Apa perbedaan antara basis data grafik dan basis data relasional?
Baik basis data grafik maupun basis data relasional menyimpan item data dengan hubungan yang sudah ditentukan di antara keduanya. Namun, kedua basis data tersebut merepresentasikan hubungan data dengan sangat berbeda. Basis data relasional menyimpan data dalam format tabel dengan baris dan kolom. Data terkait juga disimpan dalam tabel, dan titik data ditautkan kembali ke tabel asli. Operasi yang terkait dengan hubungan data menjadi tidak efisien karena memerlukan beberapa pencarian tabel data. Sebaliknya, basis data grafik menyimpan data sebagai jaringan entitas dan hubungan. Basis data grafik menggunakan teori grafik matematika untuk menyimpan dan melakukan operasi pada hubungan data. Basis data grafik jauh lebih efisien dalam pemodelan hubungan. Basis data grafik meningkatkan performa aplikasi secara signifikan untuk kasus penggunaan dengan interkoneksi data yang kompleks.
Model data: basis data grafik vs. basis data relasional
Baik basis data grafik maupun relasional menyimpan informasi dan merepresentasikan hubungan di antara data. Namun, model relasional memprioritaskan entitas data sementara model grafik memprioritaskan hubungan di antara entitas.
Model basis data relasional
Basis data relasional menggunakan tabel data yang mengatur informasi ke dalam baris dan kolom. Kolom menyimpan atribut tertentu dari entitas data, sementara baris merepresentasikan catatan data individual.
Skema tetap basis data relasional mengharuskan Anda menguraikan hubungan antara tabel di muka dengan kunci primer dan asing.
Contoh
Pertimbangkan aplikasi media sosial dengan profil pelanggan yang dapat berteman satu sama lain. Anda akan membutuhkan dua tabel untuk memodelkan data.
Tabel pelanggan dapat terlihat seperti ini:
| ID |
Nama |
Lokasi |
| C1 |
Alejandro |
Amerika Serikat |
| C2 |
Ana |
Amerika Serikat |
| C3 |
Kwaku |
Amerika Serikat |
| C4 |
Pat |
Amerika Serikat |
Tabel teman dapat terlihat seperti ini:
| ID Pelanggan |
ID Teman |
| C1 |
C2 |
| C1 |
C3 |
| C2 |
C4 |
| C2 |
C1 |
| C3 |
C1 |
| C3 |
C4 |
Seperti yang Anda lihat, terdapat redundansi dan duplikasi ketika merepresentasikan hubungan yang kompleks. Hal ini dapat meningkatkan kebutuhan penyimpanan dan menurunkan performa dalam skala besar.
Model basis data grafik
Di sisi lain, basis data grafik menggunakan struktur grafik dengan properti, edge, dan simpul untuk merepresentasikan data. Simpul adalah objek, edge menunjukkan hubungan antara simpul tersebut, dan properti menggambarkan atribut simpul dan edge. Struktur dinamis ini membuat basis data grafik berguna untuk representasi data yang terhubung. Struktur ini menawarkan lebih banyak fleksibilitas mengenai hubungan dan tipe data.
Contoh
Data untuk aplikasi media sosial dari bagian sebelumnya sekarang akan direpresentasikan seperti ini:
{id_pelanggan: “C1”
nama: “Alejandro”
lokasi: ”Amerika Serikat”
teman-teman:”C2,C3”}
Tidak ada lagi duplikasi atau redundansi catatan data saat memodelkan hubungan. 
Perbedaan utama: basis data grafik vs. basis data relasional
Di balik model datanya yang berbeda, basis data grafik dan relasional memiliki banyak perbedaan sehingga memiliki fungsi dan utilitas yang berbeda.
Pengoperasian
Anda menggunakan algoritma traversal grafik untuk mengueri model data grafik. Algoritma ini dapat berupa depth-first atau breadth-first, dan algoritma ini membantu menemukan dan mengambil data yang terhubung dengan cepat. Basis data grafik berguna untuk interkoneksi dan kueri yang kompleks karena dapat memahami hubungan antardata.
Sebaliknya, basis data relasional menggunakan SQL untuk mengambil dan memanipulasi data. Dengan SQL, pengguna dapat melakukan berbagai jenis kueri, seperti SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE pada tabel. Basis data relasional unggul dalam menangani data terstruktur dengan hubungan yang terdefinisi dengan baik di antara tabel. Basis data relasional ini sangat efektif untuk melakukan pemfilteran, agregasi, dan penggabungan yang kompleks di beberapa tabel.
Skalabilitas
Saat menskalakan basis data relasional, Anda biasanya menskalakan secara vertikal. Penskalaan vertikal adalah tempat Anda meningkatkan perangkat keras, seperti CPU, penyimpanan, atau memori, untuk meningkatkan beban kerja yang dapat ditangani server. Penskalaan vertikal memiliki keterbatasan, yang dapat menciptakan tantangan di samping persyaratan biaya.
Basis data relasional juga dapat menggunakan serpihan untuk menskalakan secara horizontal, tempat Anda mendistribusikan data di banyak server. Namun, serpihan meningkatkan kompleksitas penyimpanan data dan dapat menyebabkan masalah konsistensi.
Sebaliknya, basis data grafik sangat cocok untuk penskalaan horizontal dan menggunakan partisi untuk melakukannya. Semua partisi berada di server yang berbeda, yang memungkinkan banyak server memproses kueri grafik secara paralel. Dengan mendistribusikan di banyak simpul, mesin basis data dapat secara efektif mengueri data, bahkan dalam skala besar.
Performa
Basis data grafik menawarkan kedekatan yang tidak terikat indeks sehingga meningkatkan performa. Kedekatan yang tidak terikat indeks memungkinkan sistem untuk melintas di antara entitas terkait. Karena basis data grafik menyimpan hubungan sebagai referensi atau penunjuk di antara simpul, basis data dapat mengikuti penunjuk memori dan menavigasi di antara entitas dengan cepat. Dalam hal ini, basis data tidak memerlukan indeks atau tabel pemetaan.
Sistem kedekatan yang tidak terikat indeks ini memungkinkan basis data grafik untuk mencapai traversal hubungan waktu konstan. Waktu konstan berarti Anda dapat secara konsisten melintasi hubungan dalam basis data grafik dengan jumlah waktu yang sama, berapa pun ukuran datanya. Koneksi langsung di antara simpul memungkinkan akses langsung sehingga Anda dapat dengan cepat mengueri dan melacak hubungan. Fitur-fitur ini membuat basis data grafik menjadi sangat efisien.
Selain itu, basis data relasional menggunakan pencarian indeks dan harus memindai tabel untuk mengidentifikasi hubungan di antara entitas. Anda dapat menggabungkan beberapa tabel, tetapi hal ini sangat menyita waktu karena sistem harus memindai indeks yang lebih besar di lebih banyak data. Oleh karena itu, basis data relasional tidak menawarkan performa yang sama dengan basis data grafik.
Kemudahan penggunaan
Basis data grafik berpusat pada hubungan sehingga dapat digunakan dengan mudah saat Anda menggunakan data yang terhubung. Basis data ini unggul dalam kueri multi-hop, tempat Anda melintasi jalur dengan banyak hubungan. Anda juga dapat menggunakan bahasa kueri grafik, seperti Gremlin atau Cypher untuk mengekspresikan hubungan secara visual. Anda dapat menjelajahi data yang saling berhubungan dengan bahasa-bahasa ini, dan hal ini menyederhanakan sintaksis yang Anda gunakan untuk menjelajahi data yang di-nesting dan digabungkan.
Basis data relasional menggunakan SQL, yang dapat terasa tidak wajar saat Anda mengelola kueri multi-hop. Jika kueri memiliki beberapa gabungan dan menjangkau lebih dari satu subkueri yang di-nesting, SQL menjadi sulit untuk ditulis. Jika Anda tidak berhati-hati, hal ini dapat dengan mudah diterjemahkan ke dalam kueri besar yang sulit dibaca dan dikelola.
Oleh karenanya, basis data relasional sudah matang dan populer dalam berbagai kasus penggunaan. Terdapat beberapa alat dan sumber daya serta dukungan komunitas yang dapat diakses untuk mengoptimalkan sistem Anda. Selain itu, basis data relasional juga unggul dalam mengelola data terstruktur dengan cara yang andal dan sesuai dengan ACID. ACID memiliki sifat atomisitas, konsistensi, isolasi, dan daya tahan serta membantu memastikan validitas data.
Waktu penggunaan: basis data grafik vs. basis data relasional
Basis data grafik dan relasional memiliki banyak kasus penggunaan yang efektif. Karena kedua basis data ini memiliki model data yang berbeda dan beberapa perbedaan inti, keduanya memiliki keunggulan di bidang yang berbeda.
Basis data grafik
Basis data grafik menyediakan skema fleksibel yang memungkinkan perubahan dan adaptasi dinamis terhadap data. Fokus pada hubungan data membuatnya berguna dalam analisis, pencarian semantik, atau mesin rekomendasi. Basis data grafik adalah pilihan yang lebih baik dalam skenario ini:
- Anda bekerja dengan data yang memiliki hubungan kompleks, seperti di jejaring sosial, deteksi penipuan, grafik pengetahuan, dan mesin pencari
- Anda memerlukan skema yang berkembang karena Anda dapat memodifikasi edge, simpul, dan properti tanpa mengganggu struktur basis data lainnya
- Anda bekerja dengan data yang saling berhubungan dan perlu melakukan tiga atau beberapa hop di antara hubungan (kueri tipe teman dari teman)
Basis data grafik fleksibel, terukur, dinamis, dan sangat baik dalam menunjukkan hubungan di antara data.
Basis data relasional
Basis data relasional menawarkan skema terstruktur dengan dukungan besar untuk integritas data. Basis data relasional adalah pilihan yang lebih baik dalam skenario ini:
- Anda membutuhkan kepatuhan ACID dan tingkat integritas dan konsistensi data yang tinggi, seperti dalam transaksi finansial
- Anda bekerja dengan data yang sangat terstruktur yang cocok dengan model data tabel, seperti dalam manajemen sumber daya perusahaan
- Data Anda memiliki hubungan terbatas
Ringkasan perbedaan: basis data relasional vs. basis data grafik
| Database Relasional |
Database Grafik |
|
| Model |
Tabel dengan baris dan kolom. |
Simpul yang saling berhubungan dengan data direpresentasikan sebagai dokumen JSON. |
| Pengoperasian |
Operasi SQL, misalnya operasi buat, baca, perbarui dan hapus (CRUD). |
Operasi meliputi operasi CRUD dan traversal grafik berdasarkan teori grafik matematika. |
| Skalabilitas |
Basis data relasional tradisional dapat menskalakan secara vertikal, tetapi kesulitan dengan penskalaan horizontal. |
Basis data grafik unggul dalam penskalaan secara horizontal. Basis data grafik dapat menggunakan partisi untuk mendistribusikan data di banyak simpul. |
| Performa |
Basis data relasional menghadapi kueri yang kompleks saat melintasi hubungan yang dapat memperlambat performa. |
Basis data grafik unggul dalam merepresentasikan dan mengueri hubungan di antara data. |
| Mudah Digunakan |
Basis data relasional bekerja dengan baik dengan set data besar dan data terstruktur. Basis data relasional kesulitan saat menangani kueri multi-hop. |
Basis data grafik mudah digunakan saat menangani data yang berpusat pada hubungan. Menggunakan bahasa kueri grafik, Anda dapat dengan cepat mengueri beberapa data hop. |
Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan basis data relasional dan grafik Anda?
Amazon Web Services (AWS) memiliki solusi untuk kasus penggunaan basis data relasional dan grafik.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) adalah kumpulan layanan terkelola yang mempermudah penyiapan, pengoperasian, dan penskalaan basis data relasional di cloud. Amazon RDS mendukung beberapa mesin basis data, seperti ini:
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) untuk SQL Server untuk melakukan deployment beberapa edisi SQL Server (2014, 2016, 2017, dan 2019)
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) untuk MySQL mendukung Edisi MySQL Community versi 5.7 dan 8.0
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) untuk MariaDB untuk mendukung MariaDB Server versi 10.3, 10.4, 10.5, dan 10.6
Demikian pula, Amazon Neptune merupakan mesin basis data grafik beperforma tinggi yang dibuat dengan tujuan khusus. Amazon Neptune dioptimalkan untuk menyimpan miliaran hubungan dan mengueri grafik dengan latensi milidetik.
Neptune mendukung model grafik populer, yaitu grafik properti dan Kerangka Deskripsi Sumber Daya (RDF) W3C. Ini juga mendukung bahasa kueri, seperti Gremlin dan SPARQL sehingga Anda dapat membangun kueri yang menavigasi set data yang sangat terhubung.
Neptune menawarkan beberapa fitur:
- Amazon Neptune selalu tersedia dengan replikasi baca, pemulihan titik waktu, pencadangan berkelanjutan, dan replikasi di seluruh Zona Ketersediaan.
- Neptune aman, dengan dukungan untuk enkripsi pada saat tidak aktif.
- Neptune terkelola penuh. Anda tidak perlu lagi khawatir tentang tugas manajemen basis data, seperti penyediaan perangkat keras, patching perangkat lunak, pengaturan, konfigurasi, atau pencadangan.
Mulai grafis dan basis data relasional di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
