Pelajari mengapa basis data dokumen cocok untuk model data yang cepat berubah: skema fleksibel, iterasi lebih mudah, penyimpanan JSON alami, serta trade-off yang perlu diperhitungkan.
Sebuah basis data dokumen menyimpan data sebagai dokumen yang mandiri, biasanya dalam format mirip JSON. Alih-alih menyebarkan satu objek bisnis ke beberapa tabel, satu dokumen dapat menyimpan segala sesuatu tentang objek itu—field, subfield, dan array—mirip dengan bagaimana banyak aplikasi sudah merepresentasikan data di kode.
users atau koleksi orders).Dokumen dalam koleksi yang sama tidak harus identik. Satu dokumen user mungkin punya 12 field, yang lain 18, dan keduanya tetap dapat hidup berdampingan.
Bayangkan profil pengguna. Anda mulai dengan name dan email. Bulan berikutnya, tim marketing ingin preferred_language. Lalu customer success meminta timezone dan subscription_status. Nanti Anda menambahkan social_links (sebuah array) dan privacy_settings (objek bersarang).
Di basis data dokumen, Anda biasanya bisa mulai menulis field baru segera. Dokumen lama dapat tetap seperti semula sampai Anda memilih untuk melakukan backfill (atau tidak).
Fleksibilitas ini dapat mempercepat pekerjaan produk, tetapi memindahkan tanggung jawab ke aplikasi dan tim Anda: Anda akan membutuhkan konvensi yang jelas, aturan validasi opsional, dan desain query yang matang untuk menghindari data yang berantakan dan tidak konsisten.
Selanjutnya, kita akan melihat mengapa beberapa model sering berubah, bagaimana skema fleksibel mengurangi gesekan, bagaimana dokumen memetakan ke query aplikasi nyata, dan trade-off yang perlu dipertimbangkan sebelum memilih penyimpanan dokumen dibanding relasional—atau menggunakan pendekatan hibrid.
Model data jarang tetap karena produk jarang tetap sama. Apa yang dimulai sebagai “cukup simpan profil pengguna” cepat berubah menjadi preferensi, notifikasi, metadata penagihan, info perangkat, flag persetujuan, dan selusin detail lain yang tidak ada di versi pertama.
Sebagian besar churn model adalah hasil pembelajaran. Tim menambahkan field ketika mereka:
Perubahan ini sering bersifat bertahap dan sering—penambahan kecil yang sulit dijadwalkan sebagai migrasi besar.
Basis data nyata menyimpan riwayat. Record lama tetap memiliki bentuk saat ditulis, sementara record baru mengadopsi bentuk terbaru. Anda mungkin punya pelanggan yang dibuat sebelum marketing_opt_in ada, pesanan yang dibuat sebelum delivery_instructions didukung, atau event yang dicatat sebelum field source baru didefinisikan.
Jadi Anda tidak "mengubah satu model"—Anda mendukung banyak versi sekaligus, kadang selama berbulan-bulan.
Ketika beberapa tim meluncurkan fitur secara paralel, model data menjadi area permukaan bersama. Tim pembayaran mungkin menambahkan sinyal fraud sementara tim growth menambahkan data atribusi. Dalam microservices, setiap layanan mungkin menyimpan konsep “customer” dengan kebutuhan berbeda, dan kebutuhan itu berkembang secara independen.
Tanpa koordinasi, "skema sempurna tunggal" menjadi hambatan.
Sistem eksternal sering mengirim payload yang sebagian diketahui, bersarang, atau tidak konsisten: webhook event, metadata partner, pengisian formulir, telemetri perangkat. Bahkan saat Anda menormalisasi bagian penting, seringkali Anda ingin menyimpan struktur asli untuk audit, debugging, atau penggunaan di masa depan.
Semua kekuatan ini mendorong tim ke penyimpanan yang mentolerir perubahan dengan baik—terutama saat kecepatan pengiriman penting.
Saat produk masih menemukan bentuknya, model data jarang “selesai.” Field baru muncul, yang lama menjadi opsional, dan pelanggan berbeda mungkin butuh informasi sedikit berbeda. Basis data dokumen populer pada momen-momen ini karena memungkinkan Anda mengembangkan data tanpa menjadikan setiap perubahan proyek migrasi basis data.
Dengan dokumen JSON, menambahkan properti baru bisa sesederhana menulisnya pada record baru. Dokumen yang ada bisa tetap tidak disentuh sampai Anda memutuskan backfill. Artinya eksperimen kecil—mis. mengumpulkan pengaturan preferensi baru—tidak memerlukan koordinasi perubahan skema, jendela deploy, dan job backfill hanya untuk mulai belajar.
Kadang Anda memang punya varian: akun “free” punya lebih sedikit pengaturan daripada akun “enterprise”, atau satu tipe produk butuh atribut ekstra. Di basis data dokumen, boleh saja dokumen dalam koleksi yang sama memiliki bentuk berbeda, selama aplikasi Anda tahu cara menginterpretasikannya.
Daripada memaksakan semuanya ke struktur kaku tunggal, Anda bisa menjaga:
id, userId, createdAt)Skema fleksibel tidak berarti “tanpa aturan.” Pola umum adalah memperlakukan field yang hilang sebagai “gunakan default.” Aplikasi Anda dapat menerapkan default yang masuk akal saat baca (atau menetapkannya saat tulis), sehingga dokumen lama tetap berperilaku dengan benar.
Feature flag sering memperkenalkan field sementara dan rollout parsial. Skema fleksibel memudahkan mengirim perubahan ke cohort kecil, menyimpan state ekstra hanya untuk pengguna yang di-flag, dan iterasi cepat—tanpa harus menunggu pekerjaan skema sebelum menguji ide.
Banyak tim produk secara alami berpikir dalam istilah “sebuah hal yang dilihat pengguna di layar.” Halaman profil, detail pesanan, dashboard proyek—masing-masing biasanya dipetakan ke satu objek aplikasi dengan bentuk yang dapat diprediksi. Basis data dokumen mendukung model mental itu dengan memungkinkan Anda menyimpan objek tersebut sebagai satu dokumen JSON, dengan lebih sedikit terjemahan antara kode aplikasi dan penyimpanan.
Dengan tabel relasional, fitur yang sama sering dibagi ke beberapa tabel, foreign key, dan logika join. Struktur itu kuat, tetapi bisa terasa seperti upacara tambahan ketika aplikasi sudah memegang data sebagai objek bersarang.
Di basis data dokumen, Anda sering bisa menyimpan objek hampir apa adanya:
user yang cocok dengan kelas/tipe User Andaproject yang cocok dengan model state Project AndaLebih sedikit terjemahan biasanya berarti lebih sedikit bug pemetaan dan iterasi lebih cepat ketika field berubah.
Data aplikasi nyata jarang datar. Alamat, preferensi, pengaturan notifikasi, filter tersimpan, flag UI—semua ini alami bersarang.
Menyimpan objek bersarang di dalam dokumen induk menjaga nilai terkait tetap dekat, yang membantu untuk query “satu record = satu layar”: ambil satu dokumen, render satu tampilan. Itu dapat mengurangi kebutuhan join dan kejutan performa yang menyertainya.
Saat setiap tim fitur memiliki bentuk dokumennya, tanggung jawab menjadi lebih jelas: tim yang mengirim fitur juga mengembangkan model datanya. Itu cenderung bekerja baik di microservices atau arsitektur modular, di mana perubahan independen adalah kebiasaan, bukan pengecualian.
Basis data dokumen sering cocok untuk tim yang sering mengirim karena penambahan data kecil jarang membutuhkan perubahan “stop the world” pada basis data.
Jika product manager meminta “satu atribut lagi” (mis. preferredLanguage atau marketingConsentSource), model dokumen biasanya membiarkan Anda mulai menulis field itu segera. Anda tidak selalu perlu menjadwalkan migrasi, mengunci tabel, atau merundingkan jendela rilis antar banyak layanan.
Itu mengurangi jumlah tugas yang dapat memblokir sprint: basis data tetap dapat digunakan saat aplikasi berkembang.
Menambah field opsional ke dokumen mirip JSON umumnya kompatibel ke belakang:
Pola ini membuat deployment lebih tenang: Anda bisa meluncurkan jalur tulis dulu (mulai menyimpan field baru), lalu memperbarui jalur baca dan UI nanti—tanpa harus memperbarui setiap dokumen yang ada segera.
Sistem nyata jarang memutakhirkan semua klien sekaligus. Anda mungkin memiliki:
Dengan basis data dokumen, tim sering merancang untuk “versi campuran” dengan memperlakukan field sebagai tambahan dan opsional. Penulis baru bisa menambah data tanpa merusak pembaca lama.
Pola deployment yang praktis terlihat seperti ini:
Pendekatan ini menjaga kecepatan tinggi sambil mengurangi biaya koordinasi antara perubahan basis data dan rilis aplikasi.
Salah satu alasan tim menyukai basis data dokumen adalah Anda dapat memodelkan data sesuai cara aplikasi Anda paling sering membacanya. Alih-alih menyebarkan konsep ke banyak tabel dan menyambungkannya kembali nanti, Anda dapat menyimpan objek “utuh” (sering sebagai dokumen JSON) di satu tempat.
Denormalisasi berarti menggandakan atau menyematkan field terkait sehingga query umum bisa dijawab dari satu baca dokumen.
Misalnya, dokumen order bisa menyertakan snapshot pelanggan (nama, email saat pembelian) dan array barang yang disematkan. Desain itu membuat “tampilkan 10 pesanan terakhir saya” cepat dan sederhana, karena UI tidak perlu banyak lookup hanya untuk merender halaman.
Ketika data untuk sebuah layar atau respons API ada dalam satu dokumen, Anda sering mendapatkan:
Ini cenderung mengurangi latensi untuk jalur yang banyak baca—khususnya umum pada feed produk, profil, keranjang, dan dashboard.
Menyematkan biasanya membantu ketika:
Mereferensikan sering lebih baik ketika:
Tidak ada bentuk dokumen yang universal “terbaik.” Model yang dioptimalkan untuk satu query bisa membuat query lain lebih lambat (atau lebih mahal untuk diperbarui). Pendekatan paling andal adalah mulai dari query nyata Anda—apa yang aplikasi Anda benar-benar perlu ambil—dan bentuk dokumen di sekitar jalur baca itu, lalu tinjau ulang model saat penggunaan berkembang.
Skema-saat-baca berarti Anda tidak harus mendefinisikan setiap field dan bentuk tabel sebelum menyimpan data. Sebaliknya, aplikasi Anda (atau query analytics) menginterpretasikan struktur setiap dokumen saat membacanya. Secara praktis, itu memungkinkan Anda mengirim fitur baru yang menambahkan preferredPronouns atau shipping.instructions bersarang tanpa harus mengoordinasikan migrasi basis data terlebih dahulu.
Kebanyakan tim masih punya “bentuk yang diharapkan”—hanya ditegakkan lebih lambat dan lebih selektif. Satu dokumen customer mungkin memiliki phone, yang lain tidak. Pesanan lama mungkin menyimpan discountCode sebagai string, sementara pesanan baru menyimpan objek discount yang lebih kaya.
Fleksibilitas tidak harus berarti kekacauan. Pendekatan umum:
id, createdAt, atau status, dan batasi tipe untuk field berisiko tinggi.\n- Pemeriksaan di sisi aplikasi: validasi input saat menulis (lapisan API), dan tolak atau normalisasi nilai tak terduga.\n- Job "kebersihan data" background: secara berkala pindai outlier dan perbaiki atau tandai.Sedikit konsistensi memberikan efek besar:
camelCase, timestamp ISO-8601)\n- Set kecil field wajib di seluruh dokumen\n- Versioning dokumen (mis. schemaVersion: 3) sehingga pembaca bisa menangani bentuk lama dan baru dengan amanSaat model stabil—biasanya setelah Anda mengetahui field mana yang benar-benar inti—kenalkan validasi lebih ketat pada field tersebut dan relasi kritis. Pertahankan field opsional atau eksperimental fleksibel, agar basis data tetap mendukung iterasi cepat tanpa migrasi terus-menerus.
Saat produk berubah mingguan, bukan hanya "bentuk saat ini" yang penting. Anda juga perlu cerita yang dapat diandalkan tentang bagaimana ia sampai di sana. Basis data dokumen cocok untuk menyimpan riwayat perubahan karena menyimpan record mandiri yang dapat berevolusi tanpa memaksa penulisan ulang segala sesuatu yang sebelumnya.
Pendekatan umum adalah menyimpan perubahan sebagai aliran event: setiap event adalah dokumen baru yang Anda tambahkan (daripada memperbarui baris lama). Misalnya: UserEmailChanged, PlanUpgraded, atau AddressAdded.
Karena setiap event adalah dokumen JSON sendiri, Anda dapat menangkap konteks penuh pada momen itu—siapa yang melakukannya, apa pemicunya, dan metadata yang mungkin berguna nanti.
Definisi event jarang tetap stabil. Anda mungkin menambahkan source="mobile", experimentVariant, atau objek bersarang baru seperti paymentRiskSignals. Dengan penyimpanan dokumen, event lama bisa saja tidak menyertakan field itu, dan event baru menyertakannya.
Pembaca (layanan, job, dashboard) dapat memberi default pada field yang hilang dengan aman, alih-alih melakukan backfill dan migrasi jutaan record historis hanya untuk menambahkan satu atribut.
Untuk menjaga konsumen tetap dapat diprediksi, banyak tim menyertakan schemaVersion (atau eventVersion) di setiap dokumen. Itu memungkinkan rollout bertahap:
Riwayat yang tahan lama tentang “apa yang terjadi” berguna lebih dari sekadar audit. Tim analytics dapat membangun ulang state pada titik waktu mana pun, dan tim support dapat menelusuri regresi dengan memutar ulang event atau memeriksa payload persis yang menyebabkan bug. Dalam beberapa bulan, itu mempercepat analisis akar masalah dan membuat pelaporan lebih dapat dipercaya.
Basis data dokumen mempermudah perubahan, tetapi mereka tidak menghilangkan pekerjaan desain—mereka memindahkannya. Sebelum Anda berkomitmen, penting untuk jelas tentang apa yang Anda tukarkan untuk fleksibilitas itu.
Banyak basis data dokumen mendukung transaksi, tetapi transaksi multi-entitas (multi-dokumen) mungkin terbatas, lebih lambat, atau lebih mahal dibandingkan database relasional—terutama pada skala besar. Jika alur kerja inti Anda membutuhkan update "all-or-nothing" di beberapa record (mis. memperbarui order, inventori, dan entri ledger bersama), periksa bagaimana basis data Anda menangani ini dan apa biayanya dalam performa atau kompleksitas.
Karena field bersifat opsional, tim bisa saja tanpa sengaja membuat beberapa “versi” dari konsep yang sama di produksi (mis. address.zip vs address.postalCode). Itu bisa merusak fitur hilir dan membuat bug lebih sulit ditemukan.
Mitigasi praktisnya adalah mendefinisikan kontrak bersama untuk tipe dokumen kunci (walau ringan) dan menambahkan aturan validasi opsional pada hal yang paling penting—seperti status pembayaran, harga, atau izin.
Jika dokumen berkembang bebas, query analytics bisa menjadi berantakan: analis menulis logika untuk beberapa nama field dan nilai yang hilang. Untuk tim yang mengandalkan pelaporan berat, Anda mungkin memerlukan rencana seperti:
Menyematkan data terkait (mis. snapshot pelanggan di dalam orders) mempercepat baca, tetapi menggandakan informasi. Ketika bagian data bersama berubah, Anda harus memutuskan: update di mana-mana, simpan riwayat, atau toleransi inkonsistensi sementara. Keputusan itu harus disengaja—kalau tidak Anda berisiko drift data yang subtil.
Basis data dokumen cocok ketika perubahan sering terjadi, tetapi mereka memberi imbalan bagi tim yang menjadikan pemodelan, penamaan, dan validasi sebagai pekerjaan produk berkelanjutan—bukan pengaturan sekali saja.
Basis data dokumen menyimpan data sebagai dokumen JSON, yang membuatnya cocok ketika field bersifat opsional, sering berubah, atau bervariasi menurut pelanggan, perangkat, atau lini produk. Alih-alih memaksa setiap record ke bentuk tabel kaku yang sama, Anda dapat mengembangkan model data secara bertahap sambil menjaga tim tetap bergerak.
Data produk jarang tetap: ukuran baru, material, flag kepatuhan, bundle, deskripsi regional, dan field khusus marketplace terus muncul. Dengan data bersarang di dokumen JSON, sebuah “product” bisa mempertahankan field inti (SKU, price) sambil mengizinkan atribut spesifik kategori tanpa berminggu-minggu merancang ulang skema.
Profil sering dimulai kecil dan tumbuh: pengaturan notifikasi, persetujuan marketing, jawaban onboarding, feature flag, dan sinyal personalisasi. Di basis data dokumen, pengguna bisa memiliki set field berbeda tanpa merusak baca yang ada. Fleksibilitas skema ini juga membantu pengembangan lincah, di mana eksperimen bisa menambah dan menghapus field dengan cepat.
Konten CMS modern bukan hanya “sebuah halaman.” Ini campuran blok dan komponen—hero section, FAQ, carousel produk, embed—masing-masing dengan struktur sendiri. Menyimpan halaman sebagai dokumen JSON memungkinkan editor dan developer memperkenalkan tipe komponen baru tanpa memigrasi setiap halaman historis segera.
Telemetri sering bervariasi menurut versi firmware, paket sensor, atau pabrikan. Basis data dokumen menangani model data yang berevolusi dengan baik: setiap event bisa menyertakan hanya apa yang diketahui perangkat, sementara skema-saat-baca membiarkan alat analytics menginterpretasikan field bila hadir.
Jika Anda memutuskan antara NoSQL vs SQL, inilah skenario di mana basis data dokumen cenderung memberikan iterasi lebih cepat dengan gesekan lebih sedikit.
Saat model data Anda masih mengendap, “cukup baik dan mudah diubah” lebih unggul daripada “sempurna di atas kertas.” Kebiasaan praktis ini membantu Anda menjaga momentum tanpa menjadikan basis data sebagai laci sampah.
Mulai setiap fitur dengan menuliskan baca dan tulis utama yang Anda harapkan terjadi di produksi: layar yang Anda render, respons API yang Anda kembalikan, dan update yang sering dilakukan. Jika satu aksi pengguna secara reguler membutuhkan “order + items + shipping address,” modelkan dokumen yang bisa melayani baca itu dengan sedikit fetching tambahan.
Embedding (penyematan) bagus ketika:
Referencing aman ketika:
Anda bisa menggabungkan: embed snapshot untuk kecepatan baca, referensikan sumber kebenaran untuk update.
Bahkan dengan fleksibilitas skema, tambahkan aturan ringan untuk field yang Anda andalkan (tipe, ID wajib, status yang diizinkan). Sertakan schemaVersion (atau docVersion) sehingga aplikasi Anda dapat menangani dokumen lama dengan anggun dan memigrasikannya seiring waktu.
Anggap migrasi sebagai pemeliharaan periodik, bukan kejadian satu kali. Saat model matang, jadwalkan backfill dan pembersihan kecil (field tidak terpakai, kunci yang diganti nama, snapshot denormalisasi) dan ukur dampaknya sebelum dan sesudah. Checklist sederhana dan skrip migrasi ringan sangat membantu.
Memilih antara basis data dokumen dan relasional lebih soal jenis perubahan apa yang dialami produk Anda paling sering, bukan soal “mana yang lebih baik.”
Basis data dokumen cocok ketika bentuk data sering berubah, record berbeda mungkin punya field berbeda, atau tim perlu mengirim fitur tanpa mengoordinasikan migrasi skema tiap sprint.
Mereka juga cocok saat aplikasi Anda secara alami bekerja dengan “objek utuh” seperti order (info pelanggan + items + catatan pengiriman) atau profil pengguna (setting + preferensi + info perangkat) yang disimpan bersama sebagai dokumen JSON.
Database relasional unggul ketika Anda membutuhkan:
Jika pekerjaan tim Anda kebanyakan mengoptimalkan query lintas-tabel dan analytics, SQL sering menjadi rumah jangka panjang yang lebih sederhana.
Banyak tim menggunakan keduanya: relasional untuk "sistem pencatatan" inti (billing, inventori, entitlements) dan penyimpanan dokumen untuk view yang cepat berevolusi atau dioptimalkan untuk baca (profil, metadata konten, katalog produk). Dalam microservices, ini sering selaras secara alami: setiap layanan memilih model penyimpanan yang sesuai batasannya.
Juga patut diingat bahwa "hibrid" dapat ada di dalam database relasional. Misalnya, PostgreSQL dapat menyimpan field semi-terstruktur menggunakan JSON/JSONB di samping kolom yang bertipe kuat—berguna saat Anda menginginkan konsistensi transaksional dan tempat aman untuk atribut yang berkembang.
Jika skema Anda berubah mingguan, hambatannya sering loop end-to-end: memperbarui model, API, UI, migrasi (jika ada), dan melakukan rollout perubahan dengan aman. Koder.ai dirancang untuk jenis iterasi itu. Anda dapat mendeskripsikan fitur dan bentuk data lewat chat, menghasilkan implementasi web/backend/mobile yang bekerja, lalu menyempurnakannya saat kebutuhan berkembang.
Dalam praktiknya, tim sering mulai dengan inti relasional (stack backend Koder.ai adalah Go dengan PostgreSQL) dan menggunakan pola gaya dokumen di tempat yang tepat (mis. JSONB untuk atribut fleksibel atau payload event). Snapshot dan rollback Koder.ai juga membantu saat bentuk data eksperimental perlu dikembalikan dengan cepat.
Jalankan evaluasi singkat sebelum berkomitmen:
Jika Anda membandingkan opsi, jaga cakupan tetap kecil dan beri batas waktu—lalu kembangkan setelah melihat model mana yang membantu Anda mengirim dengan lebih sedikit kejutan. Untuk lebih lanjut tentang mengevaluasi trade-off penyimpanan, lihat /blog/document-vs-relational-checklist.
Basis data dokumen menyimpan setiap catatan sebagai dokumen berformat mirip JSON yang mandiri (termasuk objek bersarang dan array). Alih-alih memecah satu objek bisnis ke banyak tabel, Anda sering membaca dan menulis seluruh objek dalam satu operasi, biasanya di dalam sebuah koleksi (mis. users, orders).
Pada produk yang bergerak cepat, atribut baru terus muncul (preferensi, metadata penagihan, flag persetujuan, field eksperimen). Skema yang fleksibel memungkinkan Anda mulai menulis field baru segera, membiarkan dokumen lama tetap tidak berubah, dan melakukan backfill nanti bila perlu—jadi perubahan kecil tidak perlu berubah menjadi proyek migrasi besar.
Tidak selalu berarti tidak ada skema sama sekali. Kebanyakan tim masih punya “bentuk yang diharapkan,” tetapi penegakan bergeser ke:
Ini mempertahankan fleksibilitas sambil mengurangi dokumen yang berantakan dan tidak konsisten.
Perlakukan field baru sebagai tambahan dan opsional:
Ini mendukung versi data campuran di produksi tanpa migrasi yang memakan downtime.
Modelkan untuk pembacaan yang paling sering: jika layar atau respons API membutuhkan “order + items + shipping address,” simpan itu bersama dalam satu dokumen bila memungkinkan. Ini dapat mengurangi putaran jaringan dan menghindari proses join yang berat, sehingga memperbaiki latensi pada jalur read-heavy.
Gunakan embedding saat data anak biasanya dibaca bersama induk dan ukurannya terbatas (mis. hingga ~20 item). Gunakan referencing saat data terkait besar/tidak terbatas, dibagi antar banyak induk, atau sering berubah.
Anda juga bisa menggabungkan keduanya: embed snapshot untuk read cepat dan simpan referensi ke sumber kebenaran untuk update.
Ini membantu karena membuat deployment “tambah field” lebih kompatibel kebelakang:
Ini sangat berguna ketika ada banyak layanan atau klien mobile dengan versi lama.
Sertakan penjagaan ringan:
id, createdAt, status)Pendekatan umum termasuk dokumen event append-only (setiap perubahan adalah dokumen baru) dan versioning (eventVersion/schemaVersion). Field baru dapat ditambahkan pada event masa depan tanpa menulis ulang history, sementara konsumen membaca beberapa versi saat rollout bertahap.
Pertimbangan utama meliputi:
Banyak tim memakai pendekatan hibrid: relasional untuk "sistem pencatatan" yang ketat dan penyimpanan dokumen untuk model yang cepat berubah atau dioptimalkan untuk baca.
camelCase, timestamp ISO-8601)schemaVersion/docVersionLangkah-langkah ini mencegah drift seperti address.zip vs address.postalCode.