NoSQL, juga disebut sebagai "tidak hanya SQL" atau "non-SQL", adalah sebuah pendekatan untuk desain database yang memungkinkan penyimpanan dan permintaan data di luar struktur tradisional yang ditemukan dalam database relasional.
Meskipun NoSQL masih dapat menyimpan data yang ditemukan dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), hanya saja NoSQL menyimpannya secara berbeda dibandingkan dengan RDBMS. Keputusan untuk menggunakan database relasional versus database non-relasional sebagian besar bersifat kontekstual, dan bervariasi bergantung pada contoh penggunaan.
Alih-alih struktur tabel khas database relasional, database NoSQL menyimpan data dalam satu struktur data, seperti dokumen JSON. Karena desain database non-relasional ini tidak memerlukan skema, ini menawarkan skalabilitas yang cepat untuk mengelola kumpulan data yang besar dan biasanya tidak terstruktur.
NoSQL juga merupakan jenis basis data terdistribusi, yang berarti bahwa informasi disalin dan disimpan di berbagai server, yang dapat berupa server jarak jauh atau lokal. Solusi ini memastikan ketersediaan dan keandalan data. Jika beberapa data offline, sisa basis data dapat terus berjalan.
Saat ini, perusahaan perlu mengelola volume data yang besar dengan kecepatan tinggi dengan kemampuan untuk menskalakan dengan cepat untuk menjalankan aplikasi web modern di hampir setiap industri. Di era pertumbuhan cloud, big data, serta aplikasi mobile dan web, basis data NoSQL memberikan kecepatan dan skalabilitas tersebut, menjadikannya pilihan populer karena kinerja dan kemudahan penggunaannya.
Bahasa query terstruktur (SQL) umumnya menjadi rujukan dalam kaitannya dengan NoSQL. Untuk lebih memahami perbedaan antara NoSQL dan SQL, penting untuk memahami sejarah SQL, bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengambil informasi spesifik dari basis data.
Sebelum basis data relasional, perusahaan menggunakan sistem basis data hierarki dengan struktur seperti pohon untuk tabel data. Sistem manajemen basis data awal (DBMS) ini memungkinkan pengguna untuk mengatur data dalam jumlah besar. Namun, mereka rumit, sering kali merupakan hak eksklusif untuk aplikasi tertentu, dan terbatas dalam hal yang dapat mereka temukan di dalam data. Keterbatasan ini akhirnya mengarah pada pengembangan sistem manajemen basis data relasional, yang mengatur data dalam tabel. SQL menyediakan antarmuka untuk berinteraksi dengan data relasional, yang memungkinkan analis untuk menghubungkan tabel dengan menggabungkan bidang umum.
Seiring berjalannya waktu, tuntutan untuk penggunaan kumpulan data besar yang lebih cepat dan berbeda menjadi semakin penting untuk teknologi yang sedang berkembang, seperti aplikasi e-commerce. Pemrogram membutuhkan sesuatu yang lebih fleksibel daripada basis data SQL (mis. basis data relasional). NoSQL menjadi alternatifnya.
Sementara NoSQL menyediakan alternatif untuk SQL, kemajuan ini sama sekali tidak menggantikan database SQL. Misalnya, katakanlah Anda mengelola pesanan ritel di sebuah perusahaan. Dalam model relasional, tiap-tiap tabel akan mengelola data pelanggan, data pesanan, dan data produk secara terpisah, dan mereka akan digabungkan bersama melalui kunci yang unik dan umum, seperti ID Pelanggan atau ID Pesanan. Meskipun ini bagus untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat, ini membutuhkan memori yang signifikan. Ketika Anda ingin menambahkan lebih banyak memori, database SQL hanya dapat menskalakan secara vertikal, bukan horizontal, yang berarti kemampuan Anda untuk menambahkan lebih banyak memori terbatas pada perangkat keras yang Anda miliki. Hasilnya adalah penskalaan vertikal pada akhirnya membatasi penyimpanan dan pengambilan data perusahaan Anda.
Sebagai perbandingan, basis data NoSQL bersifat non-relasional, yang menghilangkan kebutuhan untuk menghubungkan tabel-tabel, kemampuan sharding bawaan dan ketersediaan yang tinggi memudahkan penskalaan horizontal. Jika satu server database tidak cukup untuk menyimpan semua data Anda atau menangani semua kueri, beban kerja dapat dibagi di dua atau lebih server, sehingga perusahaan dapat menskalakan data mereka secara horizontal.
Meskipun setiap jenis basis data memiliki keunggulannya masing-masing, perusahaan biasanya menggunakan basis data NoSQL dan basis data relasional dalam satu aplikasi. Penyedia cloud saat ini dapat mendukung basis data SQL atau NoSQL. Basis data mana yang Anda pilih tergantung pada tujuan.
Untuk menyelami lebih dalam tentang perbedaan antara dua opsi, lihat "basis data SQL vs NoSQL: Apa Perbedaannya?"
NoSQL menyediakan opsi lain untuk mengatur data dalam banyak cara. Dengan menawarkan struktur data yang beragam, NoSQL dapat diterapkan pada analisis data, mengelola big data, jejaring sosial, dan pengembangan aplikasi seluler.
Basis data NoSQL mengelola informasi menggunakan salah satu dari model data primer berikut:
Ini biasanya dianggap sebagai bentuk database NoSQL yang paling sederhana. Model data tanpa skema ini disusun ke dalam kamus pasangan kunci-nilai, di mana setiap item memiliki kunci dan nilai. Kuncinya bisa seperti sesuatu yang serupa yang ditemukan dalam database SQL, seperti ID keranjang belanja, sedangkan nilainya adalah sebuah array data, seperti setiap item dalam keranjang belanja pengguna tersebut. Ini biasanya digunakan untuk cache dan menyimpan informasi sesi pengguna, seperti keranjang belanja. Namun, itu tidak ideal ketika Anda perlu menarik beberapa catatan sekaligus. Redis dan Memcached adalah contoh database nilai kunci sumber terbuka.
Seperti yang disarankan oleh namanya, database dokumen menyimpan data sebagai dokumen. Mereka dapat membantu dalam mengelola data semi-terstruktur, dan data biasanya disimpan dalam format JSON, XML, atau BSON. Hal ini membuat data tetap bersama ketika digunakan dalam aplikasi, sehingga mengurangi jumlah terjemahan yang diperlukan untuk menggunakan data. Pengembang juga mendapatkan lebih banyak fleksibilitas karena skema data tidak perlu dicocokkan di seluruh dokumen (mis. name vs. first_name). Namun, ini bisa menjadi masalah untuk transaksi yang kompleks, yang menyebabkan korupsi data. Contoh penggunaan populer dari database dokumen termasuk sistem manajemen konten dan profil pengguna. Contoh database berorientasi dokumen adalah MongoDB, komponen database dari tumpukan MEAN.
Ingin tahu lebih banyak tentang MongoBD? Lihat tutorial IBM tentang memulai menggunakan IBM Cloud Databases for MongoDB.
Basis data ini menyimpan informasi dalam kolom-kolom, sehingga pengguna hanya dapat mengakses kolom tertentu yang mereka perlukan tanpa perlu mengalokasikan memori tambahan untuk data yang tidak relevan. Basis data ini mencoba mengatasi kekurangan dari penyimpanan nilai kunci dan dokumen, tetapi karena ini bisa menjadi sistem yang lebih kompleks untuk dikelola, maka tidak disarankan untuk digunakan oleh tim dan proyek yang baru. Apache HBase dan Apache Cassandra adalah contoh database sumber terbuka, kolom lebar. Apache HBase dibangun di atas Hadoop Distributed Files System yang menyediakan cara untuk menyimpan kumpulan data yang jarang, yang umumnya digunakan dalam banyak aplikasi big data. Apache Cassandra, di sisi lain, telah dirancang untuk mengelola data dalam jumlah besar di beberapa server dan pengelompokan yang menjangkau beberapa pusat data. Ini telah digunakan untuk berbagai contoh penggunaan, seperti situs jejaring sosial dan analisis data real-time.
Jenis database ini biasanya menampung data dari grafik pengetahuan. Elemen data disimpan sebagai node, edge, dan properti. Setiap objek, tempat, atau orang dapat menjadi node. Tepi mendefinisikan hubungan antara node. Misalnya, node bisa menjadi klien, seperti IBM, dan agensi seperti, Ogilvy. Edge akan mengkategorikan hubungan sebagai hubungan pelanggan antara IBM dan Ogilvy.
Basis data grafik digunakan untuk menyimpan dan mengelola jaringan koneksi antar elemen dalam grafik. Neo4j , sebuah layanan basis data berbasis grafik berbasis Java dengan edisi komunitas sumber terbuka di mana pengguna bisa membeli lisensi untuk pencadangan online dan ekstensi ketersediaan tinggi, atau versi berlisensi pra-paket yang sudah termasuk pencadangan dan ekstensi.
Dengan jenis basis data ini, seperti IBM solidDB, data berada di memori utama dan bukan di disk, sehingga akses data menjadi lebih cepat dibandingkan dengan basis data konvensional berbasis disk.
Banyak perusahaan telah memasuki lingkungan NoSQL. Selain yang disebutkan di atas, berikut adalah beberapa basis data NoSQL populer:
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang keadaan basis data, lihat “Tinjauan Singkat Lingkungan Basis Data.”
Setiap jenis basis data NoSQL memiliki kekuatan yang membuatnya lebih baik untuk contoh penggunaan tertentu. Namun, mereka semua memiliki keuntungan yang sama bagi para pengembang dan menciptakan kerangka kerja untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan, termasuk:
Singkatnya, basis data NoSQL memberikan kinerja, ketersediaan, dan skalabilitas tinggi.
Struktur dan jenis basis data NoSQL yang Anda pilih akan tergantung pada bagaimana organisasi Anda berencana untuk menggunakannya. Berikut adalah beberapa kegunaan khusus untuk berbagai jenis basis data NoSQL.
Kebutuhan perusahaan besar untuk menyediakan layanan tanpa latensi dan menskalakan lebih cepat telah mendorong pertumbuhan layanan mikro, yang telah menyebabkan perusahaan memeriksa jenis basis data apa yang digunakan untuk berbagai aplikasi yang berbeda.
Perusahaan telah menemukan bahwa menggunakan basis data relasional tunggal untuk setiap komponen aplikasi memiliki keterbatasan, terutama ketika ada alternatif yang lebih baik untuk komponen tertentu. Layanan mikro adalah pilihan yang menarik, sebagian, karena mereka menghilangkan kebutuhan akan satu penyimpanan data bersama untuk seluruh aplikasi. Sebaliknya, aplikasi memiliki banyak layanan yang digabungkan secara longgar dan dapat diterapkan secara independen, masing-masing dengan model data dan basis data mereka sendiri, dan terintegrasi melalui API Gateway atau iPaaS.
Pola penggunaan beberapa basis data dalam satu aplikasi, yang juga dikenal sebagai persistensi poliglot, telah membantu menciptakan ruang di pasar bagi basis data NoSQL untuk berkembang. Saat ini, pengembang dapat memanfaatkan basis data yang tepat untuk layanan mikro yang tepat tanpa mencoba membuat semuanya bekerja dalam konteks basis data relasional tunggal.
Sederhanakan akses data dan otomatiskan tata kelola data. Temukan kekuatan mengintegrasikan strategi data lakehouse ke dalam arsitektur data Anda, termasuk mengoptimalkan biaya beban kerja Anda dan menskalakan AI dan analitik dengan semua data Anda, di mana saja.
Jelajahi panduan pemimpin data untuk membangun organisasi berbasis data dan mendorong keunggulan bisnis.
Baca panduan kami untuk mempelajari cara menggunakan database yang tepat untuk aplikasi, analitik, dan AI generatif.
Pelajari bagaimana pendekatan data lakehouse terbuka dapat memberikan data yang dapat dipercaya dan analitik serta eksekusi proyek AI yang lebih cepat.
Dapatkan insight unik tentang lingkungan solusi ABI yang terus berkembang, dengan menyoroti temuan utama, asumsi, dan rekomendasi bagi para pemimpin data dan analitik.
Temukan mengapa kecerdasan data yang didukung AI dan integrasi data sangat penting untuk mendorong kesiapan data terstruktur dan tidak terstruktur serta mempercepat hasil AI.
Gunakan solusi database IBM untuk memenuhi berbagai kebutuhan beban kerja di hybrid cloud.
Jelajahi IBM Db2, database relasional yang menghadirkan kinerja tinggi, skalabilitas, dan keandalan untuk menyimpan dan mengelola data terstruktur. Database ini tersedia sebagai SaaS di IBM Cloud atau untuk hosting mandiri.
Buka nilai data perusahaan dengan IBM Consulting, membangun organisasi berbasis insight yang memberikan keuntungan bisnis.