Memilih Database SQL, NoSQL, In-Memory, dan Analitik Sesuai Use Case

#database #programming #learning #infrastructure

Dalam merancang sistem dengan trafik tinggi seperti e-commerce, tidak cukup hanya mengandalkan satu jenis database. Setiap tipe database punya kekuatan dan kelemahan masing-masing, sehingga biasanya digunakan kombinasi (polyglot persistence). Mari kita bahas SQL, NoSQL, In-Memory, dan Analitik serta kapan masing-masing dipakai dengan contoh kasus nyata.

1. SQL (Relational Database)

Contoh: PostgreSQL, MySQL

Kegunaan utama:

Menyimpan data yang sangat terstruktur dan konsisten.
Cocok untuk transaksi (ACID).

Kasus nyata:

Order Management: menyimpan data pesanan, pembayaran, status pengiriman.
User Management: registrasi, login, role, otorisasi.
Inventory Management: stok barang, harga, supplier.

Kenapa: Transactional DB memastikan data konsisten dan integritas terjaga (misalnya stok barang tidak minus ketika ada dua user beli bersamaan).

2. NoSQL (Document, Key-Value, Wide Column)

Contoh: MongoDB (document), Cassandra (wide column), DynamoDB (key-value)

Kegunaan utama:

Data semi-terstruktur atau fleksibel.
Skala besar dengan schema dynamic.

Kasus nyata:

Product Catalog: menyimpan data produk dengan atribut yang bervariasi (warna, ukuran, spesifikasi teknis berbeda-beda).
Content-Based Recommendation: mencari produk mirip berdasarkan metadata (kategori, brand, fitur).
Session Storage: data sementara yang tidak terlalu butuh konsistensi kuat.

Kenapa: NoSQL fleksibel dan mudah diskalakan horizontal.

3. In-Memory Database / Cache

Contoh: Redis, Memcached

Kegunaan utama:

Akses data super cepat (dalam memori, bukan disk).
Menangani data yang sering dibaca berulang.

Kasus nyata:

Session Management: menyimpan session user yang tidak login.
Product View Counter: menghitung jumlah view/klik produk tanpa membebani DB utama.
Recommendation Cache: menyajikan rekomendasi produk yang sudah diproses agar cepat ditampilkan.

Kenapa: Latensi rendah, throughput tinggi. Cocok untuk data sementara atau hasil komputasi berat.

4. Analytical Database / OLAP

Contoh: ClickHouse, Elasticsearch, Druid, BigQuery

Kegunaan utama:

Analisis data skala besar.
Query agregasi, reporting, machine learning.

Kasus nyata:

User Journey Analytics: menghitung funnel dari view → add-to-cart → checkout.
Product Popularity: produk paling sering dilihat/dibeli.
Recommendation Model: collaborative filtering (produk yang sering dibeli bersamaan).
Dashboard Bisnis: performa penjualan harian, mingguan, bulanan.

Kenapa: Database ini didesain untuk ingest event cepat dan query analitik berat.

Kesimpulan

Setiap tipe database punya tempatnya:

SQL: transaksi, order, inventory, user.
NoSQL: katalog produk, metadata fleksibel, rekomendasi berbasis konten.
In-Memory: cache, counter, session, rekomendasi cepat.
Analytical DB: funnel analytics, popularitas, rekomendasi berbasis perilaku user.

Dalam real case e-commerce, semuanya saling melengkapi. Data transaksi disimpan di SQL, produk fleksibel di NoSQL, counter & session di Redis, lalu analitik besar dan rekomendasi di ClickHouse/Druid. Dengan arsitektur hybrid ini, sistem bisa tetap cepat, konsisten, dan scalable.