Bagaimana LLM memetakan kebutuhan produk ke pilihan database, apa yang sering terlewat, dan daftar pemeriksaan praktis untuk memvalidasi saran sebelum Anda memilih stack.
Tim meminta LLM untuk merekomendasikan database dengan alasan yang sama mereka meminta draf email atau ringkasan spesifikasi: lebih cepat daripada memulai dari awal. Saat Anda menatap belasan opsi—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse, dan lainnya—sebuah LLM bisa dengan cepat menghasilkan daftar pendek, menguraikan trade-off, dan memberi titik awal “cukup baik” untuk diskusi tim.
Jika digunakan dengan benar, ini juga memaksa Anda merumuskan persyaratan yang mungkin tetap samar.
Secara sederhana, Anda menjelaskan produk ("sebuah marketplace dengan listing dan chat"), datanya ("pengguna, pesanan, pesan"), dan batasannya ("harus skalabel sampai 1M pengguna, butuh pencarian cepat, upaya ops rendah"). LLM kemudian memetakan kebutuhan itu ke pola arsitektural yang umum:
Pemetaan ini bisa sangat berguna di tahap awal, terutama saat alternatifnya adalah halaman kosong.
Rekomendasi LLM paling baik diperlakukan sebagai hipotesis, bukan vonis arsitektur. Ia bisa membantu Anda:
Tapi ia tidak bisa mengetahui bentuk lalu lintas nyata Anda, pertumbuhan data, keterampilan tim, batasan vendor, atau toleransi operasional tanpa input yang teliti—dan bahkan dengan itu ia tidak menjalankan pengujian produksi.
LLM cenderung gagal dengan cara yang dapat diprediksi: mengandalkan aturan praktis populer, menebak detail yang hilang, mengabaikan transaksi dan kebutuhan konsistensi, mengasumsikan performa tanpa benchmark, dan meremehkan biaya serta beban operasional.
Sisa artikel ini memecah mode kegagalan tersebut dan diakhiri dengan daftar pemeriksaan praktis untuk memvalidasi saran database LLM sebelum Anda berkomitmen.
Saat Anda meminta LLM untuk “merekomendasikan database,” ia tidak mengevaluasi database seperti yang dilakukan insinyur. Ia mengubah prompt Anda menjadi persyaratan yang diinferensi, mencocokkannya dengan pola yang pernah dilihat, lalu menghasilkan jawaban yang terbaca seperti keputusan.
Input bukan hanya detail eksplisit yang Anda berikan (lalu lintas, ukuran data, kebutuhan konsistensi). Model juga menggunakan:
Karena banyak prompt tidak lengkap, model sering mengisi celah dengan asumsi implisit—kadang benar, kadang tidak.
Kebanyakan respons mendarat di tiga lapis:
Hasilnya bisa terasa seperti rekomendasi yang jelas, tetapi sering kali itu ringkasan terstruktur dari opsi konvensional.
LLM menggeneralisasi dari contoh; mereka tidak menjalankan beban kerja Anda, memeriksa skema, atau membenchmark query. Jika data pelatihan kuat mengasosiasikan “skala tinggi” dengan “NoSQL,” Anda mungkin mendapatkan jawaban itu meski sistem SQL yang di-tune baik sebenarnya cocok.
Pilihan kata yang yakin adalah gaya, bukan pengukuran. Kecuali model secara eksplisit menyatakan asumsi (“Saya mengasumsikan sebagian besar penulisan append-only dan eventual consistency dapat diterima”), kepastian bisa menyembunyikan ketidakpastian nyata: input yang hilang dan klaim performa yang tidak teruji.
Saat orang mengatakan “pilih database berdasarkan kebutuhan produk,” mereka sering berarti jauh lebih dari “kita menyimpan pengguna dan pesanan.” Pilihan database yang baik mencerminkan apa yang dilakukan produk, bagaimana harus berperilaku di bawah tekanan, dan apa yang tim Anda realistis bisa operasikan.
Mulailah dari bentuk produk: entitas inti, bagaimana mereka berhubungan, dan query mana yang mendukung alur kerja nyata.
Apakah Anda perlu filter ad-hoc dan reporting melintasi banyak atribut? Apakah Anda bergantung pada join antar-relasi? Apakah kebanyakan akses membaca satu record berdasarkan ID, atau memindai rentang waktu? Detail ini menentukan apakah tabel SQL, model dokumen, pola wide-column, atau index pencarian yang paling cocok.
Database dipilih sebanyak karena batasan seperti fitur:
Sistem yang toleran terhadap beberapa detik delay sangat berbeda dari yang harus mengonfirmasi pembayaran dalam <200ms.
Bahkan model data “sempurna” gagal jika operasi tidak cocok:
Persyaratan kepatuhan bisa cepat mempersempit pilihan:
LLM sering menginferensi kebutuhan ini dari prompt yang samar—jadi menjadi eksplisit di sini membedakan antara rekomendasi berguna dan kesalahan yang yakin.
LLM sering memetakan beberapa kebutuhan yang dinyatakan (“real-time,” “skala,” “skema fleksibel”) ke label kategori yang familier (“pakai NoSQL,” “pakai Postgres”). Itu bisa berguna untuk brainstorming, tetapi penalaran menyimpang ketika model memperlakukan fitur database seolah-olah sama dengan kebutuhan produk.
Daftar fitur (transaksi, dukungan JSON, pencarian teks penuh, sharding) terdengar konkret, namun kebutuhan produk biasanya menggambarkan hasil: latensi yang dapat diterima, aturan kebenaran, auditabilitas, keterampilan tim, kendala migrasi, dan anggaran.
LLM bisa “mencentang” fitur dan tetap melewatkan bahwa produk membutuhkan workflow dukungan yang dapat diprediksi, ekosistem matang, atau opsi hosting yang perusahaan Anda boleh gunakan.
Banyak rekomendasi mengasumsikan bahwa jika sebuah database dapat menyimpan tipe data, itu akan melayani produk dengan baik. Yang sulit adalah hubungan antara data dan query: bagaimana Anda akan memfilter, join, sort, dan agregasi—pada volume apa dan dengan pola update seperti apa.
Dua sistem yang sama-sama “menyimpan event pengguna” bisa berperilaku sangat berbeda tergantung apakah Anda perlu:
LLM mungkin mengatakan “Database X cepat,” tetapi performa bergantung pada pilihan skema, index, partitioning, query pattern, dan concurrency. Perubahan kecil—seperti menambah index komposit atau menghindari scan tak terbatas—dapat membalik hasil. Tanpa data dan query representatif, “cepat” hanyalah tebakan.
Bahkan jika dua database teknisnya bisa memenuhi kebutuhan, pilihan yang lebih baik mungkin yang tim Anda bisa jalankan secara andal: waktu backup/restore, monitoring, beban on-call, penguncian vendor, prediktabilitas biaya, dan kepatuhan.
LLM cenderung meremehkan realitas ini kecuali Anda menyediakannya secara eksplisit.
LLM sering menjawab pertanyaan database dengan meraih “aturan” yang banyak diulang, seperti “NoSQL lebih scalable” atau “Postgres bisa melakukan segalanya.” Pintasan ini terdengar yakin, tapi meratakan realitas produk yang berantakan: apa yang Anda simpan, bagaimana Anda mengquerynya, dan apa yang terjadi ketika sesuatu gagal.
Polanya umum: jika Anda menyebut pertumbuhan, lalu lintas tinggi, atau “big data,” pilihan teraman diasumsikan NoSQL. Masalahnya adalah bahwa “skala” jarang jadi masalah pertama yang belum terselesaikan. Banyak aplikasi mencapai batas karena:
Dalam kasus tersebut, mengganti database tidak memperbaiki akar masalah—hanya mengganti alat.
Aturan praktis juga meluruhkan persyaratan yang sangat memengaruhi kecocokan database. LLM mungkin merekomendasikan document store sambil mengabaikan bahwa Anda membutuhkan:
Kebutuhan ini tidak otomatis menyingkirkan NoSQL, tetapi menaikkan standar: Anda mungkin perlu desain skema cermat, logika aplikasi tambahan, atau trade-off berbeda dari yang LLM implikasikan.
Ketika rekomendasi dibangun di atas slogan alih-alih pola akses Anda yang nyata, risikonya bukan hanya pilihan suboptimal—tetapi re-platforming yang mahal nanti. Migrasi data, penulisan ulang query, dan pelatihan ulang tim cenderung terjadi tepat saat Anda paling tidak mampu menanggung downtime.
Perlakukan “aturan” sebagai pemicu pertanyaan, bukan jawaban. Tanyakan apa yang Anda skalakan (baca, tulis, analitik), apa yang harus benar, dan query apa yang tak bisa dihindari.
LLM pandai mengubah deskripsi singkat menjadi pilihan database yang yakin—tetapi mereka tidak bisa menciptakan batasan yang hilang yang sebenarnya menentukan apakah pilihan itu bekerja. Saat input samar, rekomendasi menjadi tebakan yang disamarkan sebagai jawaban.
Kata-kata seperti “real-time,” “lalu lintas tinggi,” “skalabel,” atau “enterprise-grade” tidak peta langsung ke database tertentu. “Real-time” mungkin berarti “update dalam 5 detik” untuk dashboard—atau “sub-50ms end-to-end” untuk alert trading. “Lalu lintas tinggi” bisa 200 request/s atau 200.000.
Tanpa angka konkret, LLM mungkin default ke heuristik populer (mis. “NoSQL untuk scale,” “Postgres untuk semua”), padahal kebutuhan nyata menunjuk ke tempat lain.
Jika Anda tidak menyediakan ini, model akan mengasumsikannya secara diam-diam:
Omis paling merusak sering berbentuk query:
Database yang unggul pada akses key-value bisa kesulitan ketika produk tiba-tiba butuh filtering fleksibel dan reporting yang andal.
Perlakukan “pemilihan database” sebagai interaksi dua langkah: pertama kumpulkan batasan, lalu rekomendasikan. Prompt yang baik (atau checklist internal) harus meminta angka dan contoh query sebelum menyebut engine mana pun.
Kesalahan LLM yang umum adalah merekomendasikan kategori database (SQL, dokumen, graph, wide-column) tanpa memvalidasi apakah data produk benar-benar cocok model itu. Hasilnya memilih penyimpanan yang terasa benar untuk beban kerja, tetapi melawan struktur informasi yang perlu Anda wakili.
LLM sering mengabaikan kedalaman relasi dan kardinalitas: one-to-many vs many-to-many, kepemilikan bersarang, entitas bersama, dan seberapa sering pengguna menelusuri antar-entitas.
Database dokumen mungkin terasa natural untuk “profil pengguna,” tetapi jika produk Anda sering menjawab query lintas-entitas—“semua proyek di mana peran anggota berubah dalam 7 hari terakhir,” atau “20 tag teratas di seluruh tim disaring oleh status kepatuhan”—Anda tidak lagi hanya mengambil dokumen; Anda melakukan join konsep.
Ketika join itu sering, Anda akan:
Duplikasi tidak gratis. Ia meningkatkan amplifikasi tulis, membuat pembaruan lebih sulit untuk konsisten, mempersulit audit, dan dapat menciptakan bug subtil (“salinan mana yang sumber kebenarannya?”). LLM kadang merekomendasikan denormalisasi seolah itu pilihan modeling sekali jalan, bukan beban operasional berkelanjutan.
Sebelum menerima rekomendasi LLM, paksa tes realitas cepat:
Jika model dan query tidak selaras, rekomendasi itu hanya kebisingan—meski terdengar yakin.
LLM sering memperlakukan “konsistensi” sebagai preferensi alih-alih constraint produk. Itu menyebabkan rekomendasi yang terlihat masuk akal di atas kertas (“pakai NoSQL yang skalabel”) tapi runtuh ketika aksi pengguna nyata membutuhkan update multi-langkah atomik.
Banyak alur produk bukan sekadar satu tulis—mereka beberapa tulis yang harus semuanya terjadi atau tidak sama sekali.
Pembayaran adalah contoh klasik: buat charge, tandai invoice terbayar, kurangi saldo akun, dan tambahkan catatan audit. Jika salah satu langkah gagal setelah yang pertama berhasil, Anda menciptakan mismatch yang akan terlihat oleh pengguna dan tim keuangan.
Inventori serupa: reserve stok, buat order, dan perbarui ketersediaan. Tanpa transaksi, Anda bisa oversell saat lonjakan lalu lintas atau mengalami kegagalan parsial.
LLM kadang menyamakan eventual consistency dengan “UI bisa refresh nanti.” Tapi pertanyaannya apakah aksi bisnis dapat mentolerir penyimpangan.
Konflik booking menunjukkan mengapa ini penting: dua pengguna mencoba memesan slot yang sama. Jika sistem menerima keduanya dan “menyelesaikannya nanti,” Anda tidak memperbaiki UX—Anda menciptakan masalah dukungan pelanggan dan refund.
Bahkan dengan database yang mendukung transaksi, workflow sekitarnya butuh semantik jelas:
Saat LLM mengabaikan ini, ia mungkin merekomendasikan arsitektur yang memerlukan kerja tingkat lanjut sistem terdistribusi hanya untuk mencapai kebenaran produk “normal.”
LLM sering merekomendasikan database yang “cepat” seolah-olah kecepatan adalah sifat intrinsik engine. Dalam praktiknya, performa adalah interaksi antara beban kerja Anda, skema, bentuk query, index, hardware, dan pengaturan operasional.
Jika Anda tidak menentukan apa yang harus cepat—latensi p99 untuk single-row read, batch analytics, throughput injeksi, atau time-to-first-byte—LLM mungkin default ke pilihan populer.
Dua produk bisa sama-sama bilang “latensi rendah” namun memiliki pola akses yang berlawanan: satu lookup key-value; satunya lagi pencarian + filter + sort melintasi banyak field.
Saran performa juga menyimpang ketika model mengabaikan:
LLM mungkin menganggap cache akan menyelamatkan Anda, tetapi cache hanya membantu pola akses yang dapat diprediksi. Query yang memindai rentang besar, sort oleh field tanpa index, atau filter ad-hoc bisa melewatkan cache dan membebani disk/CPU.
Perubahan kecil pada bentuk query (mis. paginasi OFFSET vs keyset) dapat membalik hasil performa.
Daripada mempercayai “X lebih cepat dari Y” generik, jalankan tes ringan berbentuk produk:
Benchmark tidak akan meramal segalanya, tetapi cepat mengungkap apakah asumsi performa LLM cocok dengan realitas.
LLM sering mengoptimalkan kecocokan di atas kertas—model data, query, kata kunci skalabilitas—sementara menyingkap apa yang membuat database bertahan di produksi: operasi, pemulihan kegagalan, dan tagihan nyata yang harus Anda bayar setiap bulan.
Rekomendasi database tidak lengkap kecuali menjawab pertanyaan dasar: Bagaimana mengambil backup konsisten? Seberapa cepat Anda bisa restore? Apa rencana pemulihan bencana antar-region?
Saran LLM sering melewatkan detail ini, atau menganggapnya “bawaan” tanpa memeriksa syarat detilnya.
Migrasi adalah blind spot lain. Berpindah database nanti bisa mahal dan berisiko (perubahan skema, dual writes, backfill, penulisan ulang query). Jika produk Anda mungkin berkembang, “mudah untuk memulai” tidaklah cukup—Anda butuh jalur migrasi yang realistis.
Tim tidak hanya butuh database—mereka perlu mengoperasikannya.
Jika rekomendasi mengabaikan slow query log, metrik, dashboard, hook tracing, dan alerting, Anda mungkin tidak menyadari masalah sampai pengguna mengeluh. Alat operasional sangat bervariasi antara penawaran terkelola dan self-hosted, serta antar vendor.
LLM cenderung meremehkan biaya dengan fokus pada ukuran instance dan lupa multiplikator:
Database “terbaik” yang tim Anda tidak bisa jalankan dengan percaya diri jarang terbaik. Rekomendasi harus selaras dengan keterampilan tim, ekspektasi dukungan, dan kebutuhan kepatuhan—kalau tidak, risiko operasional menjadi biaya dominan.
LLM kadang mencoba “memecahkan semuanya sekaligus” dengan mengusulkan stack seperti: Postgres untuk transaksi, Redis untuk caching, Elasticsearch untuk search, Kafka + ClickHouse untuk analytics, plus graph database “jaga-jaga.” Ini bisa terdengar mengesankan, tetapi seringkali merupakan desain prematur yang menambah kerja lebih banyak daripada nilai—terutama di awal produk.
Desain multi-database terasa seperti hedging aman: tiap alat “terbaik” di satu hal. Biaya tersembunyi adalah setiap datastore tambahan menambah deployment, monitoring, backup, migrasi, kontrol akses, respons insiden, dan serangkaian mode kegagalan baru.
Tim lalu menghabiskan waktu memelihara plumbing alih-alih mengirim fitur produk.
Database kedua (atau ketiga) biasanya dibenarkan ketika ada kebutuhan jelas dan terukur yang tidak bisa dipenuhi oleh database utama tanpa beban yang tidak dapat diterima, misalnya:
Jika Anda tidak bisa menyebut query spesifik, target latensi, batas biaya, atau risiko operasional yang mendorong pemisahan, kemungkinan itu prematur.
Begitu data hidup di beberapa tempat, Anda menghadapi pertanyaan sulit: Store mana sumber kebenaran? Bagaimana menjaga konsistensi selama retry, kegagalan parsial, dan backfill?
Duplikasi data juga berarti bug yang terduplikasi—hasil pencarian kadaluwarsa, jumlah pengguna yang tidak sinkron, dan rapat “tergantung dashboard mana yang Anda lihat.”
Mulailah dengan satu database tujuan umum yang cocok untuk transaksi inti dan reporting. Tambahkan store khusus hanya setelah Anda bisa (1) menunjukkan sistem saat ini gagal memenuhi kebutuhan dan (2) mendefinisikan model kepemilikan untuk sinkronisasi, konsistensi, dan recovery.
Simpan jalur pelarian, bukan kompleksitas.
LLM bisa membantu menghasilkan rekomendasi database draf pertama, tetapi perlakukan itu sebagai hipotesis. Gunakan daftar pemeriksaan di bawah untuk memvalidasi (atau menolak) saran sebelum Anda berkomitmen pada waktu engineering.
Ubah prompt menjadi persyaratan eksplisit. Jika Anda tidak bisa menulisnya dengan jelas, model kemungkinan menebak.
Draft entitas nyata dan relasinya (meskipun sketsa). Lalu daftar pola akses dan query teratas Anda.
Terjemahkan “harus cepat dan andal” menjadi tes terukur.
Gunakan bentuk data dan campuran query realistis, bukan contoh main-main. Muat dataset representatif, jalankan query di bawah beban, dan ukur.
Jika LLM mengusulkan beberapa database, uji opsi single-database paling sederhana dulu, lalu buktikan mengapa pemisahan diperlukan.
Jika Anda ingin mempercepat langkah ini, pendekatan praktis adalah mem-prototype potongan produk yang mendorong pilihan database (beberapa entitas inti + endpoint kunci + query terpenting). Platform seperti Koder.ai dapat membantu di sini: Anda bisa mendeskripsikan workflow di chat, menghasilkan aplikasi web/backend bekerja (umumnya React + Go + PostgreSQL), dan iterasi cepat sambil menyempurnakan skema, index, dan bentuk query. Fitur seperti planning mode, snapshot, dan rollback sangat berguna saat bereksperimen dengan model data dan migrasi.
Tulis alasan singkat: kenapa database ini cocok untuk beban kerja, trade-off apa yang Anda terima, dan metrik apa yang akan memaksa evaluasi ulang nanti (mis., pertumbuhan tulis berkelanjutan, tipe query baru, kebutuhan multi-region, ambang batas biaya).
Treat it as a hypothesis and a way to accelerate brainstorming. Use it to surface trade-offs, missing requirements, and a first-pass shortlist—then validate with your team, real constraints, and a quick proof-of-concept.
Because your prompt is usually missing hard constraints. The model will often:
Ask it to list assumptions explicitly before it names any database.
Provide numbers and examples, not adjectives:
If you can’t specify these, the recommendation is mostly guesswork.
Use it to generate a requirements checklist and candidate options, then force a schema-and-query reality check:
“Scale” isn’t a database type; it’s what you’re scaling.
Many apps hit limits due to:
A well-designed relational system can scale far before a database switch is the right fix.
They’re often under-specified in recommendations.
If your product needs multi-step updates that must succeed or fail together (payments, inventory, bookings), you need clear support for:
If an LLM doesn’t ask about these, push back before adopting its suggestion.
Because data relationships drive query complexity.
If you frequently need cross-entity queries (filters, joins, aggregations across many attributes), a document model may force you to:
That increases write amplification, inconsistency risk, and operational complexity.
Performance depends on your workload, schema, indexes, and concurrency—not the brand name.
Run a small, product-shaped test:
Because each extra datastore multiplies operational surface area:
Start with one general-purpose database for the core workload. Add a second store only after you can point to a measured requirement the first one can’t meet.
Ask for a cost model that includes the real multipliers:
Also require an operations plan: backup/restore steps, RPO/RTO targets, and how you’ll detect slow queries and capacity issues.
