Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Tools Data Engineer MongoDB

Belajar Data Science di Rumah 30-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-04-2023-11-01-101437_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai praktisi data yang bertanggung jawab merancang, membangun, mengelola, dan memelihara infrastruktur data serta sistem database, data engineer perlu tools yang dapat diandalkan. Salah satu tools populer yang biasanya digunakan adalah MongoDB. Tools ini memiliki cara kerja yang unik karena tidak menggunakan skema baris dan kolom seperti tools pada umumnya.


Dalam artikel berikut ini, kalian akan belajar mengenal MongoBD lebih lanjut sebagai tools data engineer. Disertakan pula kelebihan dan kekurangan tools tersebut agar SahabatDQ memiliki bahan pertimbangan ketika memilih menggunakannya selama proses pengolahan database.


Yuk, langsung cari tahu lebih lanjut di pembahasan berikut!


1. Apa itu MongoDB?

Data Engineer


MongoDB adalah sistem manajemen basis data (DBMS) berbasis dokumen dan bersifat open-source serta berorientasi pada dokumen JSON (JavaScript Object Notation). Artinya, MongoDB tidak menggunakan tabel untuk menyimpan data, melainkan menyimpan data dalam format dokumen BSON (Binary JSON).


Jadi, setiap dokumen dalam MongoDB memiliki struktur yang fleksibel, tidak harus memiliki kolom atau atribut yang sama dengan dokumen lainnya dalam satu koleksi yang sama.


Tools data engineer ini biasanya digunakan untuk mengelola data semi-struktur atau tidak terstruktur. Selain itu, MongoDB juga mendukung fitur-fitur seperti indeks, kueri kompleks, agregasi data, dan replikasi otomatis untuk meningkatkan kinerja dan ketersediaan sistem.


Dengan desain yang bersifat horizontal scalable, MongoDB dapat dengan mudah diintegrasikan dengan aplikasi lainnya.


2. Kelebihan MongoDB

Keunggulan utama MongoDB adalah fleksibilitasnya dalam menyimpan data. MongoDB menggunakan format dokumen BSON sehingga kalian dapat menyimpan data dengan struktur yang kompleks dan variatif tanpa harus mengikuti skema data.


Cara ini sangat menguntungkan dalam pengembangan aplikasi di mana struktur data sering berubah atau tidak terdefinisi dengan jelas di awal pengembangan.


Dengan kemampuan partisi data (sharding), MongoDB juga memudahkan kalian saat membagi data ke dalam beberapa server atau node secara otomatis. Jadi, MongoDB sangat cocok untuk aplikasi dengan volume data besar yang membutuhkan peningkatan kapasitas dan kinerja secara dinamis seiring pertumbuhan aplikasi.


Kalian juga dapat dengan mudah menambahkan server atau node ke kluster MongoDB untuk meningkatkan kapasitas tanpa mengganggu kinerja sistem secara keseluruhan.


Selain itu, MongoDB mendukung replikasi otomatis yang memastikan ketersediaan data dan keandalan sistem. Dengan replikasi, data dapat disalin secara terdistribusi ke beberapa server atau node, membuat salinan cadangan yang dapat diakses jika terjadi kegagalan pada salah satu server.


Cara ini tidak hanya meningkatkan kemampuan sistem tapi juga memastikan developer dapat mengakses data yang konsisten dan dapat diandalkan, bahkan dalam situasi darurat.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


3. Kekurangan MongoDB

Meskipun MongoDB memiliki banyak kelebihan, tools data engineer ini juga memiliki beberapa kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Salah satunya adalah konsistensi data. MongoDB menggunakan model konsistensi yang disebut "eventual consistency", yang berarti pada suatu waktu, semua replika data akan menjadi konsisten, tetapi tidak ada jaminan bahwa data akan segera konsisten setelah suatu perubahan dilakukan.


Hal ini dapat menjadi masalah pada aplikasi ketika konsistensi data yang tinggi sangat diperlukan, seperti pada sistem keuangan atau perbankan.


Kekurangan lainnya adalah kompleksitas konfigurasi. MongoDB memiliki berbagai opsi konfigurasi dan pengaturan yang dapat membingungkan bagi pengguna yang baru memulai atau tidak memiliki pengalaman dalam administrasi basis data.


Konfigurasi yang salah dapat mengakibatkan kinerja sistem menjadi buruk atau bahkan berisiko kehilangan data. Oleh karena itu, memahami dan mengelola konfigurasi dengan benar sangat penting untuk menjaga stabilitas dan kinerja MongoDB.


Selain itu, MongoDB juga dapat mengalami overhead penyimpanan. Meskipun BSON adalah format data yang fleksibel, tapi juga dapat menjadi kurang efisien dalam hal penggunaan ruang penyimpanan dibandingkan dengan format data yang lebih terstruktur seperti dalam basis data relasional. Hal ini dapat menjadi kekhawatiran utama jika aplikasi kalian membutuhkan penyimpanan data yang sangat efisien.


4. Alternatif Tools Data Engineer Lainnya

Data Engineer

Sumber gambar: .fromdev.com


Ada beberapa alternatif tools yang dapat digunakan selain MongoDB, tergantung pada kebutuhan spesifik proyek dan preferensi SahabatDQ. Salah satu alternatif yang populer adalah Apache Cassandra, basis data NoSQL terdistribusi yang dirancang untuk menangani volume data besar dan memastikan ketersediaan data yang tinggi. Cassandra menggunakan model data kolom yang memungkinkan peningkatan skala horizontal dan mendukung replikasi otomatis.


Selain itu, ada Apache HBase berupa basis data terdistribusi lainnya yang beroperasi pada lingkup Hadoop Distributed File System (HDFS). HBase adalah basis data NoSQL berbasis kolom yang dioptimalkan untuk membaca dan menulis data yang sangat besar dan cepat.


Dengan arsitektur yang mirip dengan Google Bigtable, HBase dapat mengelola triliunan baris data dan sangat cocok untuk aplikasi Big Data yang membutuhkan kinerja tinggi dan analisis data real-time.


Bagi kalian yang memerlukan penyimpanan data dengan skema tradisional dan transaksi ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), basis data relasional seperti PostgreSQL atau MySQL tetap menjadi pilihan yang sangat baik.


PostgreSQL adalah sistem basis data relasional open-source yang mendukung struktur data yang kompleks, indeks yang kuat, dan fitur-fitur tingkat lanjut seperti pengelolaan transaksi yang andal, fungsi-fungsi yang dapat disesuaikan, dan replikasi data.


Selain opsi tersebut, ada juga platform cloud seperti Amazon RDS (Relational Database Service) dan Google Cloud Bigtable yang menyediakan solusi basis data yang dikelola dengan skalabilitas tinggi. Amazon RDS mendukung berbagai basis data relasional termasuk PostgreSQL, MySQL, dan Microsoft SQL Server, sementara Google Cloud Bigtable adalah basis data NoSQL terdistribusi yang dirancang untuk kinerja tinggi dan skala besar di lingkungan cloud.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Nah, dapat disimpulkan ternyata setiap tools data engineer memiliki kelebihan dan kekurangannya. Tapi yang pasti, untuk bisa menggunakan tools tersebut SahabatDQ harus memiliki pemahaman dulu dalam penulisan query SQL. 


Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri menjadi data engineer andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login