Database selama bertahun-tahun menjadi salah satu fondasi utama dalam pengembangan aplikasi web. Hampir setiap aplikasi membutuhkan database untuk menyimpan akun pengguna, transaksi, konten, konfigurasi, histori aktivitas, hingga data analitik. Namun, kebutuhan aplikasi web modern sudah jauh berbeda dibandingkan beberapa tahun lalu. Aplikasi tidak lagi hanya membutuhkan database relasional untuk menyimpan data dalam bentuk tabel, tetapi juga membutuhkan kemampuan pencarian berbasis makna, sinkronisasi real-time, distribusi data lintas wilayah, pemrosesan di edge, hingga penyimpanan data untuk kebutuhan kecerdasan buatan.
Perubahan tersebut membuat konsep database modern berkembang semakin luas. Pengembang sekarang dapat memilih database berdasarkan bentuk data dan karakteristik workload, bukan sekadar memilih antara MySQL atau PostgreSQL. Dalam satu stack aplikasi, database bahkan dapat menjadi bagian penting dari arsitektur AI, edge computing, serverless, dan aplikasi kolaboratif.
Vector database, misalnya, dirancang untuk mencari kemiripan berdasarkan representasi numerik yang dihasilkan model AI. Serverless database menawarkan kapasitas yang dapat menyesuaikan kebutuhan aplikasi. Distributed SQL mencoba menggabungkan transaksi SQL dengan kemampuan distribusi geografis. Sementara itu, graph database mengutamakan hubungan antarentitas yang sulit direpresentasikan secara efisien menggunakan tabel relasional biasa.
Perkembangan tersebut menunjukkan bahwa database bukan lagi sekadar tempat menyimpan data. Database modern semakin menjadi bagian dari logika aplikasi dan bahkan menentukan bagaimana sebuah aplikasi dirancang, di-deploy, dan dikembangkan.
Berikut tujuh teknologi database modern yang patut diperhatikan ketika membangun stack aplikasi web saat ini.
1. Vector Databases
Vector database adalah jenis database yang dirancang untuk menyimpan dan mencari data berdasarkan vector embedding. Embedding merupakan representasi numerik dari sebuah objek, seperti teks, gambar, audio, atau data lainnya.
Berbeda dengan pencarian tradisional yang biasanya mencocokkan kata atau nilai tertentu, vector database dapat mencari data berdasarkan kemiripan makna. Sebagai contoh, pengguna yang mengetik “cara menghemat listrik di rumah” dapat memperoleh artikel yang membahas “tips mengurangi konsumsi energi”, meskipun frasa yang digunakan tidak sama.
Teknologi seperti Pinecone, Milvus, dan Qdrant menjadi contoh yang populer dalam kategori ini.
Cara kerja vector database
Prosesnya biasanya dimulai dari model embedding. Data seperti dokumen atau produk dimasukkan ke model AI untuk menghasilkan vector berupa kumpulan angka.
Sebagai gambaran sederhana:
Data asli -> Model embedding -> Vector -> Vector database -> Similarity search
Ketika pengguna melakukan pencarian, pertanyaan pengguna juga diubah menjadi vector. Database kemudian mencari vector yang memiliki kemiripan paling tinggi dengan vector pertanyaan tersebut.
Pinecone mendokumentasikan pola penggunaan seperti ini untuk semantic search: data terlebih dahulu diubah menjadi embedding, embedding disimpan, kemudian query juga diubah menjadi embedding sebelum dilakukan pencarian berdasarkan kemiripan.
Qdrant juga menjelaskan bahwa vector search memungkinkan pencarian berdasarkan makna, bukan hanya kecocokan kata. Embedding dapat digunakan untuk merepresentasikan teks, gambar, dan berbagai bentuk data lainnya.
Mengapa vector database penting untuk aplikasi web?
Perkembangan generative AI membuat vector database semakin relevan. Banyak aplikasi AI membutuhkan Retrieval-Augmented Generation atau RAG, yaitu pendekatan yang memungkinkan model AI mengambil informasi relevan dari sumber data eksternal sebelum menghasilkan jawaban.
Misalnya, sebuah perusahaan memiliki ribuan dokumen internal. Daripada memberikan seluruh dokumen kepada model AI, sistem dapat:
- Mengubah dokumen menjadi embedding.
- Menyimpan embedding di vector database.
- Mengubah pertanyaan pengguna menjadi embedding.
- Mencari dokumen yang paling relevan.
- Mengirim hasil pencarian kepada LLM.
- Menghasilkan jawaban berdasarkan informasi tersebut.
Vector database juga dapat digunakan untuk rekomendasi produk, pencarian dokumen, pencarian gambar, deteksi kemiripan, personalisasi konten, dan sistem AI.
Milvus, misalnya, mendukung berbagai pendekatan pencarian vector termasuk ANN, filtering, hybrid search, dan full-text search. Milvus juga memiliki pilihan deployment mulai dari penggunaan lokal hingga cluster Kubernetes berskala besar.
Kapan vector database digunakan?
Vector database cocok ketika aplikasi memiliki kebutuhan seperti:
- Semantic search.
- RAG untuk aplikasi AI.
- Sistem rekomendasi.
- Pencarian gambar berdasarkan kemiripan.
- Pencarian dokumen.
- Deteksi duplikasi atau kemiripan data.
- Knowledge retrieval untuk AI agent.
Namun, vector database tidak otomatis menggantikan PostgreSQL atau MySQL. Pada banyak aplikasi, vector database justru menjadi komponen tambahan di samping database utama.
2. Serverless Databases
Serverless database merupakan database yang dirancang agar pengembang tidak perlu mengelola kapasitas server database secara manual seperti pada infrastruktur tradisional.
Konsep serverless bukan berarti database tidak memiliki server. Server tetap digunakan di belakang layar, tetapi sebagian besar pengelolaan kapasitas dan infrastrukturnya ditangani oleh penyedia layanan.
Contohnya adalah Neon untuk PostgreSQL, PlanetScale untuk MySQL, dan Amazon Aurora Serverless.
Bagaimana serverless database melakukan scaling?
Pada database tradisional, administrator biasanya menentukan ukuran mesin berdasarkan perkiraan kebutuhan aplikasi. Jika server terlalu kecil, performa dapat menurun ketika traffic meningkat. Sebaliknya, jika server terlalu besar, sumber daya dapat menganggur ketika traffic sedang rendah.
Serverless database mencoba mengatasi masalah tersebut melalui autoscaling.
Neon, misalnya, menyediakan autoscaling dan fitur scale-to-zero. Compute dapat dikonfigurasi agar berhenti ketika tidak aktif, sehingga cocok untuk workload yang tidak terus-menerus sibuk.
Amazon Aurora Serverless juga dapat menyesuaikan kapasitas berdasarkan kebutuhan aplikasi. AWS menjelaskan bahwa Aurora Serverless dapat menaikkan atau menurunkan kapasitas secara otomatis dan mendukung scale-to-zero pada konfigurasi yang sesuai.
Hubungan serverless database dengan aplikasi modern
Serverless database sangat cocok dengan arsitektur seperti:
- AWS Lambda.
- Vercel Functions.
- Netlify Functions.
- Cloudflare Workers.
- API serverless.
- Aplikasi SaaS dengan traffic tidak stabil.
Misalnya, aplikasi hanya digunakan selama jam kerja. Pada malam hari, traffic turun drastis. Dengan database yang mampu melakukan scale-down, developer tidak harus mempertahankan kapasitas maksimal sepanjang waktu.
Hal tersebut mengubah cara developer menghitung biaya infrastruktur. Fokusnya bergeser dari “berapa besar server yang harus disiapkan?” menjadi “berapa banyak resource yang benar-benar digunakan aplikasi?”
Hal yang perlu diperhatikan
Serverless bukan berarti selalu lebih murah atau lebih cepat. Workload yang selalu aktif dan sangat stabil dapat memiliki karakteristik berbeda dengan aplikasi yang traffic-nya naik turun.
Developer juga harus memperhatikan cold start, connection pooling, batas koneksi, latency ketika compute kembali aktif, serta batas autoscaling yang ditawarkan oleh penyedia.
Dengan kata lain, serverless database sangat menarik untuk workload dinamis, tetapi tetap membutuhkan pengujian sebelum digunakan pada aplikasi produksi.
3. Distributed SQL atau NewSQL
Distributed SQL adalah pendekatan database yang mempertahankan karakteristik database relasional dan SQL, tetapi dirancang untuk berjalan secara terdistribusi di banyak mesin atau lokasi.
Teknologi yang termasuk kategori ini antara lain CockroachDB, YugabyteDB, dan Google Cloud Spanner.
Konsep ini muncul karena database tradisional memiliki tantangan ketika aplikasi berkembang secara global. Sebuah aplikasi internasional mungkin memiliki pengguna di Asia, Eropa, dan Amerika. Menempatkan seluruh database di satu lokasi dapat meningkatkan latency bagi pengguna yang berada jauh dari pusat data.
Distributed SQL mencoba memecahkan masalah tersebut melalui distribusi data dan replikasi.
Apa yang membedakan Distributed SQL?
Salah satu karakteristik pentingnya adalah kemampuan mempertahankan transaksi dan konsistensi data meskipun data tersebar di berbagai node.
CockroachDB, misalnya, mereplikasi record dalam deployment terdistribusi dan transaksi yang berhasil dikomit memenuhi properti ACID. CockroachDB juga menggunakan serializable isolation secara default.
Google Cloud Spanner juga dirancang sebagai database terdistribusi dengan konsistensi transaksi pada skala global serta replikasi sinkron otomatis untuk high availability. Spanner saat ini juga mendukung GoogleSQL dan PostgreSQL sebagai dialect SQL.
YugabyteDB mengambil pendekatan open-source dan cloud-native dengan kemampuan distributed SQL serta kompatibilitas PostgreSQL.
Mengapa teknologi ini penting untuk web global?
Bayangkan aplikasi marketplace yang memiliki pengguna dari berbagai negara. Data transaksi tidak hanya harus tersedia dengan cepat, tetapi juga harus konsisten.
Jika seorang pengguna membeli barang yang stoknya hanya tersisa satu unit, sistem harus mencegah dua transaksi di wilayah berbeda mengambil stok yang sama.
Di sinilah konsistensi transaksi menjadi penting.
Distributed SQL dapat menjadi pilihan ketika aplikasi membutuhkan kombinasi:
- SQL.
- Transaksi ACID.
- High availability.
- Horizontal scaling.
- Distribusi geografis.
- Konsistensi data.
Apakah semua aplikasi membutuhkan Distributed SQL?
Tidak.
Untuk aplikasi kecil, satu PostgreSQL atau MySQL yang dikelola dengan baik sering kali sudah cukup. Distributed SQL menjadi lebih relevan ketika kebutuhan availability, skala, distribusi geografis, dan konsistensi sudah menjadi faktor utama.
Teknologi ini juga membawa kompleksitas tersendiri karena developer harus memahami konsep latency antarwilayah, replication, transaction retry, partitioning, dan failure scenario.
4. Graph Databases
Graph database adalah database yang memprioritaskan hubungan antar data.
Jika database relasional biasanya berpikir dalam bentuk tabel, kolom, dan foreign key, graph database menggunakan konsep node dan edge.
Node mewakili entitas, sedangkan edge mewakili hubungan antarentitas.
Sebagai contoh:
User A -> membeli -> Produk B
User A -> mengikuti -> User C
User C -> bekerja di -> Perusahaan D
Struktur tersebut membuat hubungan menjadi bagian utama dari model data.
Neo4j menjelaskan graph database sebagai database yang menyimpan data dalam bentuk nodes, relationships, dan properties.
Mengapa graph database dibutuhkan?
Beberapa aplikasi memiliki hubungan data yang jauh lebih kompleks daripada sekadar hubungan antar tabel.
Contohnya adalah media sosial. Untuk menampilkan “teman dari teman”, aplikasi harus melakukan traversal melalui beberapa tingkat hubungan.
Kasus lain adalah rekomendasi produk.
Misalnya:
User -> membeli -> Produk A
User -> melihat -> Produk B
User lain -> membeli -> Produk A
User lain -> membeli -> Produk C
Dari hubungan tersebut, sistem dapat menemukan pola yang menghubungkan pengguna dengan produk.
Amazon Neptune juga menjelaskan bahwa graph database cocok untuk data yang sangat terhubung, termasuk recommendation engine, fraud detection, knowledge graph, dan network security.
Contoh penggunaan graph database
Graph database dapat digunakan untuk:
- Social network.
- Recommendation engine.
- Fraud detection.
- Knowledge graph.
- Identity and access management.
- Supply chain.
- Network topology.
- Relationship analytics.
Dalam sistem deteksi fraud, misalnya, hubungan antara rekening, perangkat, nomor telepon, alamat, kartu, dan transaksi dapat dianalisis sebagai graph.
Hal tersebut dapat membantu menemukan pola hubungan yang sulit terlihat jika data hanya dianalisis sebagai tabel terpisah.
Graph database bukan pengganti SQL
Graph database tidak harus menggantikan database relasional.
Sebuah aplikasi dapat menggunakan PostgreSQL untuk transaksi utama dan graph database untuk fitur relationship-heavy.
Pilihan tersebut bergantung pada kebutuhan aplikasi dan kompleksitas hubungan datanya.
5. Multi-Model Databases
Multi-model database mencoba menyelesaikan masalah yang muncul ketika sebuah aplikasi membutuhkan lebih dari satu model data.
Dalam arsitektur tradisional, developer dapat menggunakan:
- PostgreSQL untuk relational data.
- MongoDB untuk document data.
- Redis untuk key-value.
- Neo4j untuk graph.
- Vector database untuk embeddings.
Pendekatan tersebut memang memungkinkan, tetapi jumlah database yang semakin banyak juga meningkatkan kompleksitas deployment, monitoring, backup, security, connection management, dan sinkronisasi data.
Multi-model database menawarkan pendekatan berbeda: beberapa model data tersedia dalam satu mesin database.
Apa saja model yang dapat didukung?
Tergantung produknya, multi-model database dapat mencakup:
- Relational.
- Document.
- Graph.
- Key-value.
- Vector.
- Time-series.
- Geospatial.
SurrealDB, misalnya, saat ini mendeskripsikan satu engine yang dapat menangani document, graph, vector, text, time-series, geospatial, dan relational data dalam satu sistem dan satu transaksi ACID.
ArangoDB juga mendukung model document, graph, dan key-value dalam satu database.
Mengapa multi-model menarik bagi developer?
Bayangkan sebuah aplikasi e-commerce.
Data produk dapat berbentuk document karena setiap produk mungkin memiliki atribut berbeda. Hubungan antara produk dan pengguna dapat digunakan untuk rekomendasi. Data transaksi membutuhkan struktur relasional. Search dapat membutuhkan full-text atau vector.
Jika semuanya harus menggunakan database berbeda, arsitekturnya menjadi lebih kompleks.
Multi-model database mencoba menyatukan beberapa kebutuhan tersebut.
Kapan multi-model cocok?
Multi-model dapat menarik untuk:
- Aplikasi dengan banyak jenis data.
- Proyek startup yang ingin menyederhanakan stack.
- Aplikasi AI yang menggabungkan relational, document, dan vector data.
- Proyek yang ingin mengurangi jumlah database yang harus dikelola.
Namun, konsolidasi tidak selalu berarti performa terbaik untuk semua workload. Database khusus tetap dapat memberikan optimasi yang lebih spesifik pada kebutuhan tertentu.
6. Edge Databases
Edge database membawa konsep database lebih dekat ke lokasi pengguna.
Dalam arsitektur tradisional, aplikasi mungkin memiliki frontend di berbagai lokasi, tetapi database utama berada di satu atau beberapa region. Jika pengguna berada jauh dari database, request harus menempuh jarak jaringan yang lebih panjang.
Edge computing mencoba memindahkan pemrosesan sedekat mungkin dengan pengguna.
Edge database menerapkan konsep serupa pada penyimpanan atau akses data.
Contohnya adalah Turso yang berbasis libSQL/SQLite dan Cloudflare D1.
Mengapa latency menjadi penting?
Latency adalah waktu yang dibutuhkan untuk mengirim request dan menerima response.
Untuk aplikasi sederhana, perbedaan puluhan milidetik mungkin tidak terlalu terasa. Namun, pada aplikasi interaktif, API dengan request berulang, aplikasi global, atau workload yang sangat sensitif terhadap latency, lokasi database dapat menjadi faktor penting.
Cloudflare D1 merupakan database serverless yang menggunakan semantics SQLite dan dapat digunakan melalui Workers dan Pages.
Edge database dan arsitektur serverless
Edge database sangat cocok dengan:
- Cloudflare Workers.
- Edge Functions.
- CDN.
- Static site dengan dynamic data.
- Aplikasi global.
- API ringan.
- Aplikasi yang membutuhkan akses data dekat pengguna.
Namun, istilah “edge database” tidak selalu berarti seluruh database berada di ratusan lokasi dengan salinan penuh dan semua operasi dapat dilakukan secara lokal tanpa konsekuensi.
Developer tetap harus memahami model replikasi, konsistensi, write locality, konflik, dan bagaimana data didistribusikan.
Karena itu, klaim performa seperti latency di bawah 10 milidetik tidak boleh dianggap sebagai angka universal. Hasil sebenarnya sangat bergantung pada lokasi pengguna, lokasi data, query, jaringan, cache, ukuran payload, dan arsitektur aplikasi.
7. Real-Time Document dan Event Databases
Kategori terakhir adalah database yang menyediakan mekanisme sinkronisasi atau event secara real-time antara perubahan database dan aplikasi.
Pada aplikasi tradisional, browser biasanya mengirim request secara berkala untuk memeriksa apakah ada data baru.
Metode tersebut disebut polling.
Contohnya:
Browser -> Request -> Server -> Database
Kemudian beberapa detik kemudian:
Browser -> Request -> Server -> Database
Jika tidak ada perubahan, request tersebut menjadi pekerjaan tambahan.
Arsitektur real-time mencoba mengubah pola tersebut.
Ketika data berubah:
Database -> Event -> Client
Dengan begitu, UI dapat diperbarui segera setelah terjadi perubahan.
Supabase Realtime
Supabase menyediakan fitur Realtime Postgres Changes yang memungkinkan aplikasi mendengarkan perubahan INSERT, UPDATE, dan DELETE melalui WebSocket. Fitur ini dapat digunakan untuk aplikasi kolaboratif, dashboard real-time, dan chat.
Model seperti ini membuat PostgreSQL tidak hanya menjadi tempat penyimpanan data, tetapi juga menjadi sumber event yang dapat dikonsumsi aplikasi.
Contoh penggunaan
Teknologi real-time cocok untuk:
- Live chat.
- Dashboard monitoring.
- Collaborative editor.
- Sistem notifikasi.
- Status order.
- Aplikasi kolaboratif.
- Multiplayer atau aplikasi interaktif tertentu.
- Monitoring IoT.
Misalnya pada aplikasi pemesanan makanan, pengguna tidak harus melakukan refresh halaman untuk mengetahui perubahan status pesanan.
Ketika status berubah dari “diproses” menjadi “dikirim”, event dapat dikirim ke aplikasi dan UI diperbarui secara otomatis.
Mengapa real-time mengubah stack aplikasi?
Tanpa mekanisme real-time, developer mungkin perlu membangun beberapa komponen tambahan:
- Polling.
- Message broker.
- WebSocket server.
- Event processor.
- Sinkronisasi state.
Database dengan fitur real-time dapat mengurangi sebagian pekerjaan tersebut.
Namun, real-time database juga harus dirancang dengan hati-hati. Semakin banyak client yang berlangganan perubahan, semakin penting pengaturan filtering, authorization, connection management, dan event volume.
Bagaimana 7 Teknologi Database Ini Mengubah Stack Aplikasi Web?
Ketujuh teknologi tersebut sebenarnya tidak berdiri sendiri. Perubahan paling besar justru terlihat dari cara developer menyusun arsitektur aplikasi.
Dulu, stack aplikasi web sederhana mungkin terdiri dari:
Frontend -> Backend -> PostgreSQL
Sekarang, aplikasi modern dapat memiliki struktur seperti:
Frontend -> Edge Runtime -> API -> Serverless Database
Kemudian AI ditambahkan:
Application -> LLM -> Vector Database -> Source Database
Atau aplikasi global:
Users -> Edge -> Distributed SQL
Untuk aplikasi yang membutuhkan hubungan kompleks:
Application -> Relational Database + Graph Database
Sedangkan aplikasi kolaboratif dapat menggunakan:
Frontend -> Real-Time Layer -> PostgreSQL
Perubahan ini menunjukkan bahwa database sekarang dipilih berdasarkan karakteristik workload.
Database bukan lagi hanya pertanyaan “apakah menggunakan SQL atau NoSQL?”
Pertanyaan yang lebih relevan adalah:
- Apakah data membutuhkan semantic search?
- Apakah traffic berubah-ubah?
- Apakah aplikasi harus berjalan secara global?
- Apakah hubungan antarentitas sangat kompleks?
- Apakah aplikasi memiliki banyak jenis model data?
- Apakah pengguna membutuhkan latency rendah?
- Apakah UI harus menerima perubahan data secara real-time?
Jawaban atas pertanyaan tersebut akan membantu menentukan teknologi database yang sesuai.
Cara Memilih Database Modern untuk Aplikasi Web
Tidak semua teknologi database modern harus dimasukkan ke dalam satu aplikasi. Justru salah satu kesalahan arsitektur adalah menambahkan teknologi hanya karena sedang populer.
Untuk aplikasi AI dan semantic search
Vector database dapat dipertimbangkan ketika aplikasi membutuhkan pencarian berbasis embedding, RAG, recommendation system, atau similarity search.
Untuk traffic yang tidak stabil
Serverless database dapat menjadi pilihan ketika traffic berubah-ubah dan developer ingin mengurangi pengelolaan kapasitas secara manual.
Untuk aplikasi global
Distributed SQL relevan ketika aplikasi membutuhkan transaksi SQL, konsistensi, high availability, dan distribusi geografis.
Untuk data yang sangat saling terhubung
Graph database dapat dipertimbangkan ketika hubungan antarentitas menjadi bagian utama dari kebutuhan aplikasi.
Untuk aplikasi dengan banyak model data
Multi-model database dapat mengurangi jumlah sistem yang harus dikelola ketika aplikasi memiliki kebutuhan document, graph, relational, atau vector.
Untuk aplikasi global dengan kebutuhan latency rendah
Edge database dapat dipertimbangkan jika akses data perlu didekatkan dengan lokasi pengguna dan model konsistensinya sesuai dengan kebutuhan aplikasi.
Untuk aplikasi yang membutuhkan update langsung
Real-time database atau database dengan event streaming dapat membantu ketika UI harus segera mengetahui perubahan data tanpa polling berulang.
Perbandingan 7 Teknologi Database Modern
| Teknologi | Fungsi Utama | Contoh | Kekuatan Utama | Cocok Untuk | Pertimbangan |
|---|---|---|---|---|---|
| Vector Database | Menyimpan dan mencari vector embeddings | Pinecone, Milvus, Qdrant | Semantic search dan similarity search | AI, RAG, rekomendasi, pencarian semantik | Biasanya menjadi pelengkap database utama |
| Serverless Database | Menyesuaikan kapasitas database dengan workload | Neon, PlanetScale, Amazon Aurora Serverless | Autoscaling dan pengelolaan infrastruktur lebih sederhana | SaaS, API, aplikasi dengan traffic fluktuatif | Perlu memperhatikan cold start, connection dan batas resource |
| Distributed SQL | SQL terdistribusi dengan transaksi dan konsistensi | CockroachDB, YugabyteDB, Google Spanner | Skalabilitas dan distribusi geografis | Aplikasi global dan workload transaksional | Arsitektur lebih kompleks dan perlu memahami distributed systems |
| Graph Database | Menyimpan dan menelusuri hubungan antarentitas | Neo4j, Amazon Neptune, Memgraph | Relationship traversal | Social network, fraud detection, rekomendasi, knowledge graph | Tidak selalu diperlukan untuk aplikasi CRUD biasa |
| Multi-Model Database | Mendukung beberapa model data dalam satu engine | SurrealDB, ArangoDB, Azure Cosmos DB | Mengurangi fragmentasi data layer | Aplikasi dengan data relational, document, graph atau vector | Database khusus dapat tetap unggul pada workload tertentu |
| Edge Database | Menempatkan akses data dekat pengguna | Turso, Cloudflare D1 | Potensi pengurangan latency dan integrasi edge | Aplikasi global, Workers, edge computing | Replikasi, konsistensi dan lokasi data perlu diperhatikan |
| Real-Time Document/Event Database | Menyinkronkan perubahan data dengan client secara real-time | Supabase, MongoDB Atlas Device Sync | Update UI secara langsung | Chat, dashboard, kolaborasi, notifikasi | Connection, event volume dan authorization harus dirancang |
Pada akhirnya, perkembangan database modern tidak berarti database tradisional akan hilang. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, dan database relasional lainnya tetap menjadi fondasi penting bagi banyak aplikasi.
Yang berubah adalah pilihan arsitektur di sekelilingnya.
Sebuah aplikasi dapat menggunakan PostgreSQL sebagai database transaksi utama, vector database untuk semantic search, Redis untuk caching, dan layanan real-time untuk sinkronisasi UI. Pada aplikasi lain, kombinasi tersebut mungkin tidak diperlukan sama sekali.
Karena itu, teknologi database sebaiknya dipilih berdasarkan kebutuhan data, pola akses, konsistensi, latency, skala, biaya, serta kemampuan tim untuk mengoperasikannya.
Tujuh teknologi yang dibahas di atas menunjukkan arah perkembangan database web modern: database semakin terintegrasi dengan AI, semakin elastis melalui serverless, semakin terdistribusi melalui Distributed SQL, semakin berorientasi pada hubungan melalui graph, semakin fleksibel melalui multi-model, semakin dekat dengan pengguna melalui edge, dan semakin interaktif melalui real-time data.
Bagi developer, perubahan tersebut membuka lebih banyak pilihan ketika merancang stack aplikasi. Namun, banyaknya pilihan juga membuat pemahaman terhadap karakteristik workload menjadi semakin penting. Teknologi database yang tepat bukan selalu yang paling baru, melainkan yang paling sesuai dengan bentuk data dan kebutuhan aplikasi yang sedang dibangun.
