Panduan praktis memilih database berdasarkan jalur baca/tulis, latensi, konsistensi, dan kebutuhan pertumbuhan—agar tren tidak menimbulkan hutang teknis yang dapat dihindari.
Memilih database karena itu “populer” seperti membeli kendaraan karena semua orang membicarakannya—tanpa mengecek apakah Anda butuh skuter, pickup, atau bus. Tren mencerminkan apa yang berhasil untuk produk, ukuran tim, anggaran, dan toleransi risiko tim lain. Database Anda harus cocok dengan beban kerja Anda: apa yang aplikasi Anda lakukan sepanjang hari.
Beban kerja adalah perilaku nyata sistem Anda di produksi:
Perilaku ini adalah pola akses Anda—cara berulang aplikasi Anda menyentuh data. Jika Anda bisa menjelaskan pola akses dengan jelas, pemilihan database jadi jauh kurang misterius.
Satu ukuran jarang cocok untuk semua. Banyak sistem sukses menggunakan pendekatan hibrida: satu database dioptimalkan untuk transaksi, satu lagi untuk analitik, dan kadang mesin pencari atau cache terdedikasi. Itu bukan “kompleksitas ekstra untuk gaya-gayaan”—itu pengakuan bahwa pola akses berbeda mendapat manfaat dari mesin penyimpanan dan kueri yang berbeda.
Sebelum membandingkan “SQL vs NoSQL” atau mengejar apa pun yang sedang populer, tuliskan 5–10 operasi baca dan tulis teratas Anda. Mulai dari situ; sisanya detail.
Sebuah pola akses adalah deskripsi praktis bagaimana aplikasi Anda menyentuh data sehari-hari: apa yang dibaca, apa yang ditulis, seberapa sering, seberapa cepat, dan dalam bentuk apa. Ini kurang tentang apa data Anda adalah (“orders” atau “users”) dan lebih tentang apa yang Anda lakukan dengannya (“ambil order berdasarkan ID 10.000 kali per menit” atau “scan semua order bulan lalu untuk membuat laporan”).
Sebagian besar trafik baca masuk ke beberapa ember yang dikenali:
Feed sosial adalah contoh yang baik dari bentuk baca campuran: Anda mungkin melakukan point lookup untuk profil, range read untuk “post terbaru”, dan agregasi untuk jumlah.
Pola tulis sama pentingnya:
Log seringkali “berat tulis dan append-only” (banyak insert, sedikit update). Order biasanya “tulis lalu update” (buat, lalu ubah status).
Banyak produk ingin semuanya sekaligus: point lookup cepat untuk aplikasi, kueri kompleks untuk dukungan pelanggan, dan scan besar untuk analitik. Satu database bisa menangani beberapa campuran dengan baik, tetapi kombinasi tertentu saling bertentangan—misalnya, scan analitik berat dapat melambatkan pembacaan latency-sensitif kecil yang menggerakkan checkout atau feed.
Saat Anda bisa dengan jelas menamai pola akses, Anda bisa mengevaluasi database berdasarkan perilaku nyata alih-alih popularitas.
Sebelum membandingkan merek database, namai beban kerja yang sebenarnya Anda layani. Sebagian besar produk bukan “satu beban kerja”—mereka beberapa beban kerja berdampingan (dan kadang saling bersaing). Mengklasifikasikan ini dengan benar sejak awal mencegah Anda memaksakan database ke pekerjaan yang tidak pernah dioptimalkan untuknya.
OLTP adalah denyut nadi sehari-hari kebanyakan aplikasi: banyak baca dan tulis kecil, banyak pengguna konkuren, dan permintaan yang harus selesai cepat.
Pikirkan: “update cart,” “buat order,” “ubah alamat,” “cek inventori.” Operasi ini pendek, terarah, dan sensitif terhadap ketepatan. Jika sebuah pembayaran ditagih, itu tidak boleh hilang; jika kursi dipesan, dua orang tidak boleh mendapat kursi yang sama.
OLTP biasanya mendorong Anda ke sistem yang menangani konkurensi tinggi dengan baik dan memberi jaminan jelas terkait transaksi dan integritas data.
Analitik membalik bentuk kerja: kueri lebih sedikit, tetapi masing-masing menyentuh jauh lebih banyak data.
Pikirkan: “pendapatan per region kuartal lalu,” “konversi per channel,” “produk teratas per kategori,” “tren pengguna aktif harian.” Kueri ini sering memindai banyak baris, mengelompokkan, mengagregasi, dan mengurutkan. Harapan latensi bisa lebih longgar (detik mungkin oke), tetapi biaya scan berat penting—terutama jika dashboard berjalan sepanjang hari.
Jika Anda mencoba menjalankan scan bergaya OLAP pada sistem yang juga menjalankan checkout, seringkali salah satunya akan menderita.
Time-series dan log biasanya append-heavy: event baru terus tiba, dan Anda sebagian besar menanyakannya berdasarkan rentang waktu.
Pikirkan: metrik, clickstream, telemetri perangkat, audit log. Kebutuhan umum termasuk kebijakan retensi (hapus/expired data lama), rollup (simpan event mentah 7 hari, agregat 12 bulan), dan tulis cepat saat lonjakan.
Beban ini lebih sedikit tentang join kompleks dan lebih tentang ingest efisien banyak record berstempel waktu serta menjaga penyimpanan terprediksi seiring waktu.
Pencarian bukan sekadar “cari baris.” Ini mencakup pencocokan teks, perankingan relevansi, pencocokan parsial, dan filter ramah pengguna.
Pikirkan: mencari produk dengan kata kunci, menemukan tiket berdasarkan frasa, memfilter berdasarkan facet (merek, rentang harga, warna), dan mengurutkan berdasarkan “hasil terbaik.” Fitur-fitur ini sering membutuhkan pengindeksan dan kemampuan kueri khusus yang jarang dikuasai database umum—mereka bisa mendekati tapi jarang unggul.
Jika pencarian adalah fitur inti produk, perlakukan itu sebagai beban kerja tersendiri sejak awal, bukan “nanti kita tambahkan.”
Performa bukan satu angka. Dua database bisa sama-sama “cepat,” namun terasa sangat berbeda bagi pengguna dan operator. Untuk memilih dengan baik, pisahkan apa yang dirasakan manusia (latensi) dari apa yang harus ditangani sistem (throughput), lalu uji asumsi Anda dengan lonjakan.
Latensi adalah berapa lama satu permintaan memakan waktu—“tekan tombol, dapat hasil.” Pengguna merasakan latensi secara langsung.
Throughput adalah berapa banyak permintaan yang bisa diproses per detik—berapa banyak trafik total yang bisa ditangani sistem.
Sebuah database mungkin memberikan throughput tinggi dengan meng-batch pekerjaan secara efisien, namun tetap punya delay per-request yang terasa. Lainnya mengoptimalkan pembacaan titik cepat, tetapi kesulitan saat banyak tulisan datang sekaligus.
Rata-rata latensi menyembunyikan rasa sakit. Jika 99 permintaan selesai dalam 50 ms dan 1 permintaan memakan 2 detik, rata-rata tampak baik—tetapi 1% itu menjadi momen “aplikasi ini lambat”.
Itulah arti P99 latency: waktu untuk 1% permintaan paling lambat. Untuk fitur yang berhadapan dengan pengguna (checkout, login, hasil pencarian), P99 sering menjadi metrik yang menentukan apakah desain database terasa andal.
Kebanyakan sistem tidak gagal pada trafik rata-rata; mereka gagal saat puncak: email marketing, momen berita besar, hari gajian, akhir bulan pelaporan.
Lonjakan mengubah percakapan database:
Caching bisa membuat beban baca berat terlihat lebih kecil—sampai ada cache miss atau purge.
Jika sebagian besar baca mengenai cache, database Anda mungkin terutama melayani tulis dan beberapa baca mahal. Itu memfavoritkan pilihan berbeda dibanding sistem di mana setiap baca langsung ke database. Rencanakan untuk event “cold cache” dan tail latency dari miss, bukan hanya jalur ideal.
Memilih database bukan hanya tentang kecepatan. Ini juga soal apa yang boleh salah, seberapa besar downtime yang bisa ditolerir, dan di mana pengguna Anda berada.
Mulailah dengan menamai data yang harus benar setiap saat. Pembayaran, saldo akun, dan jumlah inventori adalah contoh klasik. Jika pelanggan ditagih dua kali, atau Anda oversell stok, biayanya bukan sekadar aplikasi lambat—itu refund, tiket dukungan, dan hilangnya kepercayaan.
Untuk bagian ini, biasanya Anda menginginkan jaminan kuat: penulisan harus dikonfirmasi sebelum dianggap selesai, dan pembaca tidak boleh melihat update yang setengah jadi. Pertukaran adalah bahwa ketepatan lebih kuat sering mengurangi fleksibilitas: beberapa strategi scaling menjadi lebih sulit, dan penulisan lintas-region bisa lebih lambat.
Selanjutnya, putuskan apa yang terjadi jika database tidak tersedia selama 5 menit.
Jika downtime berarti “order berhenti dan revenue berhenti,” Anda butuh ketersediaan lebih tinggi: failover otomatis, backup yang baik, dan rencana pemeliharaan tanpa mematikan aplikasi. Jika downtime berarti “dashboard internal tertunda,” Anda bisa menerima setup yang lebih sederhana.
Ketersediaan lebih tinggi biasanya menaikkan biaya dan kompleksitas operasional (lebih banyak replica, monitoring, dan upgrade yang hati-hati). Kuncinya adalah mencocokkan investasi itu dengan dampak bisnis.
Jika pengguna Anda sebagian besar di satu region, menyimpan data di satu tempat bisa lebih murah dan cepat. Jika pengguna tersebar lintas benua—atau ada regulasi tentang lokasi data—Anda mungkin perlu replikasi multi-region.
Desain multi-region meningkatkan pengalaman pengguna dan ketahanan, tetapi memaksa pilihan sulit: apakah Anda mengizinkan pembacaan agak usang, atau menerima tulis yang lebih lambat untuk menjaga sinkronisasi penuh? Jawaban yang tepat tergantung pada apa yang beban kerja Anda bisa tolerir.
Sebagian besar “perdebatan database” sebenarnya argumen tentang bentuk kueri. Jika Anda tahu pertanyaan apa yang harus diajukan aplikasi—join, agregasi, filter, jendela waktu—Anda biasanya bisa menyaring opsi database dengan cepat.
Model relasional unggul ketika Anda perlu filter fleksibel dan join antar entitas (customers → orders → items), terutama ketika kebutuhan berkembang. Jika produk Anda butuh reporting ad-hoc (“tunjukkan semua pelanggan yang membeli X dan juga mengembalikan Y”), SQL dan join cenderung tetap lebih sederhana seiring waktu.
Jika kueri Anda dapat diprediksi dan sebagian besar dibaca lewat primary key (“ambil profil berdasarkan user_id”), model dokumen atau key-value bisa bekerja baik—sering dengan menyimpan data yang dibaca bersama. Pertukarannya adalah Anda mungkin menduplikasi data untuk menghindari join, yang memindahkan kompleksitas ke sisi tulis dan update.
Indeks adalah cara Anda memberi tahu database, “ini pola akses saya.” Kueri yang terlihat bagus di mockup bisa jadi lambat jika memfilter atau mengurutkan pada field tanpa indeks.
Aturan praktis: setiap filter, sort, atau kunci join yang sering dipakai harus punya rencana indeks. Tapi indeks tidak gratis: mereka memakai penyimpanan dan membuat tulis lebih berat.
Klaim “tulis cepat” sering mengabaikan write amplification—kerja ekstra yang dibuat oleh secondary index, compaction, replikasi, atau memperbarui beberapa salinan data yang didenormalisasi. Desain yang mengoptimalkan baca dengan menambah indeks atau menduplikasi dokumen bisa diam-diam mengubah beban tulis tinggi menjadi bottleneck.
Schema-less bukan berarti tanpa struktur. Skema fleksibel mempercepat iterasi awal, tetapi tanpa konvensi mereka menciptakan field yang tidak konsisten, kueri yang susah di-debug, dan migrasi yang mahal nantinya. Saat Anda mengantisipasi banyak tim, banyak fitur, atau retensi panjang, skema yang lebih ketat dan constraint yang jelas sering mengurangi total biaya—meski terasa lebih lambat pada awalnya.
Memilih database karena populer sering gagal di bagian kepemilikan yang tidak glamor: menjaga agar berjalan, menjaga aman, dan membayar tagihan tiap bulan. Dua database bisa memenuhi kebutuhan fungsional yang sama, namun berbeda jauh dalam usaha operasional dan total biaya.
Tanyakan sejak awal siapa yang akan menjalankan sistem ini jam 2 pagi. Backup, point-in-time recovery, upgrade, patching, failover drill, dan monitoring bukan tugas “nanti”—mereka membentuk risiko dan kebutuhan staffing Anda.
Layanan terkelola bisa mengurangi toil, tetapi tidak menghilangkannya. Beberapa sistem membutuhkan compaction rutin, tuning khusus, atau keahlian mendalam untuk menghindari perlambatan. Yang lain membuat perubahan skema menyakitkan atau memerlukan playbook migrasi khusus. Jika tim Anda kecil, database yang lebih mudah dioperasikan bisa mengalahkan “kecocokan sempurna” di atas kertas.
Biaya database biasanya datang dari:
Pola akses yang berat pada tulis dan indeks sekunder bisa melipatgandakan I/O dan penyimpanan meski dataset kecil.
Bahasa kueri proprietari, fitur konsistensi unik, atau “serverless magic” dapat mempercepat delivery—tetapi mungkin membatasi gerak di masa depan. Pertimbangkan apakah Anda bisa mengekspor data, menjalankan lokal untuk pengujian, atau mengganti provider tanpa menulis ulang aplikasi.
Minimal, pastikan enkripsi transit/at-rest, opsi manajemen kunci, auditing, kontrol akses, dan kebijakan retensi. Kebutuhan kepatuhan seringkali menentukan perbedaan antara “berfungsi” dan “dapat diterima”, terlepas dari seberapa trendi teknologi itu.
Setelah Anda menggambarkan pola akses (apa yang dibaca, apa yang ditulis, seberapa sering, dan saat lonjakan), keluarga database yang “tepat” biasanya menjadi lebih jelas. Tujuannya bukan memilih alat paling populer—melainkan memilih sistem paling sederhana yang tetap benar di bawah beban kerja Anda.
Pilih database relasional ketika Anda membutuhkan konsistensi kuat, relasi yang jelas, dan transaksi andal—orders, pembayaran, inventori, permission, penjadwalan. Jika Anda sering kueri lintas-entitas (“pelanggan dengan invoice terbuka 30 hari terakhir”) atau harus menegakkan constraint (email unik, foreign key), SQL cenderung mengurangi kompleksitas aplikasi.
Heuristik umum: jika tim Anda akan meng-implement ulang join, constraint, dan transaksi di kode, Anda mungkin butuh database relasional.
Database dokumen paling cocok ketika Anda sebagian besar membaca/menulis objek utuh yang bisa bervariasi strukturnya, seperti profil pengguna, halaman konten, katalog produk dengan field opsional, atau pengaturan. Jika kueri tipikal Anda adalah “ambil profil berdasarkan user_id” dan memperbarui bagiannya, dokumen bisa menjaga data yang Anda pakai tetap bersama.
Berhati-hatilah ketika kueri menjadi sangat relasional (banyak kueri lintas-dokumen) atau ketika Anda butuh jaminan transaksi multi-entitas.
Sistem key-value unggul untuk caching, session, rate limit, feature flag, dan state jangka pendek di mana pola akses adalah “get/set by key” dan latensi penting. Mereka sering menjadi pelengkap, bukan sistem utama pencatatan.
Jika Anda menyimpan data bisnis yang tahan lama, tanyakan apa yang terjadi saat eviction, restart, atau delay replikasi.
Untuk analitik—dashboard, cohort retention, revenue rollup, query group-by atas sejarah besar—sistem columnar/warehouse menang karena dioptimalkan untuk scan dan agregasi banyak baris secara efisien.
Split praktis: jaga tulis OLTP di database primer Anda, dan feed warehouse untuk reporting. Ini menghindari memperlambat kueri yang berhadapan dengan pelanggan dengan beban BI.
Banyak produk sukses tidak “memilih satu database.” Mereka memetakan setiap pola akses utama ke penyimpanan paling sederhana yang melayaninya dengan baik, bahkan jika itu berarti menggunakan dua atau tiga database berdampingan.
Toko online sering memiliki tiga beban kerja sangat berbeda:
Produk terasa terintegrasi, tetapi penyimpanannya khusus per pola akses.
Aplikasi B2B mungkin menyimpan entitas inti (project, invoice, ticket) di database transaksional, tetapi masih butuh:
Platform IoT mengingesti lonjakan telemetri, lalu membacanya kembali sebagai dashboard jendela waktu.
Pisah yang umum: store ingest cepat untuk data terbaru, penyimpanan jangka panjang yang lebih murah untuk retensi, dan engine analitik untuk agregat.
Inti dari semua ini: komponen berbeda dapat—dan sering sebaiknya—menggunakan database berbeda ketika pola akses mereka menyimpang.
Ketidakcocokan database biasanya muncul sebagai tumpukan perbaikan “kecil” yang terus bertambah. Jika tim Anda menghabiskan lebih banyak waktu melawan database daripada membangun fitur produk, perhatikan—ini sering masalah pola akses, bukan tuning.
Beberapa tanda peringatan yang sering muncul:
Jika database membutuhkan usaha heroik untuk mendukung operasi bisnis normal, keluarga beban kerja dan database kemungkinan tidak cocok.
Memilih database karena populer bisa mengunci Anda ke biaya jangka panjang:
Tagihan datang saat skala meningkat atau kebutuhan berubah, dan satu-satunya perbaikan realistis adalah re-platform yang menyakitkan.
Anda tidak membutuhkan observabilitas sempurna, tapi butuh beberapa sinyal:
Tulis pola akses teratas (baca/tulis, kueri kunci, laju puncak), asumsi ukuran data, dan “non-negotiables” (konsistensi, availability, batasan region). Tambahkan link ke dashboard dan contoh kueri terburuk. Catatan singkat itu membuat keputusan masa depan lebih cepat—dan jelas saat database tidak lagi cocok dengan realitas.
Memilih database lebih mudah saat Anda memperlakukannya seperti pengumpulan kebutuhan, bukan kontes popularitas. Gunakan daftar periksa ini untuk mengubah kabur “kita butuh sesuatu yang scalable” menjadi input konkret yang bisa Anda bandingkan.
Jawab ini dengan bahasa biasa dulu, lalu tambahkan angka jika memungkinkan:
Buat tabel satu halaman dengan kriteria di kiri dan kandidat di atas. Tandai setiap kriteria sebagai must-have atau nice-to-have, lalu beri skor setiap database (mis. 0–2).
Sertakan setidaknya: kecocokan kueri, pendekatan scaling, kebutuhan konsistensi, usaha operasional, ekosistem/tooling, dan prediktabilitas biaya.
Uji dengan data representatif dan kueri nyata, bukan contoh main-main. Rekreasi “kueri top” dan pola tulis realistis (termasuk lonjakan).
Jika Anda sedang iterasi cepat pada ide produk, lingkungan pengembangan cepat seperti Koder.ai dapat membantu Anda menyalakan aplikasi dan memvalidasi pola akses dini: hasilkan frontend React dengan backend Go + PostgreSQL, model beberapa endpoint nyata, dan ukur bagaimana “5 kueri teratas” berjalan sebelum Anda berkomitmen pada arsitektur jangka panjang. Kemampuan mengekspor source code dan menjaga kontrol skema serta migrasi juga membantu menghindari terjebak.
Tuliskan apa arti “lulus” sejak awal: target latensi, tingkat error yang boleh diterima, langkah operasional yang dibutuhkan (backup, perubahan skema), dan estimasi biaya bulanan pada penggunaan yang diharapkan. Jika kandidat tidak bisa memenuhi must-have dalam PoC, keluarkan dari pertimbangan lebih awal.
Future-proofing bukan tentang memilih database “paling scalable” sejak hari pertama. Ini tentang membuat pilihan yang disengaja yang menjaga Anda lincah saat pola akses berubah.
Jika beban kerja Anda kebanyakan transaksi dengan kueri langsung, database relasional seringkali jalan tercepat untuk produk yang andal. Tujuannya adalah meluncur dengan percaya diri: performa terprediksi, jaminan ketepatan, dan tooling yang tim Anda sudah pahami.
“Future-proof” di sini berarti menghindari komitmen yang tak bisa diubah dini—seperti mengadopsi store khusus sebelum Anda membuktikan butuh trade-off-nya.
Bangun lapisan akses data eksplisit (atau batas layanan) sehingga bagian lain aplikasi tidak bergantung pada keanehan database tertentu. Pusatkan logika kueri, definisikan kontrak (input/output), dan perlakukan perubahan skema sebagai bagian normal dari pengembangan.
Beberapa kebiasaan praktis membantu migrasi nanti:
Banyak produk pada akhirnya butuh dua jalur: OLTP untuk transaksi sehari-hari dan analitik untuk reporting, eksperimen, atau agregat berat. Pisahkan ketika kueri analitik mulai merusak latensi produksi, atau ketika Anda butuh retensi/partitioning berbeda.
Untuk menjaga mereka selaras, standarkan definisi event/data, otomatisasi pipeline, dan rekonsiliasi total (mis. penjualan harian) antar sistem supaya “kebenaran” tidak terfragmentasi.
Jika Anda mau langkah konkret berikutnya, buat rencana migrasi ringan yang dapat digunakan ulang tim: /blog/database-migration-checklist.
Sebuah pola akses adalah cara berulang aplikasi Anda menyentuh data di produksi: apa yang dibaca/ditulis, seberapa sering, seberapa cepat, dan dalam bentuk kueri apa (point lookup, range scan, join, agregasi, jendela waktu, dll.). Ini lebih bisa ditindaklanjuti daripada sekadar mengatakan “kita punya users dan orders”, karena langsung memetakan ke indeks, pilihan skema, dan kecocokan database.
Karena “populer” mencerminkan batasan tim lain, bukan kebutuhan Anda. Database yang sama bisa sangat baik untuk satu jenis beban kerja (mis. OLTP) dan menyiksa untuk jenis lain (mis. scan analitik berat). Mulailah dengan mencatat 5–10 operasi baca/tulis teratas Anda, lalu evaluasi database berdasarkan perilaku itu, bukan momentum merek.
Tuliskan:
Ini menjadi dokumen kebutuhan Anda untuk membandingkan opsi.
OLTP adalah banyak operasi kecil, konkuren, sensitif terhadap ketepatan (checkout, update inventori, perubahan akun) di mana transaksi dan constraint penting.
OLAP/analitik adalah kueri lebih sedikit yang menyentuh banyak data (scan, group-by, dashboard) di mana latensi beberapa detik mungkin dapat diterima tetapi pembacaan berat bisa mahal.
Menjalankan keduanya pada satu sistem sering membuat kueri analitik mengganggu latensi fitur yang berhadapan dengan pengguna.
Lihat p95/p99, bukan rata-rata. Jika 1% permintaan terlambat beberapa detik, pengguna akan merasakan aplikasi tidak andal meski rata-ratanya baik.
Tips praktis: lacak p95/p99 secara terpisah untuk endpoint kritis (login, checkout, search) dan korelasikan lonjakan dengan metrik database (lock, replication lag, I/O).
Seringkali ketika kebutuhan saling bertentangan:
Menggunakan store yang spesialis bisa lebih sederhana secara keseluruhan daripada memaksa satu database melakukan semuanya dengan banyak trik.
Caching dapat membuat beban baca terlihat lebih kecil—sampai terjadi cache miss atau purge.
Cache bisa menyembunyikan masalah sementara, tetapi juga dapat menciptakan kegagalan jika lonjakan miss membanjiri database.
Ketepatan kuat berarti Anda membutuhkan jaminan sekitar transaksi dan visibilitas update (tidak ada keadaan “setengah-tersimpan”). Ini penting untuk pembayaran, saldo, inventori, dan reservasi.
Pertukaran meliputi:
Tentukan data mana yang “tidak boleh salah” dan mana yang bisa mentolerir keterkaitan/staleness.
Indeks adalah kontrak kinerja antara beban kerja Anda dan database. Rencanakan indeks untuk seringnya:
Tetapi indeks menambah penyimpanan dan dapat memperlambat tulis (write amplification). Tujuannya adalah mengindeks apa yang benar-benar sering Anda lakukan, bukan semuanya.
Perlakukan PoC seperti latihan mini produksi:
Jika kandidat tidak bisa memenuhi must-have di PoC, coret lebih awal.
