Today's applications have more demanding requirements than ever before. For example, an online game might start out with just a few users and a very small amount of data. However, if the game becomes successful, it can easily outstrip the resources of the underlying database management system. It is common for web-based applications to have hundreds, thousands, or millions of concurrent users, with terabytes or more of new data generated per day. Databases for such applications must handle tens [or hundreds] of thousands of reads and writes per second.
Amazon DynamoDB is well-suited for these kinds of workloads. As a developer, you can start small and gradually increase your utilization as your application becomes more popular. DynamoDB scales seamlessly to handle very large amounts of data and very large numbers of users.
The following table shows some high-level differences between an RDBMS and DynamoDB.
CharacteristicRelational database management system [RDBMS]Amazon DynamoDBOptimal WorkloadsAd hoc queries; data warehousing; OLAP [online analytical processing].Web-scale applications, including social networks, gaming, media sharing, and Internet of Things [IoT].Data ModelThe relational model requires a well-defined schema, where data is normalized into tables, rows, and columns. In addition, all of the relationships are defined among tables, columns, indexes, and other database elements.DynamoDB is schemaless. Every table must have a primary key to uniquely identify each data item, but there are no similar constraints on other non-key attributes. DynamoDB can manage structured or semistructured data, including JSON documents.Data AccessSQL is the standard for storing and retrieving data. Relational databases offer a rich set of tools for simplifying the development of database-driven applications, but all of these tools use SQL.You can use the AWS Management Console, the AWS CLI, or NoSQL WorkBench to work with DynamoDB and perform ad hoc tasks. PartiQL, a SQL-compatible query language, lets you select, insert, update, and delete data in DynamoDB. Applications can use the AWS software development kits [SDKs] to work with DynamoDB using object-based, document-centric, or low-level interfaces.PerformanceRelational databases are optimized for storage, so performance generally depends on the disk subsystem. Developers and database administrators must optimize queries, indexes, and table structures in order to achieve peak performance.DynamoDB is optimized for compute, so performance is mainly a function of the underlying hardware and network latency. As a managed service, DynamoDB insulates you and your applications from these implementation details, so that you can focus on designing and building robust, high-performance applications.ScalingIt is easiest to scale up with faster hardware. It is also possible for database tables to span across multiple hosts in a distributed system, but this requires additional investment. Relational databases have maximum sizes for the number and size of files, which imposes upper limits on scalability.DynamoDB is designed to scale out using distributed clusters of hardware. This design allows increased throughput without increased latency. Customers specify their throughput requirements, and DynamoDB allocates sufficient resources to meet those requirements. There are no upper limits on the number of items per table, nor the total size of that table.
Berbicara mengenai database, mana yang lebih baik antara SQL atau NoSQL adalah topik yang selalu menjadi perdebatan baik yang baru belajar maupun profesional yang sudah lama malang melintang di dunia database sehingga dipanggil suhu oleh para juniornya. Tak main-main, perbedaan ini sering memanas dan menimbulkan konflik antara teman kerja atau pun teman komunitas persis seperti perdebatan fans sepakbola atau fans politik. Beberapa dekade yang lalu SQL database merupakan pilihan wajib untuk jenis database karena memang pada saat itu SQL adalah satu-satunya jenis database yang dapat diandalkan.Situasi dan kondisi mulai berubah sejak negara api menyerang dengan sistem database yang sering disebut dengan NoSQL. Jenis database ini menawarkan sesuatu yang baru. Setiap jenis database memiliki karakter dan kelebihannya masing-masing sehingga sebenarnya jika kita benar-benar memahaminya perdebatan sengit tak perlu terjadi apalagi sampai mengakibatkan keluar dari grup WhatsApp.
Definisi
Sebenarnya perbedaan antara SQL dan NoSQL secara mendasar sudah dapat dijelaskan dari akronimnya.
SQL
SQL merupakan singkatan dari Structured Query Language. Sebenarnya SQL sendiri merupakan bahasa yang digunakan untuk mengatur/mengelola data dalam database relasional. Jadi sebenarnya SQL sendiri pada mulanya tidak digunakan untuk menyebut jenis database. Akan tetapi karena jenis [kategori] database yang berbeda memiliki bahasa query yang berbeda juga maka agaknya salah kaprah yang juga dialami oleh penulis [karena alasan SEO tentunya] dapat dimaklumi.
Database relasional menggunakan ‘relasi’ [yang biasanya disebut tabel] untuk menyimpan data dan mencocokkan data tersebut dengan memakai karakteristik umum di setiap dataset. Beberapa contoh database management system yang menggunakan SQL antara lain Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, PostgreSQL.
Munculnya SQL berawal dari peran Larry Ellison salah satu pendiri Oracle yang mengimplementasikan ide dari petinggi IBM Edgar F. Cobb. Cobb mengeluarkan makalah pada tahun 70’an yang mendeskripsikan tentang database di mana objek dapat dikonstruksikan dan di-query memakai sesuatu yang disebut SQL. Dia menggunakan SQL untuk membuat data [dalam objek yang disebut tabel] dan skema untuk data tersebut yang mendeskripsikan isian dalam beberapa kolom. Sedangkan untuk setiap record dalam SQL database disebut ‘baris’.
NoSQL
Dilihat dari namanya, database NoSQL sebenarnya sudah cukup menjelaskan. NoSQL merupakan database yang tidak membutuhkan skema dan tidak memiliki relasi untuk setiap tabel. Semua bentuk dokumen dari NoSQL adalah JSON yang mudah dibaca dan dimengerti. NoSQL banyak diminati karena memiliki performa yang tinggi dan bersifat non-relasional sehingga dapat memakai berbagai model data. Beberapa contoh dari database NoSQL yaitu MongoDB, MarkLogic, Couchbase, CloudDB, dan Dynamo DB.
Memahami dari Perbedaan
Sebenarnya banyak perbedaan yang dimiliki di antara dua database tersebut tapi inilah perbedaan yang paling mencolok antara SQL dan NoSQL:
- Bahasa
- Skalabilitas
- Komunitas
- Aplikasi
Bahasa
Seperti telah disebutkan sebelumnya bahwa SQL sendiri merujuk pada bahasa query, perbedaan antara SQL dan NoSQL yang langsung dapat dilihat adalah bahasa query dari masing-masing database. Bahasa SQL adalah bahasa query yang terstruktur. Hal ini menyebabkan SQL menjadi agak terbatas. SQL mengharuskan kita untuk menentukan skema dalam membangun struktur data bahkan sebelum kita membuat database tersebut. Data kita harus mengikuti struktur yang sama setelah database dibuat. Oleh karena itu, kita dituntut untuk merencanakan secara matang dan berhati-hati dalam mengeksekusi data.
Sebaliknya, database NoSQL tidak memiliki skema [setidaknya skemanya dapat berubah-ubah] dan tak terstruktur. Selain itu data NoSQL dapat disimpan dalam berbagai cara baik itu graph-based, document-oriented, column-oriented, atau yang terorganisir dengan baik seperti KeyValue. Fleksibilitas ini memungkinkan kita untuk membuat dokumen terlebih dahulu sebelum perencanaan matang dan menentukan struktur terlebih dahulu. KIta juga bisa menambahkan isian [field] secara dadakan serta menerapkan syntax yang berbeda-beda dalam setiap database.
Skalabilitas
Hal lain yang membedakan antara SQL dan NoSQL adalah dari segi skalabilitas. Hampir seluruh database SQL memiliki skala vertikal. Ini berarti jika kita ingin mengembangkan database kita, yang dapat kita lakukan adalah menambah kapasitas muatan di satu server dengan meng-upgrade komponennya seperti RAM, kapasitas SSD, atau CPU. Hal ini cukup beralasan mengingat SQL lahir di masa di mana hardisk dan komponen lain masih mahal. Jadi dibandingkan membangun server baru, akan lebih efisien jika kita meng-upgrade komponennya secara bertahap. Walaupun begitu, beberapa korporasi besar seperti Oracle terus melakukan pengembangan agar database SQL dapat memiliki skala horizontal.
Sebaliknya, database NoSQL memiliki skala horizontal di mana jika kita ingin mengembangkan database kita, kita hanya perlu menambah server baru. Inilah mengapa NoSQL dipakai oleh perusahaan seperti Facebook yang memiliki jumlah pengguna sangat besar dan jenis data yang bermacam-macam.
Komunitas
Jika dilihat dari segi komunitas, tentu saja SQL memiliki komunitas yang lebih besar dibandingkan NoSQL karena SQL sudah berumur puluhan tahun. Tapi walaupun begitu, perkembangan komunitas NoSQL sangat cepat. Lihat saja banyaknya tutorial MongoDB yang bertebaran di internet. Hadirnya stack seperti MEAN [MongoDB, Express JS, Angular JS, Node JS] atau MERN [MongoDB, Express JS, React JS, Node JS] membuktikan bahwa walaupun terbilang baru, NoSQL memiliki komunitas yang cukup dapat diandalkan.
Aplikasi
Seperti yang telah beberapa kali disebutkan bahwa SQL bersifat table-based di mana database ini cocok digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan transaksi multi baris. Contoh dari aplikasi ini adalah sistem akuntansi dan mungkin legacy system yang pada awalnya dibuat untuk struktur relasional. Sedangkan untuk NoSQL, database jenis ini cocok digunakan untuk database yang membutuhkan data set yang besar seperti big data. NoSQL juga banyak dipakai aplikasi jejaring sosial atau customer management yang struktur datanya bisa berubah sewaktu-waktu tergantung dari perkembangan aplikasinya sendiri.
***
Itulah tadi beberapa perbedaan dasar antara SQL dan NoSQL. Tidak ada jawaban pasti mana yang lebih baik. Semua disesuaikan kebutuhan oleh masing-masing aplikasi.