfilteran, penggabungan, dll.
Harga
Harga Xata didasarkan pada batas kecepatan per detik atau jumlah permintaan basis data yang dapat dibuat. Ada paket gratis yang menawarkan 75 permintaan per detik dan mendukung hingga 750.000 catatan.
Jika Anda seorang startup atau berencana untuk meluncurkan MVP dalam waktu dekat, paket gratis mereka seharusnya cukup untuk digunakan. Paket Pro mereka mulai dari $8 per unit per bulan.
Kekurangan
Beberapa kekurangan utama dari Xata meliputi kesulitan migrasi ke platform lain di masa depan serta kerumitan secara keseluruhan, yang sering kali membutuhkan keahlian yang ekstensif untuk menggunakannya.
7. Surreal DB
Surreal DB ditulis dalam bahasa Rust dan menyediakan API tunggal yang mudah digunakan untuk basis data relasional, dokumen, dan grafik.
Fitur Basis Data
Sangat fleksibel dalam hal pemodelan data dan sangat cocok untuk aplikasi seperti mesin rekomendasi dan jejaring sosial. Dalam hal ini, ini mirip dengan basis data grafik populer Neo4J.
Ini juga sangat mudah digunakan dengan bahasa kueri jenis SQL dan menyediakan kemampuan untuk mengeksekusi kueri real-time secara efisien.
Sebagai contoh, berikut ini adalah kueri penyisipan di SurrealQL yang terlihat hampir identik dengan kueri penyisipan SQL:
INSERT INTO company {
name: 'Siddhant',
age: 24,
hobbies: ['technical writing', 'basketball']
};Selain itu, Anda dapat menggunakan SurrealQL untuk menghubungkan Surreal DB Anda secara langsung ke aplikasi klien Anda.
Kekurangan
Karena relatif baru, dokumentasi dan dukungan komunitasnya terbatas, terutama dibandingkan dengan database lain yang dibahas dalam tulisan ini. Ia juga menggunakan bahasa kueri sendiri, SurrealQL, untuk menulis kueri. Hal ini dapat memperkenalkan kurva pembelajaran baru, dan kurangnya sumber daya berkualitas untuk menguasai bahasa kueri ini dapat menjadi penghalang bagi pengembang dalam banyak kasus penggunaan.
Harga
Saat ini, SurrealDB tidak memiliki penawaran layanan awan, tetapi Anda bisa bergabung dengan daftar tunggu awan mereka sebagai bagian dari rencana masa depan mereka. Anda bisa meng-host sendiri pada peladen lokal atau pribadi.
Meskipun SurrealDB tidak sepenuhnya open source, SurrealDB dilisensikan di bawah lisensi kode sumber komersial, yang membuatnya gratis untuk semua penggunaan pengembangan dan produksi.
8. Fauna DB
FaunaDB adalah salah satu database yang paling serbaguna dan mudah digunakan. Dibuat oleh mantan insinyur Twitter, ini adalah basis data NoSQL yang mengikuti paradigma basis data dokumen yang mirip dengan MongoDB.
Fitur Basis Data
Meskipun merupakan basis data NoSQL, ini mendukung operasi penggabungan asli, yang merupakan fitur yang paling banyak hilang dalam basis data dokumen. Sangat cocok untuk bekerja dengan data relasional yang kompleks, seperti grafik sosial, dan memiliki bahasa kueri khusus sendiri, FQL. ini juga mendukung Graphql API secara default.
Menggunakan arsitektur terdistribusi untuk menyediakan ketersediaan tinggi dan latensi rendah. Ini bisa ideal untuk aplikasi tanpa server atau arsitektur layanan mikro.
Harga
Memiliki paket gratis yang menawarkan 100.000 pembacaan, 50.000 penulisan, dan penyimpanan 5GB. Sangat bagus untuk proyek pribadi, tetapi mungkin tidak cocok untuk MVP atau proyek produksi yang lebih besar.
Anda bisa meningkatkan ke salah satu paket FaunaDB, dengan harga mulai dari $25 per bulan untuk paket individu, hingga $150 per bulan untuk paket tim, hingga $500 per bulan untuk organisasi besar.
Kekurangan
Mirip dengan SurrealDB, FaunaDB menggunakan bahasa kueri sendiri, FQL, yang dapat menciptakan kurva pembelajaran bagi para pengembang.
Sebagai contoh, berikut ini adalah kueri yang umum digunakan dalam FQL:
Paginate(Documents(Collection("users")))Kueri di atas pada dasarnya mengambil semua dokumen dari koleksi yang disebut “users” dan memberi halaman secara default.
Kueri yang setara dalam SQL adalah:
SELECT * from usersSeperti yang dapat Anda lihat, kedua kueri ini sangat berbeda dan tidak memiliki kesamaan sintaksis.
Selain itu, FaunaDB relatif mahal dibandingkan dengan database lain yang telah kita bahas di artikel ini.
Kesimpulan
Kita telah membahas beberapa database yang paling canggih dan futuristik. Sebagian besar database ini memiliki arsitektur terdistribusi, yang mungkin membutuhkan kerja ekstra dan sumber daya untuk mengatur, menguasai, dan memanfaatkan sepenuhnya. Namun, pendekatan inovatif dan alur kerja yang baru menunjukkan bahwa mereka memiliki aplikasi yang berharga.
Jika Anda mempertimbangkan untuk beralih dari SQL, pilihlah database berdasarkan faktor-faktor seperti harga. Kemudahan penggunaan, dukungan komunitas, dan utilitas secara keseluruhan. Jika Anda lebih menyukai basis data dokumen, FaunaDB adalah pilihan yang bagus. Namun, Jika Anda tertarik dengan basis data bercabang, lihatlah PlanetScale atau Dolt. Jika Anda membutuhkan skema yang fleksibel, Xata adalah pilihan yang tepat. Setiap database yang telah kita bahas memiliki karakteristik uniknya masing-masing.
