Jelajahi ide-ide kunci Michael Stonebraker di balik Ingres, Postgres, dan Vertica—dan bagaimana mereka membentuk database SQL, mesin analytics, dan tumpukan data masa kini.
Michael Stonebraker adalah seorang ilmuwan komputer yang proyeknya tidak hanya memengaruhi penelitian basis data—mereka langsung membentuk produk dan pola desain yang banyak tim andalkan setiap hari. Jika Anda pernah menggunakan database relasional, gudang analytics, atau sistem streaming, Anda telah mendapat manfaat dari ide-ide yang ia bantu buktikan, bangun, atau populerkan.
Ini bukan biografi atau tur akademis teori basis data. Sebaliknya, artikel ini menghubungkan sistem utama Stonebraker (seperti Ingres, Postgres, dan Vertica) dengan pilihan yang Anda lihat di tumpukan data modern:
Database modern adalah sistem yang dapat dengan andal:
Berbagai database mengoptimalkan tujuan-tujuan ini secara berbeda—terutama bila membandingkan aplikasi transaksional, dashboard BI, dan pipeline real-time.
Kita akan fokus pada dampak praktis: ide-ide yang muncul di dunia “warehouse + lake + stream + microservices” saat ini, dan bagaimana mereka memengaruhi apa yang Anda beli, bangun, dan operasikan. Harapkan penjelasan jelas, trade-off, dan implikasi dunia nyata—bukan penyelaman mendalam ke bukti atau detail implementasi.
Karier Stonebraker paling mudah dipahami sebagai urutan sistem yang dibangun untuk pekerjaan tertentu—lalu ide terbaiknya bermigrasi ke produk mainstream.
Ingres lahir sebagai proyek akademis yang membuktikan bahwa basis data relasional bisa cepat dan praktis, bukan sekadar teori. Ia membantu memopulerkan query bergaya SQL dan pemikiran optimasi berbasis biaya yang kemudian menjadi normal di mesin komersial.
Postgres (sistem riset yang melahirkan PostgreSQL) mengeksplorasi taruhan berbeda: database tidak boleh bersifat fungsi-tetap. Anda harus bisa menambahkan tipe data baru, metode pengindeksan baru, dan perilaku lebih kaya tanpa menulis ulang seluruh mesin.
Banyak fitur “modern” menelusur ke era ini—tipe yang dapat diperluas, fungsi buatan pengguna, dan database yang bisa beradaptasi saat beban kerja berubah.
Seiring berkembangnya analytics, sistem berorientasi baris kesulitan dengan pemindaian besar dan agregasi. Stonebraker mendorong penyimpanan kolom dan teknik eksekusi terkait yang berfokus membaca hanya kolom yang diperlukan dan mengompresnya dengan baik—ide yang kini standar di database analytics dan gudang cloud.
Vertica membawa ide riset kolumnar ke dalam mesin SQL massively parallel processing (MPP) yang layak komersial, dirancang untuk kueri analitik besar. Pola ini berulang di industri: prototipe riset memvalidasi konsep; produk mematangkannya untuk keandalan, tooling, dan kendala pelanggan nyata.
Karya selanjutnya meluas ke stream processing dan mesin spesifik-beban kerja—mengemukakan bahwa satu database serba-guna jarang menang di mana-mana.
Prototipe dibangun untuk menguji hipotesis dengan cepat; produk harus memprioritaskan operabilitas: upgrade, monitoring, keamanan, performa yang dapat diprediksi, dan dukungan. Pengaruh Stonebraker terlihat karena banyak ide prototipe lulus menjadi kapabilitas default di database komersial daripada opsi ceruk.
Ingres (singkatan dari INteractive Graphics REtrieval System) adalah bukti awal Stonebraker bahwa model relasional bisa lebih dari sekadar teori yang elegan. Pada saat itu, banyak sistem dibangun di sekitar metode akses khusus dan jalur data spesifik aplikasi.
Ingres berusaha memecahkan masalah bisnis yang sederhana:
Bagaimana membiarkan orang mengajukan pertanyaan fleksibel terhadap data tanpa menulis ulang perangkat lunaknya setiap kali pertanyaannya berubah?
Basis data relasional menjanjikan Anda bisa mendeskripsikan apa yang Anda inginkan (mis. “pelanggan di California dengan tagihan tertunda”) daripada bagaimana mengambilnya langkah demi langkah. Tetapi mewujudkan janji itu membutuhkan sistem yang bisa:
Ingres adalah langkah besar menuju versi relasional yang “praktis”—yang bisa berjalan pada perangkat keras masa itu dan tetap terasa responsif.
Ingres membantu memopulerkan gagasan bahwa database harus mengerjakan pekerjaan berat perencanaan kueri. Alih-alih pengembang men-tune setiap jalur akses data, sistem bisa memilih strategi seperti tabel mana yang dibaca dulu, indeks mana yang digunakan, dan bagaimana melakukan join.
Ini membantu penyebaran pola pikir bergaya SQL: ketika Anda bisa menulis query deklaratif, Anda bisa iterasi lebih cepat, dan lebih banyak orang dapat langsung mengajukan pertanyaan—analis, tim produk, bahkan keuangan—tanpa menunggu laporan bespoke.
Inti wawasan praktis adalah optimasi berbasis biaya: pilih rencana kueri dengan “biaya” terendah yang diharapkan (biasanya campuran I/O, CPU, dan memori), berdasarkan statistik tentang data.
Itu penting karena sering berarti:
Ingres tidak menciptakan setiap bagian optimasi modern, tetapi membantu menetapkan pola: SQL + optimizer adalah yang membuat sistem relasional skala dari “ide bagus” menjadi alat harian.
Basis data relasional awal cenderung mengasumsikan kumpulan tipe data tetap (angka, teks, tanggal) dan himpunan operasi tetap (filter, join, aggregate). Itu bekerja baik—sampai tim mulai menyimpan jenis informasi baru (geografi, log, time series, identifier domain-spesifik) atau membutuhkan fitur performa khusus.
Dengan desain kaku, setiap kebutuhan baru menjadi pilihan buruk: memaksakan data ke blob teks, menambahkan sistem terpisah, atau menunggu vendor menambahkan dukungan.
Postgres mendorong gagasan berbeda: database harus dapat diperluas—artinya Anda dapat menambah kapabilitas baru secara terkendali, tanpa merusak keselamatan dan kebenaran yang Anda harapkan dari SQL.
Dalam bahasa sederhana, ekstensibilitas seperti menambahkan attachment tersertifikasi ke alat listrik daripada mengutak-atik motornya sendiri. Anda bisa mengajari database “trik baru,” sambil tetap menjaga transaksi, izin, dan optimasi kueri bekerja sebagai satu kesatuan yang koheren.
Pola pikir itu terlihat jelas di ekosistem PostgreSQL saat ini (dan banyak sistem terinspirasi Postgres). Alih-alih menunggu fitur inti, tim dapat mengadopsi ekstensi yang terverifikasi yang terintegrasi rapi dengan SQL dan tooling operasional.
Contoh tingkat tinggi yang umum termasuk:
Kuncinya adalah Postgres memperlakukan “mengubah apa yang bisa dilakukan database” sebagai tujuan desain—bukan sekadar pemikiran tambahan—dan ide itu masih memengaruhi bagaimana platform data modern berkembang.
Database bukan hanya tentang menyimpan informasi—mereka tentang memastikan informasi tetap benar, bahkan saat banyak hal terjadi sekaligus. Itulah fungsi transaksi dan kontrol konkurensi, dan itu alasan utama sistem SQL dipercaya untuk pekerjaan bisnis nyata.
Sebuah transaksi adalah kumpulan perubahan yang harus berhasil atau gagal sebagai satu unit.
Jika Anda mentransfer uang antar rekening, melakukan pemesanan, atau memperbarui inventaris, Anda tidak bisa menerima hasil “setengah jadi.” Transaksi memastikan Anda tidak berakhir dengan pesanan yang mengenakan biaya ke pelanggan tetapi tidak menyimpan stok—atau stok yang berkurang tanpa pesanan tercatat.
Dalam istilah praktis, transaksi memberi Anda:
Konkurensi berarti banyak orang (dan aplikasi) membaca dan mengubah data pada saat yang sama: checkout pelanggan, agen dukungan mengedit akun, job latar belakang memperbarui status, analis menjalankan laporan.
Tanpa aturan hati-hati, konkurensi menciptakan masalah seperti:
Salah satu pendekatan berpengaruh adalah MVCC (Multi-Version Concurrency Control). Secara konseptual, MVCC menyimpan beberapa versi sebuah baris untuk sementara, sehingga pembaca bisa terus membaca snapshot stabil sementara penulis membuat perubahan.
Manfaat besarnya adalah pembacaan tidak sering memblokir penulisan, dan penulis tidak terus-menerus terhenti di belakang query yang berjalan lama. Anda tetap mendapatkan kebenaran, tetapi dengan lebih sedikit menunggu.
Database hari ini sering melayani beban kerja campuran: penulisan aplikasi volume tinggi ditambah pembacaan sering untuk dashboard, tampilan pelanggan, dan analytics operasional. Sistem SQL modern mengandalkan teknik seperti MVCC, penguncian yang lebih cerdas, dan tingkat isolasi untuk menyeimbangkan kecepatan dengan kebenaran—sehingga Anda bisa menskalakan aktivitas tanpa mengorbankan kepercayaan pada data.
Database berorientasi baris dibuat untuk pemrosesan transaksi: banyak pembacaan dan penulisan kecil, biasanya menyentuh satu pelanggan, satu pesanan, satu akun pada satu waktu. Desain itu hebat saat Anda perlu mengambil atau memperbarui seluruh record dengan cepat.
Bayangkan spreadsheet. Sebuah row store seperti mengarsipkan setiap baris sebagai folder sendiri: ketika Anda perlu “semua tentang Pesanan #123,” Anda menarik satu folder dan selesai. Sebuah column store seperti mengarsipkan berdasarkan kolom: satu laci untuk “order_total,” satu laci untuk “order_date,” satu laci untuk “customer_region.”
Untuk analytics, Anda jarang membutuhkan seluruh folder—biasanya Anda menanyakan “Berapa total pendapatan per region kuartal lalu?” Query itu mungkin menyentuh hanya beberapa field di jutaan record.
Kueri analytics sering:\n\n- Memindai sebagian besar tabel\n- Hanya menggunakan beberapa kolom\n- Agregat (SUM/AVG/COUNT) dan filter berat \nDengan penyimpanan kolom, engine bisa membaca hanya kolom yang direferensikan dalam query, melewatkan sisanya. Lebih sedikit data dibaca dari disk (dan lebih sedikit dipindahkan melalui memori) seringkali merupakan peningkatan performa terbesar.
Kolom cenderung memiliki nilai repetitif (region, status, kategori). Itu membuatnya sangat dapat dikompresi—dan kompresi bisa mempercepat analytics karena sistem membaca lebih sedikit byte dan kadang-kadang bisa beroperasi pada data terkompresi lebih efisien.
Column store menandai pergeseran dari database OLTP-first menuju engine analytics-first, di mana pemindaian, kompresi, dan agregat cepat menjadi tujuan desain utama daripada pemikiran tambahan.
Vertica adalah salah satu contoh paling jelas bagaimana ide Stonebraker tentang database analytics berubah menjadi produk yang bisa dijalankan tim di produksi. Ia mengambil pelajaran dari penyimpanan kolom dan memadukannya dengan desain terdistribusi yang ditujukan untuk satu masalah spesifik: menjawab kueri SQL analitik besar dengan cepat, bahkan ketika volume data melampaui satu server.
MPP adalah massively parallel processing. Cara paling sederhana memikirkannya: banyak mesin bekerja pada satu kueri SQL pada saat yang sama.
Alih-alih satu server database membaca semua data dan melakukan pengelompokan serta pengurutan, data dibagi ke node. Setiap node memproses bagiannya secara paralel, dan sistem menggabungkan hasil parsial menjadi jawaban akhir.
Ini cara sebuah kueri yang memerlukan menit pada satu mesin bisa turun menjadi detik ketika disebar di cluster—dengan asumsi data terdistribusi dengan baik dan kueri bisa diparalelisasi.
Sistem analytics bergaya Vertica bersinar ketika Anda punya banyak baris dan ingin memindai, memfilter, dan mengagregasinya secara efisien. Kasus penggunaan tipikal meliputi:
Engine analytics MPP bukan pengganti langsung untuk sistem transaksional (OLTP). Mereka dioptimalkan untuk membaca banyak baris dan menghitung ringkasan, bukan untuk menangani banyak pembaruan kecil.
Itu menghasilkan trade-off umum:\n\n- Kekinian data: data sering tiba dalam batch atau micro-batch bukan baris-per-baris\n- Pembaruan: pembaruan/hapus baris tunggal yang sering biasanya lebih lambat atau lebih kompleks secara operasional\n- Latensi: hebat untuk kueri analitik detik-ke-menit; bukan ideal untuk transaksi pengguna dengan latensi milidetik
Ide kuncinya adalah fokus: Vertica dan sistem serupa mendapatkan kecepatannya dengan menyetel penyimpanan, kompresi, dan eksekusi paralel untuk analytics—lalu menerima batasan yang dihindari oleh sistem transaksional.
Sebuah database bisa “menyimpan dan mengquery” data tetapi masih terasa lambat untuk analytics. Perbedaannya sering bukan pada SQL yang Anda tulis, melainkan bagaimana engine mengeksekusinya: bagaimana ia membaca halaman, memindahkan data melalui CPU, menggunakan memori, dan meminimalkan kerja sia-sia.
Proyek berfokus analytics Stonebraker mendorong gagasan bahwa performa kueri adalah masalah eksekusi sebanyak masalah penyimpanan. Pemikiran ini membantu menggeser tim dari mengoptimalkan lookup baris tunggal ke mengoptimalkan pemindaian panjang, join, dan agregasi atas jutaan (atau milyaran) baris.
Banyak engine lama memproses kueri “tuple-per-satu” (baris demi baris), yang menciptakan banyak pemanggilan fungsi dan overhead. Eksekusi vektorisasi membalik model itu: engine memproses batch (vektor) nilai dalam loop yang rapat.
Dalam istilah sederhana, ini seperti memindahkan belanjaan dengan kereta dorong daripada membawa satu item per perjalanan. Batching mengurangi overhead dan membiarkan CPU modern melakukan apa yang mereka bagus: loop yang terprediksi, lebih sedikit cabang, dan penggunaan cache yang lebih baik.
Engine analytics cepat terobsesi dengan tetap efisien terhadap CPU dan cache. Inovasi eksekusi umumnya fokus pada:
Ide-ide ini penting karena kueri analytics sering dibatasi oleh bandwidth memori dan cache misses, bukan oleh kecepatan disk mentah.
Gudang data modern dan engine SQL—warehouse cloud, sistem MPP, dan alat analytics in-process yang cepat—sering menggunakan eksekusi vektorisasi, operator sadar-kompresi, dan pipeline ramah-cache sebagai praktik standar.
Bahkan ketika vendor memasarkan fitur seperti “autoscaling” atau “separation of storage and compute,” kecepatan harian yang Anda rasakan masih sangat bergantung pada pilihan eksekusi ini.
Jika Anda mengevaluasi platform, tanyakan bukan hanya apa yang mereka simpan, tetapi bagaimana mereka menjalankan join dan agregat di bawah tenda—dan apakah model eksekusinya dibangun untuk analytics atau beban kerja transaksional.
Data streaming hanyalah data yang tiba terus-menerus sebagai rangkaian event—pikirkan pesan “sesuatu baru saja terjadi”. Swipe kartu kredit, bacaan sensor, klik di halaman produk, scan paket, baris log: masing-masing muncul secara real time dan terus berdatangan.
Database tradisional dan pipeline batch hebat ketika Anda bisa menunggu: muat data kemarin, jalankan laporan, publikasikan dashboard. Tetapi kebutuhan real-time tidak menunggu job berikutnya.
Jika Anda hanya memproses data dalam batch, Anda sering berakhir dengan:
Sistem streaming dirancang di sekitar gagasan bahwa komputasi dapat berjalan terus-menerus saat event datang.
Continuous query seperti query SQL yang tidak pernah “selesai.” Alih-alih mengembalikan hasil sekali, ia memperbarui hasil saat event baru datang.
Karena stream tidak terbatas (tidak berakhir), sistem streaming menggunakan window untuk membuat perhitungan dapat dikelola. Window adalah potongan waktu atau event, seperti “5 menit terakhir,” “setiap menit,” atau “1.000 event terakhir.” Ini memungkinkan Anda menghitung hitungan rolling, rata-rata, atau top-N tanpa perlu memproses ulang semuanya.
Streaming real-time paling berharga ketika waktu penting:
Stonebraker telah berargumen selama beberapa dekade bahwa database tidak seharusnya semua dibangun sebagai mesin serba-guna. Alasannya sederhana: beban kerja berbeda menghargai pilihan desain yang berbeda. Jika Anda mengoptimalkan keras untuk satu tugas (mis. pembaruan transaksional kecil), Anda biasanya membuat tugas lain lebih lambat (seperti memindai milyaran baris untuk laporan).
Sebagian besar tumpukan modern menggunakan lebih dari satu sistem karena bisnis meminta lebih dari satu jenis jawaban:
Itulah “one size doesn’t fit all” dalam praktik: Anda memilih engine yang cocok dengan bentuk pekerjaan.
Gunakan filter cepat ini saat memilih (atau membenarkan) sistem lain:
Banyak mesin bisa sehat, tapi hanya ketika masing-masing memiliki beban kerja yang jelas. Alat baru harus mendapatkan tempatnya dengan memangkas biaya, latensi, atau risiko—bukan menambah kebaruan.
Lebih suka sedikit sistem dengan kepemilikan operasional yang kuat, dan pensiunkan komponen yang tidak punya tujuan terukur.
Unsur riset Stonebraker—landasan relasional, ekstensibilitas, penyimpanan kolom, eksekusi MPP, dan “alat yang tepat untuk pekerjaan”—terlihat dalam bentuk default platform data modern.
Warehouse merefleksikan kerja puluhan tahun pada optimasi SQL, penyimpanan kolumnar, dan eksekusi paralel. Ketika Anda melihat dashboard cepat pada tabel besar, seringkali Anda melihat format kolumnar ditambah pemrosesan vektorisasi dan skala gaya MPP.
Lakehouse meminjam ide warehouse (schema, statistik, caching, optimasi berbasis biaya) tetapi menempatkannya di atas format file terbuka dan object storage. Peralihan “storage murah, compute elastis” ini baru; pemikiran query dan transaksi yang mendasarinya bukanlah hal baru.
Sistem analytics MPP (shared-nothing clusters) adalah keturunan langsung riset yang membuktikan Anda bisa menskalakan SQL dengan mempartisi data, memindahkan komputasi ke data, dan mengelola pergerakan data selama join dan agregasi.
SQL telah menjadi antarmuka umum di warehouse, engine MPP, dan bahkan lapisan query “lake”. Tim mengandalkannya sebagai:\n\n- kontrak stabil untuk alat BI dan analis\n- lapisan portabilitas saat engine berubah\n- permukaan tata kelola (views, izin, akses yang diaudit)
Bahkan ketika eksekusi terjadi di engine berbeda (batch, interaktif, streaming), SQL sering tetap bahasa yang dihadapi pengguna.
Penyimpanan fleksibel tidak menghilangkan kebutuhan akan struktur. Skema jelas, makna terdokumentasi, dan evolusi yang terkontrol mengurangi kerusakan hilir.
Tata kelola yang baik lebih sedikit tentang birokrasi dan lebih tentang membuat data dapat diandalkan: definisi konsisten, kepemilikan, pemeriksaan kualitas, dan kontrol akses.
Saat mengevaluasi platform, tanyakan:\n\n1. Kecocokan beban kerja: Apakah utamanya BI dashboard, eksplorasi ad-hoc, pembangunan fitur ML, atau beban operasional?\n2. Kebutuhan latensi: Detik, menit, atau jam? Apakah perlu kesegaran streaming?\n3. Bentuk data: Kebanyakan log event lebar (bagus untuk kolumnar) atau banyak lookup titik (sering lebih baik di tempat lain)?\n4. Konkruensi: Berapa banyak pengguna/kueri sekaligus, dan seberapa dapat diprediksi?\n5. Kebutuhan konsistensi: Apakah Anda perlu transaksi kuat, atau eventual consistency cukup?\n6. Realitas operasional: Siapa yang akan menjalankannya, keterampilan apa yang ada, dan apa mode kegagalan pada jam 2 pagi?
Jika vendor tidak bisa memetakan produknya ke dasar-dasar ini dalam bahasa sederhana, “inovasi” mungkin lebih banyak soal kemasan.
Benang merah Stonebraker sederhana: database bekerja terbaik saat dirancang untuk pekerjaan tertentu—dan saat mereka bisa berkembang ketika pekerjaan itu berubah.
Sebelum membandingkan fitur, tuliskan apa yang benar-benar perlu Anda lakukan:\n\n- Analytics: pemindaian panjang, agregasi besar, banyak pembacaan\n- Transaksi: banyak pembaruan kecil, kebenaran ketat, waktu respons cepat\n- Beban campuran: keduanya, tetapi sering dengan biaya tuning yang cermat dan prioritas jelas\n- Feed real-time: ingestion kontinu dan komputasi inkremental
Aturan berguna: jika Anda tidak bisa mendeskripsikan beban kerja Anda dalam beberapa kalimat (pola kueri, ukuran data, kebutuhan latensi, konkurensi), Anda akan berbelanja berdasarkan buzzword.
Tim meremehkan seberapa sering persyaratan bergeser: tipe data baru, metrik baru, aturan kepatuhan baru, konsumen baru.
Favor platform dan model data yang membuat perubahan menjadi rutinitas, bukan risiko:\n\n- Pemisahan jelas antara penyimpanan, querying, dan titik ekstensi\n- Cara aman untuk mengubah skema dan meluncurkan logika baru\n- Performa terukur yang tidak runtuh seiring pertumbuhan organik
Jawaban cepat hanya berharga jika merupakan jawaban yang benar. Saat mengevaluasi opsi, tanyakan bagaimana sistem menangani:\n\n- Penulisan konkuren (apa yang terjadi saat dua proses memperbarui record yang sama?)\n- Isolasi dan konsistensi (garansi apa yang Anda dapat, dan apa yang Anda korbankan untuk mendapatkannya?)\n- Mode kegagalan operasional (restart, outage parsial, backfill)
Jalankan “proof kecil dengan data Anda,” bukan sekadar demo:\n\n- Coba 3–5 kueri representatif dan ukur waktu serta biaya.\n- Uji peak concurrency (lonjakan Senin pagi).\n- Validasi kesegaran data, langkah pemulihan, dan siapa yang bisa mengoperasikannya sehari-hari.
Banyak panduan basis data berhenti pada “pilih engine yang tepat,” tetapi tim juga harus mengirimkan aplikasi dan alat internal di sekitar engine itu: panel admin, dashboard metrik, layanan ingestion, dan workflow back-office.
Jika Anda ingin memprototaip ini cepat tanpa menemukan kembali seluruh pipeline, platform vibe-coding seperti Koder.ai dapat membantu Anda men-spin up web app (React), layanan backend (Go + PostgreSQL), dan bahkan klien mobile (Flutter) dari alur kerja berbasis chat. Itu sering berguna saat Anda mengiterasi desain skema, membangun “produk data” internal kecil, atau memvalidasi bagaimana beban kerja sebenarnya berperilaku sebelum berkomitmen pada infrastruktur jangka panjang.
Jika Anda ingin menggali lebih dalam, cari istilah penyimpanan kolumnar, MVCC, eksekusi MPP, dan pemrosesan stream. Penjelasan lebih lanjut ada di /blog.
Dia adalah kasus langka di mana sistem riset menjadi DNA produk nyata. Ide-ide yang dibuktikan dalam Ingres (SQL + optimasi kueri), Postgres (ekstensibilitas + pemikiran MVCC), dan Vertica (kolumnar + MPP untuk analytics) muncul hari ini dalam cara data warehouse, database OLTP, dan platform streaming dibangun dan dipasarkan.
SQL menang karena memungkinkan Anda menggambarkan apa yang Anda inginkan, sementara database menentukan bagaimana mendapatkannya secara efisien. Pemisahan itu memungkinkan:
Optimizer berbasis biaya menggunakan statistik tabel untuk membandingkan rencana kueri yang mungkin dan memilih yang memiliki biaya ekspektasian terendah (I/O, CPU, memori). Secara praktis, ini membantu Anda:
MVCC (Multi-Version Concurrency Control) menyimpan beberapa versi baris sehingga pembaca dapat melihat snapshot yang konsisten sementara penulis melakukan pembaruan. Dalam istilah sehari-hari:
Ekstensibilitas berarti database dapat dengan aman menambahkan kapabilitas baru—tipe, fungsi, indeks—tanpa Anda melakukan fork atau menulis ulang mesin. Berguna ketika Anda perlu:
Aturan operasional: perlakukan ekstensi seperti dependensi—versi-kan, uji saat upgrade, dan batasi siapa yang bisa menginstalnya.
Store baris (row store) hebat saat Anda sering membaca atau menulis seluruh record (OLTP). Store kolom unggul saat Anda memindai banyak baris tetapi hanya menyentuh beberapa field (analytics).
Heuristik sederhana:
MPP (massively parallel processing) membagi data ke banyak node sehingga banyak mesin menjalankan satu kueri SQL bersama-sama. Cocok untuk:
Perhatikan trade-off seperti pilihan distribusi data, biaya shuffle saat join, dan ergonomi yang lebih lemah untuk pembaruan baris tunggal frekuen.
Eksekusi vektorisasi memproses data dalam batch (vektor) bukan satu baris sekaligus, mengurangi overhead dan memanfaatkan cache CPU dengan lebih baik. Anda biasanya akan melihatnya sebagai:
Sistem batch menjalankan pekerjaan secara berkala, sehingga data “segar” bisa terlambat. Sistem streaming memperlakukan event sebagai input kontinu dan menghitung hasil secara inkremental.
Tempat-tempat umum di mana streaming memberikan nilai:
Untuk menjaga komputasi terbatas, streaming menggunakan window (mis. 5 menit terakhir) alih-alih “seluruh waktu.”
Gunakan beberapa sistem ketika masing-masing memiliki batasan beban kerja yang jelas dan manfaat terukur (biaya, latensi, reliabilitas). Untuk menghindari tool sprawl:
Jika Anda butuh kerangka seleksi, gunakan pola checklist yang dijelaskan dalam posting dan tulisan terkait di /blog.
