Bandingkan jenis basis data utama — relasional, kolumnar, dokumen, graf, vektor, key-value, dan lainnya — beserta kasus penggunaan, kompromi, dan tips untuk memilih yang tepat.
Istilah “jenis basis data” bukan sekadar label—itu singkatan untuk bagaimana sebuah sistem menyimpan data, bagaimana Anda mengkuerinya, dan apa yang dioptimalkan untuk dilakukan. Pilihan itu langsung memengaruhi kecepatan (apa yang cepat vs. lambat), biaya (perangkat keras atau pengeluaran cloud), dan kemampuan (transaksi, analitik, pencarian, replikasi, dan lain-lain).
Berbagai jenis basis data membuat kompromi yang berbeda:
Pilihan desain tersebut memengaruhi:
Artikel ini menjelaskan jenis-jenis basis data utama dan menjelaskan, untuk masing-masing:
Banyak produk modern mulai kabur batasnya. Beberapa basis data relasional menambahkan dukungan JSON yang tumpang tindih dengan basis data dokumen. Beberapa platform pencarian dan analitik menawarkan pengindeksan vektor seperti basis data vektor. Lainnya menggabungkan streaming dan penyimpanan dengan fitur time-series.
Jadi “jenis” bukan kotak yang kaku—tetap berguna sebagai cara memahami kekuatan default dan jenis beban kerja yang ditangani sebuah basis data dengan baik.
Mulailah dari beban kerja utama Anda:
Lalu gunakan bagian “Cara Memilih Jenis Basis Data yang Tepat” untuk mempersempit berdasarkan skala, kebutuhan konsistensi, dan kueri yang paling sering dijalankan.
Basis data relasional adalah yang sering dibayangkan orang saat mendengar “basis data.” Data diorganisasikan ke dalam tabel yang terdiri dari baris (record) dan kolom (field). Sebuah skema mendefinisikan tampilan tiap tabel—kolom apa saja, tipe datanya, dan bagaimana tabel saling berhubungan.
Sistem relasional biasanya dikueri dengan SQL (Structured Query Language). SQL populer karena terbaca dan ekspresif:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).Sebagian besar alat pelaporan, platform analitik, dan aplikasi bisnis berbicara SQL, sehingga ini menjadi default yang aman ketika Anda menginginkan kompatibilitas luas.
Basis data relasional dikenal karena transaksi ACID, yang membantu menjaga data tetap benar:
Ini penting ketika kesalahan berbiaya besar—misalnya penagihan ganda atau kehilangan update stok.
Basis data relasional biasanya tepat untuk data terstruktur yang skemanya jelas dan alur kerja seperti:
Struktur yang membuat basis data relasional andal bisa menambah gesekan:
Ketika model data Anda terus berubah—atau Anda perlu skala horizontal ekstrem dengan pola akses yang lebih sederhana—jenis basis data lain mungkin lebih cocok.
Basis data kolumnar menyimpan data “per kolom” daripada “per baris.” Perubahan kecil itu berdampak besar pada kecepatan dan biaya untuk beban kerja analitik.
Dalam row-store tradisional (umum pada basis data relasional), semua nilai untuk satu record ada bersama. Itu bagus saat Anda sering mengambil atau memperbarui satu pelanggan/pesanan sekaligus.
Dalam column-store (basis data kolumnar), semua nilai untuk field yang sama disimpan bersama—semua price, semua country, semua timestamp. Ini efisien untuk membaca hanya beberapa kolom yang dibutuhkan laporan tanpa menarik seluruh baris dari disk.
Kueri analitik sering:
SUM, AVG, COUNT, dan mengelompokkan berdasarkan dimensiPenyimpanan kolumnar mempercepat pola ini karena membaca lebih sedikit data dan terkompresi sangat baik (nilai serupa berdekatan sehingga terkompresi rapi). Banyak mesin kolumnar juga menggunakan eksekusi vektorisasi dan pengindeksan/partisi cerdas untuk mempercepat scan besar.
Sistem kolumnar unggul untuk dashboard dan pelaporan: “pendapatan per minggu,” “20 produk teratas per wilayah,” “rasio konversi per channel,” atau “kesalahan per layanan dalam 30 hari terakhir.” Kueri ini menyentuh banyak baris tetapi relatif sedikit kolom.
Jika beban kerja Anda kebanyakan “ambil satu record berdasarkan ID” atau “perbarui satu baris puluhan kali per detik,” kolumnar bisa terasa lebih lambat atau lebih mahal. Penulisan sering dioptimalkan untuk batch (ingesti append-heavy) daripada pembaruan kecil yang sering.
Basis data kolumnar cocok untuk:
Jika prioritas Anda adalah agregasi cepat di banyak data, kolumnar biasanya jadi jenis basis data pertama yang dievaluasi.
Basis data dokumen menyimpan data sebagai “dokumen”—record mandiri yang mirip JSON. Alih-alih memecah informasi ke banyak tabel, biasanya Anda menyimpan field terkait bersama dalam satu objek (termasuk array bersarang dan sub-objek). Itu membuatnya cocok untuk data aplikasi.
Sebuah dokumen bisa merepresentasikan user, produk, atau artikel—lengkap dengan atribut yang bisa berbeda dari satu dokumen ke dokumen lain. Satu produk bisa punya size dan color, produk lain punya dimensions dan materials, tanpa memaksa satu skema kaku untuk semua record.
Fleksibilitas ini sangat membantu ketika kebutuhan berubah sering atau ketika item berbeda memiliki set field yang berbeda.
Untuk menghindari scan setiap dokumen, basis data dokumen menggunakan indeks—struktur data yang membantu menemukan dokumen yang cocok untuk kueri dengan cepat. Anda bisa mengindeks field lookup umum (seperti email, sku, atau status), dan banyak sistem juga dapat mengindeks field bersarang (mis. address.city). Indeks mempercepat baca tetapi menambah overhead pada tulis, karena indeks harus diperbarui saat dokumen berubah.
Basis data dokumen menonjol pada skema yang berkembang, data bersarang, dan payload yang ramah API. Kompromi biasanya muncul ketika Anda membutuhkan:
Cocok untuk manajemen konten, katalog produk, profil pengguna, dan backend API—di mana data Anda cocok dipetakan ke “satu objek per halaman/layar/permintaan.”
Key-value store adalah model basis data paling sederhana: Anda menyimpan sebuah value (apa saja dari string sampai blob JSON) dan mengambilnya menggunakan kunci unik. Operasi inti adalah “beri saya value untuk kunci ini,” itulah sebabnya sistem ini bisa sangat cepat.
Karena baca dan tulis berpusat pada satu primary key, key-value store dapat dioptimalkan untuk latensi rendah dan throughput tinggi. Banyak dirancang untuk menyimpan data panas di memori, meminimalkan perencanaan kueri yang kompleks, dan skala horizontal.
Sederhananya juga membentuk cara Anda memodelkan data: alih-alih meminta DB untuk “temukan semua pengguna di Berlin yang mendaftar minggu lalu,” Anda biasanya merancang kunci yang sudah menunjuk ke record yang tepat (mis. user:1234:profile).
Key-value store banyak digunakan sebagai cache di depan database utama yang lebih lambat (seperti relasional). Jika aplikasi Anda berulang kali membutuhkan data yang sama—detail produk, izin pengguna, aturan harga—mencache hasil berdasarkan kunci menghindari perhitungan ulang atau kueri ulang.
Mereka juga cocok untuk penyimpanan session (mis. session:<id> -> session data) karena session sering dibaca dan diperbarui, dan dapat kadaluarsa otomatis.
Sebagian besar key-value store mendukung TTL (time to live) sehingga data dapat kadaluarsa tanpa pembersihan manual—ideal untuk session, token sekali pakai, dan penghitung rate limit.
Saat memori terbatas, sistem sering menggunakan eviction policy (mis. least-recently-used) untuk menghapus entri lama. Beberapa produk mengutamakan memori, sementara yang lain dapat persist ke disk untuk durabilitas. Pilihan antara memori dan disk tergantung apakah Anda mengoptimalkan untuk kecepatan (memori) atau retensi/pemulihan (disk/persistensi).
Key-value store unggul ketika Anda sudah tahu kuncinya. Mereka kurang cocok ketika pertanyaan Anda bersifat terbuka.
Banyak memiliki pola kueri terbatas dibanding database SQL. Dukungan untuk indeks sekunder (mencari berdasarkan field di dalam value) bervariasi: ada yang menyediakannya, beberapa opsi parsial, dan lainnya mendorong Anda memelihara kunci lookup sendiri.
Key-value store cocok untuk:
Jika pola akses Anda “fetch/update berdasarkan ID” dan latensi penting, key-value store seringkali cara paling sederhana untuk mendapatkan kecepatan andal.
Wide-column databases (kadang disebut wide-column stores) mengorganisasikan data ke dalam column family. Alih-alih berpikir satu tabel tetap dengan kolom yang sama untuk setiap baris, Anda mengelompokkan kolom yang terkait dan bisa menyimpan set kolom berbeda per baris dalam sebuah family.
Meski namanya mirip, wide-column bukan sama dengan columnar database untuk analitik.
Sebuah columnar database menyimpan setiap kolom secara terpisah untuk memindai dataset besar secara efisien (bagus untuk pelaporan dan agregat). Sebuah wide-column database dibangun untuk beban kerja operasional pada skala sangat besar, di mana Anda perlu menulis dan membaca banyak record dengan cepat di banyak mesin.
Sistem wide-column dirancang untuk:
Pola yang paling umum adalah:
Ini membuatnya cocok untuk data berurutan waktu dan beban kerja append-heavy.
Dengan wide-column, pemodelan data digerakkan oleh kueri: biasanya Anda merancang tabel berdasarkan kueri tepat yang perlu dijalankan. Itu bisa berarti menduplikasi data dalam bentuk berbeda untuk mendukung pola akses yang berbeda.
Mereka juga cenderung menawarkan join terbatas dan lebih sedikit opsi kueri ad-hoc dibanding basis data relasional. Jika aplikasi Anda bergantung pada relasi kompleks dan kueri fleksibel, Anda mungkin merasa terbatas.
Wide-column sering dipakai untuk event IoT, messaging dan activity streams, dan data operasional skala besar lainnya di mana tulis cepat dan baca berbasis kunci yang dapat diprediksi lebih penting daripada kueri relasional yang kaya.
Basis data graf menyimpan data seperti banyak sistem nyata berperilaku: sebagai benda yang terhubung ke benda lain. Alih-alih memaksa relasi ke tabel dan tabel join, koneksi adalah bagian dari model.
Graf biasanya punya:
Ini alami untuk merepresentasikan jaringan, hirarki, dan many-to-many tanpa memaksakan skema yang memelintir.
Kueri yang berat relasi sering membutuhkan banyak join di database relasional. Setiap join tambahan bisa menambah kompleksitas dan biaya saat data tumbuh.
Database graf dirancang untuk traversal—berjalan dari satu node ke node terhubung, lalu ke koneksi mereka, dan seterusnya. Ketika pertanyaan Anda sering berbentuk “temukan hal yang terhubung dalam 2–6 langkah,” traversal dapat tetap cepat dan mudah dibaca meski jaringannya membesar.
Database graf unggul untuk:
Graf bisa menjadi pergeseran bagi tim: pemodelan data berbeda, dan bahasa kueri (sering Cypher, Gremlin, atau SPARQL) mungkin baru. Anda juga perlu konvensi jelas untuk tipe relasi dan arah agar model tetap mudah dipelihara.
Jika relasi Anda sederhana, kueri Anda kebanyakan filtering/agregasi, dan sejumlah kecil join sudah mencukupi bagian “terkoneksi”, basis data relasional mungkin tetap pilihan paling mudah—terutama ketika transaksi dan pelaporan sudah berjalan baik.
Basis data vektor dirancang untuk satu jenis pertanyaan: “Item mana yang paling mirip dengan ini?” Alih-alih mencocokkan nilai tepat (seperti ID atau kata kunci), mereka membandingkan embedding—representasi numerik konten (teks, gambar, audio, produk) yang dihasilkan model AI. Item dengan makna serupa cenderung memiliki embedding yang berdekatan di ruang multi-dimensi.
Pencarian biasa mungkin melewatkan hasil jika kata-katanya berbeda (“laptop sleeve” vs. “notebook case”). Dengan embedding, kemiripan berdasar makna, sehingga sistem dapat menampilkan hasil relevan meskipun kata-kata tidak cocok persis.
Operasi utama adalah nearest neighbor search: diberikan vektor kueri, ambil vektor terdekat.
Dalam aplikasi nyata, biasanya Anda menggabungkan kemiripan dengan filter, seperti:
Pola “filter + kemiripan” inilah yang membuat pencarian vektor praktis untuk dataset nyata.
Penggunaan umum termasuk:
Pencarian vektor bergantung pada indeks khusus. Membangun dan memperbarui indeks tersebut dapat memakan waktu, dan indeks bisa memakai memori signifikan. Anda juga sering memilih antara recall lebih tinggi (menemukan lebih banyak kecocokan terbaik) dan latensi lebih rendah (respon lebih cepat).
Database vektor jarang menggantikan DB utama Anda. Setup umum: simpan “source of truth” (orders, users, documents) di basis data relasional atau dokumen, simpan embeddings + indeks pencarian di database vektor—lalu gabungkan hasil kembali ke store utama untuk rekonstruksi record penuh dan pemeriksaan izin.
Time-series database (TSDB) dirancang untuk data yang datang terus-menerus dan selalu terkait dengan timestamp. Pikirkan penggunaan CPU setiap 10 detik, latensi API per permintaan, bacaan sensor per menit, atau harga saham yang berubah beberapa kali per detik.
Sebagian besar record time-series menggabungkan:
Struktur ini memudahkan pertanyaan seperti “tunjukkan error rate per service” atau “bandingkan latensi antar region.”
Karena volume data bisa cepat bertumbuh, TSDB biasanya fokus pada:
Fitur ini menjaga biaya penyimpanan dan kueri terprediksi tanpa pembersihan manual terus-menerus.
TSDB unggul saat Anda perlu perhitungan berbasis waktu, seperti:
Kasus tipikal termasuk monitoring, observability, IoT/sensor, dan data tick finansial.
Komprominya: TSDB bukan pilihan terbaik untuk relasi ad-hoc kompleks di banyak entitas (mis. join bersarang seperti “users → teams → permissions → projects”). Untuk itu, basis data relasional atau graf biasanya lebih cocok.
Sebuah data warehouse kurang merupakan satu "jenis basis data" dan lebih sebuah beban kerja + arsitektur: banyak tim mengkueri data historis besar untuk menjawab pertanyaan bisnis (tren pendapatan, churn, risiko inventaris). Anda bisa membelinya sebagai produk terkelola, tetapi yang membuatnya warehouse adalah cara digunakannya—terpusat, analitik, dan dibagi.
Kebanyakan warehouse menerima data lewat dua cara umum:
Warehouse biasanya dioptimalkan untuk analitik dengan beberapa trik praktis:
Ketika banyak departemen bergantung pada angka yang sama, Anda perlu kontrol akses (siapa dapat melihat apa), audit trail (siapa mengkueri/mengubah data), dan lineage (dari mana metrik berasal dan bagaimana diproses). Ini sering sama pentingnya dengan kecepatan kueri.
Lakehouse menggabungkan gaya warehouse dengan fleksibilitas data lake—berguna ketika Anda ingin satu tempat untuk tabel terkurasi dan file mentah (log, gambar, event semi-terstruktur), tanpa menggandakan semuanya. Cocok saat volume data tinggi, format beragam, dan Anda masih perlu reporting yang ramah SQL.
Memilih di antara jenis basis data lebih soal kecocokan: apa yang perlu Anda kueri, seberapa cepat, dan apa yang terjadi ketika bagian sistem gagal.
Aturan praktis singkat:
Basis data relasional seringkali unggul untuk OLTP; sistem kolumnar, warehouse, dan lakehouse umum dipakai untuk OLAP.
Ketika terjadi gangguan jaringan yang memisahkan sistem Anda, biasanya Anda tidak bisa memiliki ketiganya sekaligus:
Banyak database terdistribusi memilih tetap tersedia selama masalah dan merekonsiliasi kemudian (eventual consistency). Lainnya memprioritaskan ketepatan ketat, walau itu berarti menolak beberapa permintaan sampai kondisi pulih.
Jika banyak pengguna mengupdate data yang sama, Anda butuh aturan yang jelas. Transaksi menggabungkan langkah menjadi “semua-atau-tidak”. Locking dan isolation level mencegah konflik, tapi dapat mengurangi throughput; isolasi lebih longgar meningkatkan kecepatan tapi bisa mengizinkan anomali.
Rencanakan backup, replikasi, dan pemulihan bencana sejak awal. Pertimbangkan juga betapa mudahnya menguji restore, memonitor lag, dan melakukan upgrade—detail day-two ini sering sama pentingnya dengan kecepatan kueri.
Memilih di antara jenis-jenis basis data utama bukan soal apa yang paling tren, melainkan apa yang perlu Anda lakukan dengan data. Cara praktis: mulai dari belakang—dari kueri dan beban kerja Anda.
Tuliskan 5–10 hal teratas yang harus dilakukan aplikasi atau tim Anda:
Ini mempersempit opsi lebih cepat daripada daftar fitur.
Gunakan checklist bentuk data ini:
Target performa mendefinisikan arsitektur. Tetapkan angka kasar (p95 latency, reads/writes per second, retensi data). Biaya biasanya mengikuti:
| Primary use case | Pilihan terbaik (sering) | Mengapa |
|---|---|---|
| Transaksi, faktur, akun pengguna | Relasional (SQL) | Constraint kuat, join, konsistensi |
| Data aplikasi dengan field yang berkembang | Dokumen | Skema fleksibel, alami JSON |
| Caching/state session real-time | Key-value store | Lookup cepat berdasarkan kunci |
| Clickstream/metrik waktu | Time-series | Ingest tinggi + kueri berbasis waktu |
| Dashboard BI, agregasi besar | Kolumnar | Scan cepat + kompresi |
| Relasi sosial/pengetahuan | Graf | Traversal relasi efisien |
| Pencarian semantik, RAG | Vektor | Pencarian kemiripan atas embedding |
| Data operasional masif | Wide-column | Skala horizontal, kueri terprediksi |
Banyak tim menggunakan dua basis data: satu untuk operasi (mis. relasional) dan satu untuk analitik (mis. kolumnar/warehouse). Pilihan “benar” adalah yang membuat kueri paling penting Anda menjadi paling sederhana, tercepat, dan termurah untuk dijalankan secara andal.
Jika Anda membuat prototipe atau meluncurkan fitur baru dengan cepat, keputusan basis data sering terikat pada workflow pengembangan. Platform seperti Koder.ai (platform vibe-coding yang menghasilkan web, backend, dan aplikasi mobile dari chat) bisa membuat keputusan ini lebih konkret: misalnya, stack backend default Koder.ai menggunakan Go + PostgreSQL, yang menjadi titik awal kuat ketika Anda butuh ketepatan transaksi dan ekosistem SQL yang luas.
Seiring produk tumbuh, Anda tetap bisa menambahkan basis data khusus (mis. database vektor untuk pencarian semantik atau warehouse kolumnar untuk analitik) sambil mempertahankan PostgreSQL sebagai sistem pencatatan. Kuncinya adalah mulai dari beban kerja yang harus didukung hari ini—dan tetap membuka pintu untuk “menambah store kedua” saat pola kueri menuntutnya.
Sebuah “jenis basis data” adalah cara singkat untuk merujuk pada tiga hal:
Memilih jenis berarti memilih default untuk performa, biaya, dan kompleksitas operasional.
Mulailah dari 5–10 kueri dan pola tulis teratas Anda, lalu cocokkan dengan kekuatan tiap jenis:
Basis data relasional adalah pilihan standar saat Anda membutuhkan:
Mereka menjadi menyulitkan jika skema terus-menerus berubah, atau bila Anda perlu skala horizontal ekstrem dengan banyak kueri join di seluruh shard.
ACID adalah jaminan keandalan untuk perubahan multi-langkah:
ACID penting untuk alur kerja yang biaya kesalahannya tinggi (pembayaran, pemesanan, update inventaris).
Database kolumnar unggul saat kueri:
SUM, COUNT, AVG, )Basis data dokumen cocok ketika:
Perhatikan kompromi terkait join kompleks, duplikasi data untuk performa baca, dan biaya performa pada transaksi multi-dokumen.
Gunakan key-value store saat pola akses Anda sebagian besar:
Rencanakan keterbatasan: kueri ad-hoc biasanya lemah, dan dukungan indeks sekunder bervariasi—seringkali Anda mendesain kunci dan lookup tambahan sendiri.
Meskipun nama mirip, mereka melayani beban kerja berbeda:
Wide-column biasanya memerlukan pemodelan yang digerakkan oleh kueri (desain tabel berdasarkan pola akses) dan tidak berusaha menjadi sefleksibel SQL dengan join.
Pilih database graf ketika pertanyaan inti Anda tentang relasi, misalnya:
Graf unggul pada traversal (menelusuri relasi) di mana pendekatan relasional akan memerlukan banyak join. Biayanya: adopsi konvensi pemodelan baru dan bahasa kueri seperti Cypher/Gremlin/SPARQL.
Database vektor dirancang untuk pencarian kemiripan atas embedding (representasi numerik makna). Umumnya digunakan untuk:
Secara praktik, biasanya dipasangkan dengan store relasional/dokumen: simpan source-of-truth di sana, simpan embedding + indeks vektor di DB vektor, lalu gabungkan hasil untuk rekonstruksi rekaman penuh dan pemeriksaan izin.
Jika Anda melakukan OLTP dan analitik, rencanakan dua sistem sejak awal (DB operasional + DB analitik).
GROUP BYMereka sering kurang ideal untuk beban OLTP seperti pembaruan kecil yang sering atau “ambil satu record berdasarkan ID”, yang cenderung ditangani lebih alami oleh row-store.