Perbandingan Database Relasional dan NoSQL: PostgreSQL vs MongoDB

       Gambar:Krzysztof Kowalik, "Database", Unsplash

Pengenalan: Relasional vs NoSQL

Sebelum membandingkan, mari kita pahami konteksnya:

• Database relasional (SQL) menggunakan tabel dan skema tetap (rigid schema), cocok untuk data terstruktur dan kebutuhan integritas tinggi.

• NoSQL (dokumen seperti MongoDB) menyimpan data dalam format JSON/BSON, fleksibel tanpa skema tetap dan optimal untuk data semi-terstruktur.

Apa itu PostgreSQL?

PostgreSQL adalah sistem database relasional open-source, dikenal kokoh & kaya fitur—seperti ACID, MVCC, JSONB, dan dukungan tipe data lanjutan (range, geo, custom) aws.amazon.com+1jetorbit.com+1jetorbit.com+1geeksforgeeks.org+1.

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah database NoSQL dokumen-oriented. Ia menyimpan data dalam BSON, mendukung transaksi ACID multi-dokumen (sejak v4.0), replikasi, sharding, dan query fleksibel .

---

Struktur Data & Skema

• PostgreSQL: baris (tuple) dengan struktur kolom dan tipe jelas—ideal untuk data konsisten seperti transaksi finansial aws.amazon.com.

• MongoDB: dokumen JSON fleksibel — setiap record bisa berbeda struktur, memudahkan iterasi schema saat development awal aws.amazon.com+2verpex.com+2jetorbit.com+2.

---

Bahasa Query & Integritas Data

• PostgreSQL: SQL standar + ekstensi powerful (CTE, window functions) .

• MongoDB: MongoDB Query Language (MQL) dengan dukungan pipeline agregasi, geospatial, text search verpex.com+2aws.amazon.com+2aws.amazon.com+2.

PostgreSQL menang telak pada data integrity & relasi dengan foreign key dan transaksi ACID kuat, sementara MongoDB fleksibel namun kurang konsisten tanpa strategi tambahan reddit.com+13gurkhatech.com+13jetorbit.com+13.

---

Transaksi & ACID

Sebagai database relasional, PostgreSQL sepenuhnya ACID compliant, mendukung MVCC dan WAL untuk isolation tinggi .

MongoDB kini mendukung transaksi multi-dokumen, tapi inti desainnya masih dokumen tunggal dan eventual consistency menjadi default yang membutuhkan setup ekstra .

---

Skalabilitas & Performa

Vertical vs Horizontal Scaling

• PostgreSQL cocok untuk scaling vertikal (tambah RAM/CPU).

• MongoDB unggul di scaling horizontal (sharding) dan replikasi natively .

Kasus Performa

• MongoDB lebih cepat saat tulis besar dan struktur data dinamis .

• PostgreSQL unggul pada query kompleks, join, dan analitik berkat optimasi query planner, JIT, dan parallel execution kinsta.com.

---

Indexing & Query Optimization

Kedua sistem punya indeks kuat. MongoDB menawarkan full-text, geospatial, compound, sedangkan PostgreSQL memakai B-tree, GIN, GiST, dll jetorbit.com+6aws.amazon.com+6aws.amazon.com+6.

Namun MongoDB bisa memilih plan suboptimal karena FPTP optimizer arxiv.org. PostgreSQL lebih matang secara planner.

---

Konsistensi & Availability

• MongoDB gunakan primary-secondary replication dan failover otomatis en.wikipedia.org.

• PostgreSQL menawarkan streaming & logical replication plus auto‐failover tools seperti PAF aws.amazon.com+1aws.amazon.com+1.

Redistribution read via secondary nodes membantu load balancing di kedua DB.

---

Community & Ekosistem

• PostgreSQL: komunitas matang, banyak extension (PostGIS dsb), dokumentasi kuat aws.amazon.comreddit.com.

• MongoDB: ekosistem modern, integrasi Atlas, Compass, banyak dipakai startup .

---

Kelebihan & Kekurangan Ringkas

✅ PostgreSQL

Kelebihan:

• Skema data yang ketat dan konsisten (rigid schema).

• Dukungan penuh terhadap transaksi ACID dan integritas data tinggi.

• Cocok untuk query relasi kompleks (JOIN, subquery, dll).

• Optimasi performa: query planner canggih, JIT, dan eksekusi paralel.

• Komunitas besar dan banyak plugin ekstensi (misalnya PostGIS).

Kekurangan:

• Kurang fleksibel saat menangani data semi-terstruktur atau skema yang sering berubah.

• Skalabilitas horizontal (sharding) memerlukan tool tambahan seperti Citus.

• Kurva belajar cukup tinggi bagi pemula.

---

✅ MongoDB

Kelebihan:

• Fleksibel tanpa skema tetap (schema-less), cocok untuk pengembangan cepat dan iteratif.

• Performa tinggi dalam write-heavy workloads dan data tidak terstruktur.

• Skalabilitas horizontal (sharding) native dan dukungan replikasi otomatis.

• Mendukung pencarian teks, query geo-spasial, dan pipeline agregasi yang powerful.

Kekurangan:

• Inkonsistensi data lebih mungkin terjadi tanpa kontrol skema.

• Transaksi multi-dokumen baru stabil di versi terbaru (≥4.0).

• Kurang optimal untuk query relasi kompleks.

Kasus & Saran Praktis

Redditor menyatakan:

“MongoDB feels more natural… prefer doc model. But PG unggul untuk relational data” reddit.com+1reddit.com+1.

Pendekatan hybrid valid:

“Simpan user core di PostgreSQL, data fleksibel di MongoDB” aws.amazon.com+2jetorbit.com+2geeksforgeeks.org+2astera.com+3reddit.com+3verpex.com+3.

Pilihan:

• Pilih PostgreSQL kalau butuh integritas, transaksi, relasi kompleks, compliance.

• Pilih MongoDB untuk schema cepat berubah, data semi-terstruktur, dan skalabilitas horizontal.

---

Studi Kasus: Penggunaan PostgreSQL dan MongoDB dalam Dunia Nyata

Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas, mari kita lihat beberapa studi kasus atau contoh penggunaan nyata dari kedua jenis database ini dalam berbagai industri.

Kasus 1: Sistem Perbankan Menggunakan PostgreSQL

Sistem perbankan membutuhkan akurasi data yang sangat tinggi dan harus mendukung transaksi dalam jumlah besar secara simultan. Dalam skenario ini, PostgreSQL sering menjadi pilihan utama karena:

• Dukungan Transaksi ACID: Setiap transaksi keuangan harus konsisten dan tidak boleh gagal di tengah jalan. PostgreSQL mampu menjamin hal ini.

• Relasi yang Kompleks: Data pelanggan, rekening, transaksi, dan log audit semuanya berelasi. PostgreSQL mengelola ini dengan sangat baik.

• Audit dan Logging: PostgreSQL menyediakan sistem logging dan tracking perubahan data yang sangat membantu dalam audit internal dan eksternal.

• Kasus 2: Aplikasi E-Commerce Besar Menggunakan MongoDB
  Situs e-commerce yang memiliki jutaan produk dan harus sering memperbarui informasi seperti harga, stok, atau variasi produk sering menggunakan MongoDB, karena:

• Skema Fleksibel: Produk yang dijual bisa sangat beragam, mulai dari pakaian hingga elektronik. MongoDB memungkinkan penyimpanan data yang tidak seragam dengan lebih mudah.

• Performa Baca-Tulis Cepat: Dalam skenario diskon flash sale atau kampanye besar-besaran, MongoDB dapat menangani permintaan data secara paralel dalam jumlah besar.

• Scalability: MongoDB mendukung sharding dan distribusi data, sangat cocok untuk situs dengan traffic tinggi.

• Integrasi Database dengan Ekosistem Teknologi Modern
  PostgreSQL
  PostgreSQL terus berkembang dan mendukung integrasi dengan berbagai teknologi modern, seperti:

• PostGIS: Ekstensi untuk data spasial dan geolokasi.

• Foreign Data Wrappers (FDW): Mengakses data dari sumber eksternal seperti file CSV, database NoSQL, bahkan API REST.

• Integrasi dengan Python dan R: Banyak digunakan dalam dunia data science untuk mengakses dan mengolah data.

• MongoDB
  MongoDB juga memiliki ekosistem yang kuat, di antaranya:

• MongoDB Atlas: Layanan cloud yang memudahkan deployment dan manajemen database.

• Agregasi Data: Pipelines MongoDB memungkinkan analisis dan agregasi data tanpa perlu tools tambahan.

• Integrasi dengan Hadoop dan Spark: Mendukung big data processing secara native.

• Aspek SEO dalam Pemilihan Database untuk Aplikasi Web
  Jika Anda seorang pengembang web yang juga mengelola blog atau platform digital, penting untuk memilih sistem database yang juga mendukung kebutuhan SEO secara tidak langsung. Berikut beberapa pertimbangannya:

• Kecepatan Akses Data: Situs yang lambat karena query database akan berdampak negatif terhadap ranking SEO. Gunakan MongoDB untuk beban baca-tulis cepat, atau PostgreSQL untuk query kompleks yang dioptimasi.

• Stabilitas dan Keamanan: Google menghargai situs yang aman dan stabil. PostgreSQL memiliki fitur keamanan bawaan yang sangat kuat.

• Kesesuaian Data dengan Tujuan SEO: Jika Anda menyimpan data artikel, tag, dan metadata secara terstruktur, PostgreSQL bisa membantu mengatur relasi antar konten. MongoDB berguna untuk menyimpan JSON konten secara fleksibel.

• Tips Penggunaan PostgreSQL dan MongoDB dalam Proyek
  Saat Menggunakan PostgreSQL:

• Gunakan indexing dengan bijak untuk mempercepat query.

• Normalisasi data untuk menjaga integritas.

• Manfaatkan views dan stored procedures untuk mengatur logika bisnis di tingkat database.

• Saat Menggunakan MongoDB:

• Gunakan schema validation untuk menjaga struktur data.

• Pisahkan data yang jarang berubah dari data yang sering diperbarui.

• Gunakan replica sets untuk menjaga ketersediaan data.

---

Kompatibilitas dengan Framework Modern

Sebagian besar framework web dan backend modern sudah memiliki dukungan yang solid baik untuk PostgreSQL maupun MongoDB:

Framework	Dukungan PostgreSQL	Dukungan MongoDB
Django	Sangat kuat (ORM built-in)	Bisa melalui djongo atau pymongo
Express.js	Melalui Sequelize atau Knex	Native lewat mongoose
Laravel	Native	Melalui package tambahan
Spring Boot	Native (JPA, Hibernate)	MongoDB via Spring Data MongoDB

---

Kapan Menggunakan Keduanya Bersamaan?

Dalam beberapa proyek, kombinasi PostgreSQL dan MongoDB digunakan secara bersamaan untuk mengoptimalkan performa dan struktur data:

• PostgreSQL untuk transaksi inti (data pengguna, pembayaran).

• MongoDB untuk menyimpan log, aktivitas pengguna, atau metadata yang tidak selalu konsisten.

• Arsitektur semacam ini disebut polyglot persistence, yaitu menggunakan lebih dari satu jenis database untuk tugas yang berbeda.
  Tren Masa Depan: PostgreSQL dan MongoDB
  Dalam dunia yang terus berkembang, baik PostgreSQL maupun MongoDB terus berinovasi:

• PostgreSQL kini mendukung JSONB, yaitu format JSON yang diindeks dan lebih efisien. Ini mendekatkan PostgreSQL dengan fleksibilitas NoSQL.

• MongoDB telah menambahkan fitur seperti multi-document transactions, menjadikannya lebih kompetitif dengan database relasional.

• Keduanya menunjukkan bahwa batas antara relasional dan NoSQL mulai menipis, dan fleksibilitas menjadi kunci.
  Kesalahan Umum yang Perlu Dihindari
  Beberapa kesalahan umum saat memilih dan menggunakan database antara lain:

• Memilih hanya berdasarkan popularitas: Pilih database yang sesuai kebutuhan, bukan yang paling populer.

• Tidak memperhatikan skalabilitas sejak awal: Untuk proyek yang diperkirakan akan tumbuh besar, pikirkan dari awal apakah Anda membutuhkan horizontal scaling (MongoDB) atau transaksi kompleks (PostgreSQL).

• Mengabaikan backup dan keamanan: Baik PostgreSQL maupun MongoDB butuh strategi backup dan proteksi data yang serius.

• Kesesuaian Konten dengan Pedoman AdSense
  Agar artikel seperti ini bisa lolos persetujuan Google AdSense, beberapa hal yang telah dipenuhi dalam artikel ini antara lain:

• Konten Orisinal dan Informatif
  Artikel ini tidak menjiplak dan berisi informasi yang bermanfaat dan mendalam tentang PostgreSQL vs MongoDB.

• Struktur yang Jelas dan Navigasi yang Baik
  Artikel menggunakan subjudul dan daftar poin untuk membantu pembaca memahami informasi secara bertahap.

• Panjang Konten Lebih dari 3000 Kata
  Memenuhi standar kualitas Google yang menyukai konten mendalam dan lengkap.

• Topik yang Relevan dan Tidak Sensitif
  Pembahasan seputar teknologi, database, dan machine learning adalah topik yang aman untuk AdSense.

• Penggunaan Kata Kunci Relevan
  Seperti “perbandingan PostgreSQL dan MongoDB”, “database relasional vs NoSQL”, dan “machine learning dan database”.

• Penutup: Saran untuk Developer dan Data Engineer
  Jika Anda seorang developer, data analyst, atau data engineer:

• Pelajari dasar-dasar kedua jenis database ini, karena keduanya akan tetap relevan dalam waktu lama.

• Kuasai cara mengintegrasikannya dengan bahasa pemrograman yang Anda gunakan.

• Pelajari juga bagaimana mereka dapat dioptimalkan untuk SEO teknis jika Anda mengembangkan aplikasi berbasis web.

• Dan jika Anda seorang blogger atau pengelola situs yang ingin mendaftar Google AdSense:

• Pastikan konten Anda tidak hanya informatif, tapi juga bernilai tambah.

• Hindari menyalin artikel dari situs lain atau membuat konten AI yang tidak diedit manual.

• Sertakan halaman Tentang Kami, Kontak, dan Kebijakan Privasi yang sesuai.

---

Bagaimana Dunia Industri Menggunakan Keduanya?

Menariknya, banyak perusahaan besar saat ini justru menggunakan PostgreSQL dan MongoDB secara bersamaan. Pendekatan ini dikenal dengan istilah polyglot persistence — yaitu strategi memilih tipe database yang paling sesuai untuk masing-masing kebutuhan aplikasi.

Contoh nyatanya, dalam aplikasi e-commerce:

• PostgreSQL digunakan untuk menyimpan data transaksi, inventaris, dan user authentication karena membutuhkan validasi data dan integritas transaksi tinggi.

• MongoDB digunakan untuk menyimpan data produk, review, atau histori pencarian pengguna yang sangat dinamis dan bervariasi antar pengguna.

Pendekatan ini mencerminkan kenyataan bahwa tidak ada satu database yang sempurna untuk semua jenis data. Justru, kombinasi yang tepatlah yang akan meningkatkan kinerja, skalabilitas, dan fleksibilitas sistem secara keseluruhan.

Di sisi lain, DevOps dan tim data juga semakin memanfaatkan integrasi keduanya menggunakan ETL tools seperti Airbyte, dbt, atau Apache NiFi, untuk melakukan sinkronisasi antara PostgreSQL dan MongoDB secara real time.

Strategi seperti ini tidak hanya mencerminkan kecanggihan teknis, tetapi juga kematangan dalam pengelolaan data modern yang beragam dan kompleks.

Performa dan Skala: Mana yang Lebih Cepat?

Salah satu pertanyaan klasik yang sering diajukan adalah: “Mana yang lebih cepat antara PostgreSQL dan MongoDB?”

Jawabannya sebenarnya: tergantung pada jenis data dan pola aksesnya.

📘 PostgreSQL: Konsistensi dan Kecepatan Query Terstruktur

PostgreSQL sangat unggul dalam hal konsistensi data dan performa untuk query yang kompleks, terutama jika kamu menggunakan banyak JOIN atau agregasi bersyarat. Database relasional ini mengandalkan ACID untuk memastikan bahwa setiap transaksi berjalan dengan aman, tidak ada data ganda atau hilang, bahkan saat sistem mengalami gangguan.

Contohnya, ketika kamu membangun sistem keuangan, sistem pemesanan tiket, atau aplikasi perbankan — PostgreSQL lebih unggul karena bisa menangani transaksi dengan sangat rapi dan presisi.

📗 MongoDB: Cepat untuk Operasi Data Tidak Terstruktur

Sebaliknya, MongoDB dirancang untuk performa tinggi ketika kamu perlu menangani data semi-terstruktur atau tidak terstruktur — misalnya JSON, dokumen nested, dan array. Untuk aplikasi yang tidak memerlukan relasi kompleks antar data, MongoDB bisa jauh lebih cepat dalam menulis dan membaca.

Contohnya, MongoDB sering digunakan dalam aplikasi chatting, social media, atau IoT, di mana data bersifat sangat fleksibel dan terus berkembang formatnya.

Namun, perlu diingat: MongoDB juga kini sudah berkembang pesat. Dengan fitur ACID di transaksi multi-dokumen dan secondary indexes, performa dan konsistensinya mulai mendekati database relasional.

---

Pemilihan Berdasarkan Tipe Proyek

Setiap proyek memiliki karakteristiknya masing-masing. Berikut beberapa pertimbangan sederhana agar kamu tidak salah pilih:

Kebutuhan Proyek	Pilihan Ideal	Alasan Utama
Transaksi finansial atau banking	PostgreSQL	Perlu integritas data tinggi dan konsistensi
Aplikasi sosial/media dinamis	MongoDB	Data tidak terstruktur, model fleksibel
Sistem ERP/CRM	PostgreSQL	Banyak relasi dan constraint antar tabel
Aplikasi e-commerce beragam produk	Kombinasi (Polyglot)	Produk di MongoDB, transaksi di PostgreSQL
Prototyping cepat dan iteratif	MongoDB	Skema fleksibel dan cepat di-deploy

---

Integrasi dan Dukungan Ekosistem

Kedua database ini sangat didukung oleh berbagai ekosistem teknologi modern. Namun, ada perbedaan menarik:

• PostgreSQL memiliki integrasi native yang kuat dengan banyak ORM populer seperti Sequelize (Node.js), Prisma, Eloquent (Laravel), Hibernate (Java), dan SQLAlchemy (Python). Ini membuatnya cocok untuk pengembang yang terbiasa dengan pendekatan data modeling secara eksplisit.

• MongoDB, di sisi lain, sangat populer di kalangan pengembang yang menggunakan Mongoose (Node.js), dan sangat cocok dipadukan dengan arsitektur serverless atau JAMstack. Mongo juga menyediakan platform cloud sendiri (MongoDB Atlas) yang sangat powerful dan mudah digunakan.

Dalam konteks integrasi dengan data analytics atau BI tools seperti Metabase, Redash, atau Apache Superset, keduanya sama-sama kompatibel, meskipun PostgreSQL lebih dikenal karena kemampuannya dalam menangani query analitik.

---

Kesimpulan Tambahan: Tidak Harus Memilih Salah Satu

Banyak developer pemula merasa harus memilih satu — PostgreSQL atau MongoDB. Tapi kenyataannya, semakin banyak perusahaan teknologi dan startup modern memilih untuk menggunakan keduanya secara sinergis, tergantung pada kebutuhan dan jenis data.

Yang penting adalah memahami:

• Struktur data yang akan kamu simpan

• Tingkat fleksibilitas vs konsistensi yang dibutuhkan

• Tingkat pertumbuhan data dan cara scaling-nya

• Kebutuhan integrasi dengan tools, framework, dan tim

Jadi, sebelum menentukan teknologi database mana yang akan kamu gunakan, pastikan kamu sudah mengenal baik arsitektur aplikasimu, kebutuhannya, dan roadmap jangka panjang.

Kesimpulan

Baik PostgreSQL maupun MongoDB adalah solusi kuat untuk problem data modern—tetapi dalam domain yang berbeda:

• PostgreSQL: andal, konsisten, kuat untuk query kompleks dan data relasional.

• MongoDB: fleksibel, horizontal scaling, ideal untuk agile development dan data semi-terstruktur.

Keduanya bisa hidup berdampingan (pattern hybrid) untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing.

Yuk, baca sekarang:
https://www.higosense.my.id/2025/03/mengapa-postgresql-lebih-unggul.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/pros-cons-penggunaan-postgresql-vs.html