Database relasional dan non-relasional mewakili dua cara yang berbeda untuk menyimpan dan mengelola data.

Database relasional mengatur data dalam tabel dengan baris dan kolom yang tetap, menggunakan SQL untuk menautkan data yang terkait di beberapa tabel. Database relasional unggul dalam menangani data terstruktur seperti catatan keuangan dan sistem inventaris.

Database non-relasional mengambil pendekatan yang berbeda. Database ini menawarkan format data yang fleksibel yang dapat menangani beragam jenis informasi - mulai dari dokumen dan pasangan nilai kunci hingga grafik dan kolom. Hal ini membuat jenis database ini lebih cocok untuk data yang tidak terstruktur seperti konten media sosial, file multimedia, dan aliran konten XML dan JSON.

Perbedaan utamanya antara lain:

• Struktur: Relasional menggunakan tabel tetap; non-relasional menggunakan struktur lain dan format fleksibel lainnya
• Tipedata: Relasional bekerja paling cocok untuk data terstruktur; non-relasional menangani beragam tipe data
• Konsistensi: Relasional memastikan konsistensi langsung; non-relasional dapat mengorbankan konsistensi demi kecepatan dan fleksibilitas

Pada artikel ini, kami akan menguraikan kekuatan, kelemahan, dan kasus penggunaan dari setiap jenis database.

Bisnis saat ini bekerja dengan tiga jenis data utama, yang masing-masing membutuhkan pendekatan penyimpanan dan manajemen yang spesifik:

1. Data Terstruktur: Bentuk paling tradisional dari informasi bisnis yang sesuai dengan tabel terorganisir dengan baris dan kolom yang ditentukan (database relasional). Contohnya seperti catatan penjualan, database pelanggan, dan data keuangan - menjadikannya ideal untuk operasi bisnis inti dan pelaporan.
2. Data Semi-Terstruktur: Informasi yang memiliki beberapa elemen organisasi namun tidak sesuai dengan tabel basis data yang kaku (paling baik ditangani oleh model database relasional). Bayangkan pesan email, file XML, dan data sensor IoT - jenis ini menggabungkan elemen yang terorganisir dan bentuk bebas sambil mempertahankan struktur yang cukup untuk analisis yang efektif.
3. Data Tidak Terstruktur: Kategori dengan pertumbuhan tercepat yang mencakup informasi tanpa organisasi yang telah ditentukan sebelumnya seperti postingan media sosial, gambar, video, dan umpan balik pelanggan. Jenis ini membutuhkan solusi penyimpanan khusus dan model data yang fleksibel (biasanya non-relasional) untuk mengekstrak wawasan yang berarti.

Database Management System (DBMS ) adalah perangkat lunak yang mengontrol database, menangani penyimpanan, pengambilan, dan keamanan data.

Database itu sendiri hanyalah data terorganisir yang disimpan di disk - Anda tidak dapat "melihatnya" secara langsung. Anggap saja seperti isi lemari arsip yang terkunci di dalam ruangan tertutup. Di sinilah Database Management System (DBMS) berperan.

DBMS berfungsi sebagai jalan Anda:

• Melihat data (seperti membuka lemari arsip)
• Bekerja dengan data (seperti menambah, mengubah, atau menghapus file)
• Melindungi data (seperti memiliki kunci dan gembok)
• Mengatur data (seperti menggunakan label dan folder)

Database Management System (DBMS) terdiri dari dua jenis utama. DBMS relasional menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk menangani data terstruktur dalam tabel. DBMS non-relasional, juga disebut NoSQL, menggunakan metode kueri khusus berdasarkan model datanya - mulai dari kueri dokumen hingga operasi penjelajahan grafik.

InterSystems IRIS, sebagai contohnya, mendukung beberapa pendekatan yang ditawarkan:

• Kueri SQL untuk operasi data tradisional
• Kueri dokumen untuk data model dokumen
• Kueri objek untuk data berorientasi objek
• Kueri vektor dan penyimpanan kolom pada tipe data khusus
• Pemrosesan analitik berkecepatan tinggi
• Dukungan multi-model native

Memilih DBMS yang tepat tergantung pada jenis data, kebutuhan skalabilitas, dan kebutuhan performa. Ada sedikit sistem, seperti InterSystems IRIS, yang mendukung model basis data relasional dan non-relasional untuk fleksibilitas.

Seperti yang telah kita ketahui, database relasional menggunakan tabel untuk menyimpan data dan mengelola hubungan antar bagian informasi. Mereka mengandalkan pendekatan terstruktur untuk mengatur dan mengambil data secara efisien.

Model relasional adalah fondasi dari database relasional. Ini mengatur data ke dalam tabel dengan baris dan kolom, seperti spreadsheet Excel. Setiap baris mewakili sebuah catatan, sementara setiap kolom mewakili atribut tertentu dari catatan tersebut. Tabel dihubungkan melalui key. Primary key mengidentifikasi secara unik setiap baris dalam tabel, sementara foreign key membuat hubungan antar tabel. Struktur ini memungkinkan hubungan data yang kompleks dan kueri yang efisien.

Database relasional mendukung normalisasi data, sebuah proses yang mengurangi redundansi data dan meningkatkan integritas data dengan memecah tabel-tabel besar menjadi tabel-tabel yang lebih kecil dan lebih terfokus.

SQL adalah bahasa standar untuk bekerja dengan database relasional. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus data dalam tabel.

Beberapa perintah SQL yang umum antara lain:

• SELECT: Mengambil data dari satu atau beberapa tabel
• INSERT: Menambahkan catatan baru ke tabel
• UPDATE: Mengubah catatan yang ada
• DELETE: Menghapus catatan dari tabel

SQL juga mendukung operasi yang kompleks seperti:

• Menggabungkan tabel
• Memfilter data dengan klausa WHERE
• Menyortir hasil dengan ORDER BY
• Mengelompokkan data dengan GROUP BY

Properti ACID adalah fitur utama database relasional yang memastikan keandalan data:

• Atomisitas: Semua bagian dari transaksi berhasil atau gagal secara bersamaan. Ini berarti jika ada bagian dari operasi database yang gagal, seluruh operasi akan dikembalikan seolah-olah tidak pernah terjadi.
• Konsistensi: Data tetap valid sesuai dengan aturan yang ditetapkan. Ini berarti semua operasi database harus mengikuti batasan, format, dan hubungan yang telah ditetapkan sebelumnya, untuk memastikan data tetap akurat dan logis.
• Isolasi: Transaksi bersamaan tidak mengganggu satu sama lain. Ini berarti ketika beberapa pengguna atau proses mengakses database secara bersamaan, operasi mereka ditangani seolah-olah terjadi satu demi satu, sehingga mencegah konflik data.
• Durabilitas: Transaksi yang telah diselesaikan bersifat permanen, bahkan setelah kegagalan sistem. Ini berarti setelah transaksi dikonfirmasi selesai, perubahan disimpan secara permanen ke penyimpanan dan tidak akan hilang, bahkan jika sistem mengalami crash segera setelahnya.

Hal ini membantu menjaga integritas data dan mencegah kerusakan data dalam lingkungan multi-pengguna.

Ketika mempertimbangkan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), organisasi bisa memilih antara solusi sumber terbuka dan platform perusahaan:

RDBMS Sumber Terbuka:

• PostgreSQL: Fitur-fitur canggih dan keandalan yang kuat
• MySQL: Banyak digunakan untuk aplikasi web

Sistem ini menawarkan fungsionalitas yang solid untuk kebutuhan database dasar. Namun, perusahaan modern sering kali membutuhkan solusi yang lebih komprehensif.

InterSystems IRIS melampaui kemampuan RDBMS tradisional dengan menawarkan:

• Dukungan database multi-model (baik relasional maupun non-relasional)
• Kemampuan translytical untuk OLTP dan OLAP (transaksi dan analitik)
• Analitik kinerja tinggi bawaan
• Penanganan data perawatan kesehatan tingkat lanjut
• Skalabilitas tingkat perusahaan
• Platform pengembangan terpadu
• Fitur interoperabilitas native

Meskipun solusi open-source bekerja dengan baik untuk kebutuhan dasar, InterSystems IRIS menyediakan platform lengkap yang menghilangkan kebutuhan untuk mengelola banyak sistem database.

IRIS menangani segala sesuatu mulai dari penyimpanan data sederhana hingga analisis yang rumit, semuanya dalam satu lingkungan yang dapat diandalkan.

Database non-relasional menawarkan solusi penyimpanan data yang fleksibel yang berbeda dari model berbasis tabel tradisional. Sistem ini menangani beragam jenis data dan berskala dengan baik untuk kumpulan data yang besar.

Database non-relasional, yang juga dikenal sebagai database NoSQL, menyimpan data dalam format selain tabel. Sistem ini dapat mengelola data yang tidak terstruktur seperti email, video, dan gambar.

Sistem NoSQL tidak memerlukan skema yang tetap - ini berarti catatan yang berbeda dapat memiliki bidang atau struktur yang berbeda tanpa perlu memperbarui seluruh database, seperti halnya bagaimana Anda dapat menambahkan kolom baru hanya pada satu baris Excel tanpa mengubah semua baris lainnya.

Database ini sangat cocok untuk menangani Big Data dan situs web dengan lalu lintas yang tinggi, yang sering memproses informasi dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien.

Ada beberapa jenis database non-relasional:

Key-value stores

Key-value stores adalah jenis database non-relasional yang paling sederhana. Jenis ini berfungsi seperti kamus dasar, menyimpan data secara berpasangan di mana setiap kunci unik terhubung ke nilai tertentu.

Anda dapat menganggapnya seperti tabel pencarian raksasa - sempurna untuk operasi cepat seperti mengelola sesi pengguna, menyimpan preferensi, atau menangani data yang di-cache.

Database dokumen

Database dokumen mengambil pendekatan yang lebih fleksibel dengan menyimpan data dalam catatan bergaya JSON. Tidak seperti struktur tabel yang kaku, setiap dokumen dapat berisi bidang yang berbeda dan informasi bersarang.

Hal ini membuatnya ideal untuk sistem manajemen konten, profil pengguna, dan katalog produk di mana struktur data dapat bervariasi di antara entri.

Database grafik

Database grafik sangat baik dalam menangani informasi yang terhubung dengan menggunakan simpul dan hubungan. Database ini dibuat khusus untuk data yang melibatkan hubungan yang kompleks, membuatnya sempurna untuk jaringan sosial atau sistem rekomendasi di mana memahami hubungan antara titik data sangat penting.

Database non-relasional sering kali mengikuti model BASE:

• Selalu Tersedia: Database tetap bekerja meskipun beberapa bagian gagal, memprioritaskan waktu kerja daripada konsistensi yang sempurna.
• Soft State: Nilai-nilai database dapat berubah dari waktu ke waktu bahkan tanpa input baru, karena pembaruan dapat terjadi pada waktu yang berbeda di seluruh sistem.
• Masih Konsisten: Meskipun data mungkin untuk sementara berbeda di berbagai bagian database, semuanya akan disinkronkan dan menjadi konsisten jika diberikan waktu yang cukup - seperti bagaimana kotak masuk email Anda mungkin menunjukkan jumlah pesan yang berbeda di ponsel dan komputer Anda sebelum disinkronkan.

Pendekatan ini berbeda dengan model ACID yang digunakan dalam database relasional. BASE memprioritaskan ketersediaan dan toleransi partisi daripada konsistensi yang ketat. Dalam sistem BASE, data mungkin tidak langsung konsisten di semua node. Hal ini menjadi konsisten dari waktu ke waktu. Pertukaran ini memungkinkan skalabilitas dan kinerja yang lebih baik dalam sistem terdistribusi.

Model BASE cocok untuk aplikasi yang dapat mentoleransi beberapa kelambatan data. Ini kurang ideal untuk sistem yang membutuhkan konsistensi secara real-time, seperti transaksi perbankan.

Salah satu tantangan terbesar dalam manajemen data perusahaan adalah tetap akurat dan cepat seiring bertambahnya data. Sistem database harus menangani volume data yang terus bertambah dan beban pengguna secara efisien. Pendekatan yang berbeda untuk menskalakan dan mengoptimalkan kinerja dapat memengaruhi kemampuan sistem.

Penskalaan vertikal berarti menambahkan lebih banyak daya ke satu server - seperti meng-upgrade komputer dengan prosesor yang lebih baik dan memori yang lebih besar. Meskipun pendekatan ini bekerja dengan baik untuk pertumbuhan yang cepat, namun pada akhirnya pendekatan ini akan mencapai batas fisik dan menjadi semakin mahal, sama seperti mencoba membuat satu komputer yang berkekuatan tak terbatas.

Penskalaan horizontal mengambil pendekatan yang berbeda dengan menyebarkan data ke beberapa server, masing-masing menangani sebagian beban kerja. Alih-alih satu mesin yang sangat kuat, Anda memiliki banyak mesin biasa yang bekerja bersama. Pendekatan ini menawarkan potensi pertumbuhan yang hampir tak terbatas karena Anda dapat terus menambahkan lebih banyak server sesuai kebutuhan. Ini sangat berguna untuk menangani data dalam jumlah besar atau banyak pengguna secara bersamaan.

Database non-relasional dapat unggul dalam penskalaan horizontal dengan mengorbankan konsistensi transaksional.

Meskipun database relasional dapat mencapai penyimpanan data terdistribusi melalui teknik-teknik seperti sharding (membagi data di beberapa server), proses ini sering kali lebih kompleks dan menantang untuk dikelola. InterSystems IRIS memiliki sharding dan juga metode lain seperti mirroring (baik secara sinkron maupun asinkron) dan fitur unik dan kuat untuk menjaga cache terdistribusi tetap sinkron. Ini disebut Enterprise Cache Protocol (ECP).

Kemampuan untuk menskalakan secara horizontal menjadi semakin penting seiring dengan pertumbuhan aplikasi, terutama untuk kasus penggunaan yang melibatkan data besar atau aplikasi dengan lalu lintas tinggi di mana beban kerja perlu didistribusikan ke banyak mesin.

Integritas data sangat penting untuk mempertahankan informasi yang dapat diandalkan dalam database.

Database relasional menggunakan batasan untuk menegakkan aturan dan menjaga data tetap akurat. Ini termasuk:

• Batasan primary key: Pastikan pengidentifikasi unik untuk setiap record
• Periksa batasan: Memvalidasi data sebelum ditambahkan ke database
• Batasan bukan nol: Memerlukan bidang tertentu untuk memiliki nilai

Database non-relasional menangani akurasi data secara berbeda. Mereka sering mengandalkan pemeriksaan tingkat aplikasi daripada batasan bawaan.

Beberapa basis data NoSQL menawarkan operasi atomik untuk menjaga keakuratan data selama pembaruan, mencegah perubahan sebagian atau tidak lengkap pada data.

Integritas referensial adalah fitur utama dari database relasional, yang menjaga hubungan antar tabel menggunakan foreign keys. Hal ini memastikan hal tersebut:

• Data dalam tabel terkait tetap konsisten
• Mencegah catatan tak bertuan
• Pembaruan dan penghapusan ditangani dengan benar di seluruh tabel terkait

Database non-relasional biasanya tidak menerapkan integritas referensial pada tingkat database. Sebagai gantinya, mereka dapat menggunakan:

• Logika aplikasi untuk menjaga hubungan
• Struktur data yang didenormalisasi untuk mengurangi kebutuhan akan hubungan yang rumit

Pendekatan ini dapat menawarkan lebih banyak fleksibilitas, tetapi membutuhkan pengelolaan yang cermat untuk menghindari inkonsistensi data.

Database relasional dan non-relasional melayani kebutuhan yang berbeda dalam manajemen data modern. Setiap jenis lebih cocok untuk skenario tertentu, mulai dari platform e-commerce hingga sistem analisis yang kompleks.

Platform e-commerce sering kali menggunakan kedua jenis database tersebut. Database relasional mengelola pesanan, pembayaran, dan inventaris. Database non-relasional menangani katalog produk dan data perilaku pengguna.

Aplikasi data besar sering kali lebih baik menggunakan database non-relasional. Ini dapat memproses sejumlah besar data yang tidak terstruktur dengan cepat. Mereka digunakan untuk:

• Analisis perilaku pelanggan
• Mesin rekomendasi
• Sistem deteksi penipuan

Alat intelijen bisnis sering kali menggunakan database relasional karena kemampuannya dalam mengeksekusi kueri yang kompleks dan menjaga integritas data. Mereka juga ideal untuk menghasilkan laporan dan dasbor.

Untuk analisis secara real-time, lebih sering meunggunakan database non-relasional. Mereka dapat mencerna dan memproses aliran data dengan cepat. Ini berguna untuk:

• Sistem pemantauan
• Data perangkat IoT
• Analisis sentimen media sosial

Beberapa perusahaan menggunakan campuran keduanya. Mereka mungkin menyimpan data mentah dalam database non-relasional, kemudian memindahkan data yang telah diproses ke database relasional untuk analisis yang lebih dalam.

Mengelola kebutuhan data yang kompleks saat ini membutuhkan solusi yang lebih dari sekadar database tradisional. InterSystems IRIS menggabungkan yang terbaik dari pendekatan relasional dan non-relasional dalam satu platform terpadu.

Mengapa memilih InterSystems IRIS?

• Menangani semua jenis data - mulai dari rekam medis terstruktur hingga pencitraan medis yang tidak terstruktur
• Memproses transaksi dan analitik dalam sistem yang sama
• Skala dengan mudah seiring dengan pertumbuhan kebutuhan data Anda
• Membangun aplikasi berkemampuan AI tanpa integrasi yang rumit
• Menghubungkan sistem data yang sebelumnya terisolasi
• Apakah Anda memiliki database di lokasi, di cloud, atau keduanya

Ambil langkah selanjutnya dalam perjalanan manajemen data Anda. Baik Anda sedang membangun aplikasi perawatan kesehatan, mengelola transaksi keuangan, atau menganalisis data besar, InterSystems IRIS menyediakan alat yang Anda butuhkan untuk sukses.