Close

Data Non-Relasional Sedang Naik Daun

Ketika pengelolaan dan produksi sebuah organisasi data semakin kompleks, basis data non-relasional telah menjadi solusi yang disukai untuk menyimpan, menanyakan, dan menganalisis sejumlah besar data. Kadang-kadang disebut sebagai database NoSQL (kependekan dari Tidak Hanya SQL), database non-relasional adalah alternatif yang populer untuk model database relasional yang lebih khas yang menggunakan  SQL  untuk kueri data sederhana dalam tabel gaya kolom dan baris.

Basis data non-relasional terbaik untuk data besar

Basis data non-relasional  digunakan untuk kebutuhan “data besar” dan aplikasi waktu-nyata yang menghasilkan beragam jenis data. Data tidak terstruktur ini mencakup gambar, video, posting media sosial, dan dokumen – format yang terbukti menantang untuk database berbasis SQL klasik. Kueri SQL memerlukan kolom data atau angka yang lebih terstruktur. Namun, volume data yang besar atau format data yang berbeda (gambar, posting media sosial) tidak sesuai dengan kolom spreadsheet klasik ini – yang membutuhkan pendekatan basis data yang lebih non-relasional. Karena data besar telah menjadi lebih kompleks dan beragam, basis data non-relasional sedang meningkat sebagai pilihan yang lebih disukai untuk organisasi. Tapi apa basis data non-relasional di luar sana dan bagaimana Anda bisa memilih yang terbaik untuk proyek Anda?

Jenis basis data non-relasional

Solusi basis data non-relasional biasanya diklasifikasikan dalam empat kategori. Tim infrastruktur data harus menganalisis opsi mana yang paling baik melayani skema data mereka daripada mencoba membangun kembali sistem data di sekitar solusi yang tidak fleksibel. Kategori-kategori ini termasuk:

Document store

Ini adalah yang paling umum dari empat kategori, dan data diwakili dalam koleksi dokumen, biasanya dokumen JSON. Dokumen-dokumen ini “diajukan” dalam database dan dapat berisi jumlah dan tipe data apa pun. Tidak ada kendala untuk data yang terkandung dalam dokumen-dokumen ini. Contoh toko dokumen termasuk  MongoDB  dan  Elasticsearch .

Column store

Kategori ini digunakan untuk menyimpan data besar di beberapa set data. Ini memiliki kesamaan dengan database relasional karena strukturnya mendukung permintaan gaya SQL, tetapi struktur kolom memungkinkan untuk membuat tabel yang sangat dioptimalkan untuk jenis pertanyaan tertentu. Contoh sistem berorientasi kolom termasuk  Amazon Redshift  dan  Google BigQuery .

Graph store

Graph store mengelola data tentang sistem jaringan, yang dapat tumbuh hingga beberapa terabyte data. Mereka dioptimalkan untuk menanyakan data yang disusun dalam node dan edge (yang menghubungkan node), seperti koneksi antar teman di jejaring sosial. Ini adalah sistem yang sangat terspesialisasi; contohnya termasuk produk  “Oracle Spatial and Graph” Oracle  dan Amazon Neptune.

Key-value store

Key-value menyimpan kunci, yang merupakan pengidentifikasi nilai tersebut. Data dilihat menggunakan kunci atau nilainya. Tidak ada kendala dengan data karena Anda hanya memiliki pasangan kunci-nilai untuk setiap elemen. Ini ideal untuk aplikasi skala besar dengan kueri terstruktur untuk dengan cepat mengembalikan informasi spesifik untuk pengguna, item, atau entitas. Jika nilai yang diambil adalah dokumen, maka penyimpanan nilai kunci juga dapat diklasifikasikan sebagai penyimpanan dokumen. Jika metadata dikaitkan dengan dokumen, itu juga dapat digambarkan sebagai penyimpanan objek. Contoh nilai kunci termasuk  Redis , Dynamo, dan MemcacheDB.

3 sistem manajemen basis data non-relasional yang populer

Berkat pertumbuhan global data tidak terstruktur, banyak pilihan basis data non-relasional tersedia dari vendor yang relatif lebih baru ke perusahaan lawas dengan pengalaman puluhan tahun data besar.

1. MongoDB

Diluncurkan pada 2008 sebagai “database generasi berikutnya,”  MongoDB  adalah model database berorientasi dokumen. Perusahaan seperti Bosch, Coinbase, Barclays, dan Infosys menggunakan MongoDB untuk mengelola sejumlah besar data tidak terstruktur. Objek dalam MongoDB didefinisikan oleh pengguna dan diatur dalam segala jenis hierarki yang diinginkan pengguna. Jika Anda tidak yakin dengan skala dan jenis data yang akan digunakan aplikasi Anda, pilih MongoDB untuk fleksibilitasnya.

Kelebihan : MongoDB menawarkan model objek ekspresif yang memungkinkan pengguna untuk mengindeks data terstruktur secara efisien dan indeks sekunder untuk meminta lebih fleksibel.

Cons : Beberapa downtime mungkin dialami jika terjadi kegagalan node.

 

2. Cassandra

Dirilis pada 2008 oleh Apache, Cassandra adalah toko kolom yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan seperti Apple, Intuit, Microsoft, dan Netflix. Ini menggunakan CQL, bahasa permintaan berpemilik yang mirip dengan SQL. Meskipun memiliki kesamaan dengan database relasional, Cassandra menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar.

Pro:  Cassandra memiliki ketersediaan tinggi, yang berarti data yang tersimpan di dalamnya akan tetap tersedia bahkan jika terjadi kegagalan, seperti kerusakan perangkat keras, akan terjadi.

Cons:  Struktur kolom tidak menawarkan fleksibilitas model objek MongoDB.

 

3. HBase

Apache’s HBase adalah contoh lain dari kolom yang menyimpan basis data non-relasional. Ini berjalan di atas  Hadoop  dan HDFS (Sistem File Terdistribusi Hadoop) dan sering disebut sebagai basis data Hadoop. Dengan HBase, Anda dapat meminta catatan saat  melihat laporan analitik  di seluruh rangkaian data besar.

Pro:  Integrasi yang ketat dengan cluster Hadoop. Sifat kolomnya membuatnya cocok untuk melayani permintaan struktur yang dikenal dengan cepat.

Cons:  Beberapa downtime mungkin dialami jika terjadi kegagalan node.

 

Sementara basis data non-relasional telah meningkat popularitasnya selama dekade terakhir untuk memproses data yang dihasilkan dengan perangkat smartphone dan Internet of Things (IoT), basis data relasional tetap menjadi bagian penting dari arsitektur data, terutama ketika memproses data pelanggan yang sensitif. Bahkan, database relasional dan non-relasional dapat bekerja bersama dalam infrastruktur data perusahaan untuk mengimbangi kekurangan yang lain. Data terstruktur akan sering disimpan dalam sistem relasional untuk analisis intelijen bisnis offline  . Data yang diperlukan untuk mendukung aplikasi waktu nyata dapat diekspor ke basis data non-relasional seperti yang dibutuhkan oleh situs web atau aplikasi.

 

Sumber: https://business.udemy.com/blog/why-non-relational-databases-are-on-the-rise

Silakan berikan komentar, pertanyaan, maupun sanggahan. InsyaAllah dibalas secepatnya.

© 2019 Just Shared on Tel-U | WordPress Theme: Annina Free by CrestaProject.
%d blogger menyukai ini: