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.
Top comments (0)