Kekurangan MongoDB sebagai Tools Data Engineer
Ada berbagai tools yang bisa dimanfaatkan oleh data engineer. Salah satunya yaitu MongoDB. MongoDB adalah salah satu database NoSQL yang populer dan banyak digunakan oleh data engineer di berbagai industri. Dengan kemampuan untuk menangani data dalam jumlah besar dan fleksibilitas dalam penyimpanan data yang tidak terstruktur,
MongoDB sering menjadi pilihan utama dalam pengembangan aplikasi modern. Namun, seperti halnya tools lain, MongoDB juga memiliki kekurangan yang perlu diperhatikan oleh data engineer. Berikut adalah beberapa kekurangan MongoDB yang dapat mempengaruhi keputusan dalam memilih alat ini untuk proyek data engineering. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Konsistensi Data yang Lemah
Salah satu kekurangan utama MongoDB adalah model konsistensinya yang bersifat eventual consistency. Dalam beberapa kasus, data yang ditulis ke database mungkin tidak segera tersedia untuk dibaca di seluruh replika. Hal ini bisa menjadi masalah dalam aplikasi yang membutuhkan konsistensi data yang tinggi, di mana data yang tidak konsisten dapat menyebabkan kesalahan atau perilaku yang tidak diinginkan.
Credits: GTech
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Keterbatasan dalam Pembuatan Indeks
Meskipun MongoDB mendukung pembuatan indeks, termasuk indeks kompleks, ada batasan pada jumlah dan ukuran indeks yang dapat dibuat. Penggunaan indeks yang berlebihan atau tidak tepat dapat mempengaruhi kinerja penulisan dan penggunaan sumber daya. Hal ini menjadi tantangan dalam skenario dengan kebutuhan query yang kompleks atau volume data yang sangat besar.
3. Kurangnya Fitur Join yang Kuat
Tidak seperti database relasional yang memiliki fitur join yang kuat, MongoDB tidak mendukung join antar koleksi dengan baik. Meskipun terdapat agregasi framework yang memungkinkan query lintas koleksi, fitur ini tidak sekuat join SQL dan bisa menjadi rumit serta lambat ketika diterapkan pada dataset besar.
Credits: MongoDB
4. Performa Penulisan yang Terbatas
MongoDB sering kali dikritik karena performa penulisannya yang kurang baik dibandingkan dengan database NoSQL lainnya seperti Cassandra atau HBase, terutama ketika menangani beban kerja yang sangat tinggi. Hal ini terutama disebabkan oleh mekanisme kunci pada tingkat dokumen yang dapat mengakibatkan bottleneck ketika banyak operasi penulisan terjadi secara bersamaan.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
5. Kompleksitas dalam Pengelolaan Data
MongoDB memungkinkan penyimpanan data dalam format yang tidak terstruktur, yang bisa menjadi pedang bermata dua. Kebebasan ini dapat mengarah pada skema data yang tidak konsisten atau sulit dikelola, terutama dalam tim besar atau proyek jangka panjang di mana perubahan skema sering terjadi.
MongoDB menawarkan banyak keunggulan dalam hal fleksibilitas dan kemampuan untuk menangani data yang tidak terstruktur. Namun, kekurangan seperti konsistensi data yang lemah, dukungan transaksi yang terbatas, dan kompleksitas pengelolaan data perlu dipertimbangkan oleh data engineer sebelum memilih MongoDB sebagai solusi database. Penting untuk mengevaluasi kebutuhan spesifik proyek dan memahami batasan-batasan MongoDB agar dapat menggunakannya secara efektif dan mengurangi potensi risiko kedepannya.
Tak cuma MongoDB, kamu juga bisa lho belajar tools dan skill lainnya lewat DQLab! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Tunggu apalagi? Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid