3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 35 Menit 50 Detik

Intip Perbandingan Sistem Operasi SQL vs MongoDB!

Belajar Data Science di Rumah 03-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-06-2024-01-02-182245_x_Thumbnail800.jpg

SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengakses basis data relasional. SQL merupakan bahasa standar yang digunakan untuk berinteraksi dengan basis data relasional seperti MySQL, PostgreSQL, SQL Server, dan lain-lain.


Namun, ada pula bahasa lain yang tergolong ke dalam basis data NoSQL yaitu MongoDB. Namun, seringkali orang-orang salah mengartikan bahwa SQL dan MongoDB adalah satu keluarga karena menggunakan konsep basis data. Padahal, keduanya jauh berbeda dari segi penggunaan bahasa seperti basis data SQL maupun NoSQL.


SQL dan MongoDB juga memiliki perbedaan dalam bahasa kueri yang digunakan. Sementara SQL menggunakan Structured Query Language untuk melakukan operasi pada data relasional, MongoDB menggunakan MongoDB Query Language (MQL), yang lebih berorientasi pada dokumen dan memanfaatkan format JSON. Kedua bahasa ini memiliki pendekatan yang berbeda dalam menyaring, memproyeksikan, dan mengelola data.


Lalu apa saja perbandingan lain dari SQL dan MongoDB? Kita akan kupas tuntas lebih jauh antara keduanya melalui postingan berikut ini. So, keep scrolling ya sahabat DQLab!


1. Tipe Database

SQL dan MongoDB memiliki perbedaan dalam hal tipe database dan pendekatan penyimpanan data. SQL (Structured Query Language) adalah jenis database relasional, yang berarti data disimpan dalam tabel terstruktur dengan kolom-kolom yang telah ditentukan sebelumnya. Model ini memungkinkan relasi antar tabel dan penggunaan bahasa SQL untuk melakukan kueri kompleks.

SQL

Sumber Gambar: MongoDB


Di sisi lain, MongoDB merupakan contoh dari database NoSQL atau non-relasional. MongoDB menggunakan model penyimpanan dokumen, di mana data disimpan dalam bentuk dokumen BSON (Binary JSON). Dokumen-dokumen ini dapat berisi struktur yang fleksibel dan dapat berbeda satu sama lain. MongoDB tidak memerlukan skema tetap, yang berarti kita dapat dengan mudah menambahkan atau menghapus kolom tanpa harus mengubah skema database secara keseluruhan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Bahasa Query

Selanjutnya, perbedaan antara SQL dan MongoDB juga dapat ditelusuri dari bahasa query yang digunakan. SQL menggunakan Structured Query Language, yang merupakan bahasa query standar untuk database relasional. Dengan SQL, kita menggunakan pernyataan seperti SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE untuk berinteraksi dengan database. SQL juga mendukung JOIN untuk menggabungkan data dari berbagai tabel.


Di sisi lain, MongoDB menggunakan bahasa query berbasis dokumen yang disebut BSON (Binary JSON). Dalam MongoDB, kita menggunakan metode query yang khas untuk menemukan, menyisipkan, memperbarui, dan menghapus dokumen. Contoh penggunaan termasuk pemanggilan fungsi seperti find(), insert(), update(), dan remove(). Bahasa query MongoDB lebih bersifat objek dan mirip dengan notasi JSON, yang membuatnya lebih intuitif untuk bekerja dengan dokumen berstruktur fleksibel.


3. Performa

SQL umumnya sangat baik untuk query kompleks yang melibatkan banyak join antar tabel. Kemampuan untuk menggabungkan data dari berbagai tabel dengan kunci asing memungkinkan pengguna SQL untuk melakukan analisis data yang kompleks dan mendapatkan wawasan yang mendalam.


SQL juga menyediakan fitur transaksi yang memastikan konsistensi data, yang sangat penting dalam situasi di mana perubahan harus dikomunikasikan ke beberapa tabel secara serentak.

SQL

Sumber Gambar: Microsoft Learn


Sebaliknya, MongoDB cenderung memberikan performansi yang baik untuk query yang melibatkan pembacaan dan penulisan data secara cepat. Struktur dokumen yang fleksibel dan penyimpanan data dalam bentuk BSON memungkinkan akses cepat ke data tanpa perlu melakukan join yang kompleks. MongoDB sering digunakan dalam situasi di mana kecepatan membaca atau menulis data menjadi prioritas, seperti pada aplikasi riak tinggi, analisis data besar, atau ketika skema data sering berubah.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


4. Kompatibilitas

Dari segi kompatibilitas, SQL lebih cocok untuk aplikasi yang memerlukan integritas referensial dan transaksi yang kompleks. Basis data relasional dengan model skema yang ketat memastikan keakuratan dan konsistensi data, yang kritis dalam aplikasi seperti sistem manajemen keuangan, sistem pemesanan, atau sistem inventaris.


Sebaliknya, MongoDB cocok untuk aplikasi dengan kebutuhan fleksibilitas skema dan skala yang besar, terutama pada lingkungan cloud dan pengembangan cepat. Sistem basis data NoSQL yang berbasis dokumen memungkinkan pengembang untuk bekerja dengan data yang tidak memiliki struktur tetap, memudahkan adaptasi terhadap perubahan kebutuhan aplikasi.


MongoDB juga mendukung kemampuan skala horizontal, memungkinkan distribusi data di sejumlah node, yang sangat berguna dalam menghadapi pertumbuhan data yang signifikan


Jadi, sudah tahu kan perbedaan antara SQL dengan MongoDB? Hati-hati ya, jangan sampai kamu salah membedakannya lagi. Terus darimana kita belajar tentang konsep SQL secara keseluruhan? Tidak perlu khawatir guys, DQLab adalah jawabannya.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai kasus. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan perkuat kemampuan SQL kalian untuk melindungi database dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :