Komunitas teknologi sedang mengadakan diskusi hangat tentang apakah database relasional tradisional masih menjadi pilihan yang tepat untuk aplikasi modern yang menangani struktur data kompleks dan bervariasi. Percakapan ini dimulai dari tantangan penyimpanan data polimorfik - informasi yang dapat mengambil bentuk berbeda tergantung situasinya, seperti metode pembayaran yang bisa berupa kartu kredit atau rekening bank.
Pendekatan Tradisional Menunjukkan Usianya
Developer telah lama berjuang dengan memasukkan data kompleks ke dalam struktur tabel yang kaku dari database relasional. Pendekatan standar meliputi pembuatan tabel lebar dengan banyak kolom nullable, memisahkan data ke beberapa tabel terkait, atau menggunakan hubungan foreign key. Setiap metode memiliki trade-off antara performa query, integritas data, dan kompleksitas pemeliharaan.
Banyak developer menemukan solusi tradisional ini semakin merepotkan. Kebutuhan untuk menulis aturan validasi kompleks, menangani banyak nilai null, dan mengelola hubungan rumit antar tabel menciptakan apa yang disebut beberapa orang sebagai kompleksitas aksidental - masalah yang ada karena alat yang kita gunakan, bukan karena kebutuhan bisnis yang sebenarnya.
Lima Pendekatan Database untuk Data Polimorfik:
- Tabel Tunggal dengan Field yang Dapat Bernilai Null - Sederhana tetapi menciptakan banyak nilai null
- Foreign Key dari Parent ke Child - Normalisasi yang lebih baik tetapi query yang kompleks
- Tagged Union dari Foreign Key - Fleksibel tetapi memerlukan validasi yang kompleks
- Foreign Key dari Child ke Parent - Relasi yang bersih tetapi tantangan validasi
- Kolom JSON - Kompromi modern dengan fleksibilitas bawaan
Komunitas Mendorong Alternatif Modern
Diskusi ini telah mengungkap pendapat kuat tentang beralih dari database tradisional sepenuhnya. Beberapa developer mengadvokasi solusi NoSQL seperti MongoDB , yang secara alami menangani struktur data bervariasi tanpa perlu gimnastik skema yang kompleks. Yang lain menunjuk pada teknologi database yang lebih baru yang menerapkan pendekatan pemodelan data berbeda.
Pada titik tertentu seseorang perlu menyadari bahwa kita menggunakan jenis primitif yang salah untuk membangun sistem terdistribusi saat ini. Jelas OO dan RDBMS tidak akan mengeluarkan kita dari lubang tar.
Database Entity-Attribute-Value (EAV) seperti Datomic dan XTDB mendapat perhatian karena fleksibilitasnya dalam menangani data polimorfik. Sistem ini memperlakukan atribut individual sebagai blok bangunan dasar daripada memaksa semuanya ke dalam struktur tabel yang telah ditentukan sebelumnya.
Teknologi Database Alternatif yang Disebutkan:
- NoSQL: MongoDB untuk penyimpanan berbasis dokumen
- Database EAV: Datomic, XTDB untuk pemodelan entity-attribute-value
- Database Graph: EdgeDB dengan dukungan query polimorfik asli
- Platform Terdistribusi: Rama untuk penanganan data dan komputasi terpadu
JSON Muncul sebagai Jalan Tengah Praktis
Untuk tim yang belum siap meninggalkan infrastruktur database yang ada, kolom JSON menawarkan solusi kompromi. Database modern seperti PostgreSQL dan MySQL sekarang menyediakan dukungan JSON yang kuat dengan kemampuan indexing dan validasi. Pendekatan ini memungkinkan developer menyimpan struktur data kompleks dan bervariasi sambil mempertahankan beberapa manfaat database relasional.
Namun, komunitas tetap terbagi dalam pendekatan ini. Meskipun kolom JSON memecahkan masalah langsung penyimpanan data polimorfik, mereka dapat membuat query lebih kompleks dan mungkin berdampak pada performa untuk kasus penggunaan tertentu.
Pencarian Primitif yang Lebih Baik
Percakapan yang lebih luas mengungkap pertanyaan fundamental tentang apakah teknologi database saat ini memadai untuk sistem terdistribusi modern. Beberapa developer berargumen bahwa solusi sebenarnya terletak pada platform yang menangani penyimpanan data dan komputasi bersama-sama, daripada memperlakukannya sebagai masalah terpisah.
Pergeseran pemikiran ini menunjukkan bahwa proses pemilihan database harus fokus lebih sedikit pada memaksa model data yang ada untuk cocok dengan struktur tradisional dan lebih pada memilih alat yang secara alami selaras dengan pola data aplikasi dan kebutuhan akses.
Perdebatan ini menyoroti periode transisi penting dalam pengembangan perangkat lunak, di mana tim harus menyeimbangkan stabilitas dan familiaritas teknologi yang mapan dengan manfaat potensial pendekatan yang lebih baru yang dirancang untuk kebutuhan data kompleks saat ini.