Migrasi dari MySQL ke MongoDB: Kapan, Mengapa, dan Apa Bedanya?
Pendahuluan: Sakit Kepala yang Akrab Bagi Developer
Bayangkan skenario ini: Anda baru saja meluncurkan aplikasi baru. Semuanya berjalan
sempurna. Aplikasi terasa ringan, kueri database dieksekusi dalam hitungan milidetik, dan para
pengguna awal Anda sangat puas. Anda menggunakan MySQL, database relasional yang
tangguh dan telah teruji oleh waktu.
Namun, seiring berjalannya waktu, aplikasi Anda menjadi populer. Jumlah pengguna
membengkak dari ribuan menjadi jutaan. Data yang tersimpan kini bukan lagi megabyte, tapi
gigabyte, bahkan terabyte. Tiba-tiba, "sakit kepala" itu muncul. Aplikasi mulai terasa berat,
kueri yang dulu cepat kini membutuhkan waktu beberapa detik, dan yang terburuk, server
database Anda mulai mengalami time out.
Jika skenario ini terdengar akrab, Anda tidak sendirian. Masalah ini, seperti yang dijelaskan
dalam video oleh RizmaIndra, seringkali berakar pada satu hal: arsitektur database yang kita
pilih di awal. Video tersebut secara spesifik membahas solusi untuk masalah ini, yaitu migrasi
dari database SQL (MySQL) ke database NoSQL (MongoDB).
Artikel ini akan menguraikan secara mendalam poin-poin dari video tersebut, membedah
mengapa migrasi ini menjadi pilihan logis bagi banyak aplikasi modern.
Bagian 1: Membedah Filosofi - SQL vs. NoSQL
Sebelum bicara migrasi, kita harus paham bahwa MySQL dan MongoDB dibangun dengan
filosofi yang fundamentalnya berbeda.
• MySQL adalah representasi dari RDBMS (Relational Database Management System).
Ia mengutamakan struktur, konsistensi, dan relasi antar data.
• MongoDB adalah salah satu pemimpin di era NoSQL (yang artinya Not Only SQL). Ia
mengutamakan fleksibilitas, skalabilitas, dan kecepatan.
Perbedaan filosofi ini melahirkan tiga perbedaan teknis utama:
1. Struktur Data: Tabel vs. Dokumen
MySQL, seperti RDBMS lainnya, menyimpan data dalam tabel yang kaku, terdiri dari baris
dan kolom, sangat mirip dengan Microsoft Excel. Setiap baris dalam satu tabel harus memiliki
kolom yang sama.
MongoDB, sebaliknya, menyimpan data dalam collections (mirip tabel) yang berisi documents
(mirip baris). Dokumen-dokumen ini menggunakan format BSON (Binary JSON), yang
membuatnya sangat fleksibel. Satu dokumen bisa memiliki 5 field, dan dokumen di sebelahnya
(dalam collection yang sama) bisa memiliki 7 field dengan nama yang berbeda pula.
2. Skema: Kaku vs. Fleksibel
Ini adalah perbedaan krusial. MySQL menggunakan pendekatan schema-on-write. Anda harus
mendefinisikan seluruh struktur tabel—nama kolom, tipe data (integer, varchar, date), panjang
maksimalnya, apakah boleh null—secara kaku sebelum Anda bisa memasukkan satu baris data
pun. Analogi di video menggambarkannya seperti mengisi formulir cetak yang sudah fix; Anda
tidak bisa menambah kolom seenaknya.
MongoDB menggunakan pendekatan schema-on-read (atau schemaless). Database tidak
memaksakan struktur yang kaku. Ini memberi kebebasan luar biasa saat pengembangan. Jika
data user pertama hanya punya 'nama' dan 'email', sementara user kedua punya 'nama', 'email',
'telepon', dan 'tanggal_lahir', MongoDB tidak akan error.
3. Bahasa Kueri: SQL vs. MQL
MySQL menggunakan SQL (Structural Query Language), bahasa deklaratif yang telah
menjadi standar industri selama lebih dari 40 tahun. Sintaksnya mudah dibaca (SELECT,
FROM, WHERE).
MongoDB menggunakan MQL (MongoDB Query Language), yang mengharuskan Anda
menulis perintah dalam bentuk objek (mirip JavaScript). Bagi pengembang yang sudah terbiasa
dengan JavaScript, Python, atau bahasa modern lainnya, MQL seringkali terasa lebih natural
dan intuitif.
Bagian 2: Tiga Alasan Krusial untuk Migrasi ke MongoDB
Video ini menguraikan tiga alasan utama mengapa sebuah tim akhirnya memutuskan untuk
pindah dari MySQL ke MongoDB.
1. Masalah Skalabilitas (Scale-Up vs. Scale-Out)
Ini adalah alasan terbesar. Saat database MySQL Anda kepenuhan, solusi tradisionalnya adalah
vertical scaling atau scale-up: Anda meng-upgrade hardware server tersebut. Anda membeli
RAM yang lebih besar, CPU yang lebih cepat, atau SSD yang lebih kencang. Masalahnya? Ada
batas fisik seberapa besar satu server bisa di-upgrade, dan biayanya melonjak secara
eksponensial.
MongoDB dirancang dari awal untuk horizontal scaling atau scale-out. Jika beban kerja
meningkat, Anda tidak perlu meng-upgrade satu server mahal. Anda cukup menambahkan
server-server baru yang lebih murah. MongoDB kemudian akan secara cerdas
mendistribusikan data Anda ke semua server tersebut menggunakan teknik yang disebut
sharding. Ini jauh lebih hemat biaya dan secara teoretis memberikan kapasitas skalabilitas yang
tak terbatas.
2. Kebutuhan Fleksibilitas Pengembangan
Bayangkan skenario di dunia nyata: Anda sedang dalam fase sprint, dan klien atau manajer
produk tiba-tiba meminta penambahan fitur baru. Fitur ini membutuhkan beberapa data
tambahan untuk disimpan di profil pengguna.
• Di MySQL: Ini adalah mimpi buruk. Anda harus:
1. Menulis skrip migrasi.
2. Menjalankan ALTER TABLE untuk menambah kolom baru. (Jika tabel Anda
sudah berisi jutaan data, perintah ini bisa mengunci tabel dan memakan waktu
berjam-jam, serta berisiko gagal).
3. Meng-update semua kueri di aplikasi Anda.
4. Meng-update validasi di level aplikasi.
5. Mengetes ulang semuanya.
• Di MongoDB: Prosesnya jauh lebih mulus. Karena skemanya fleksibel, Anda hanya
perlu:
1. Menambahkan field baru tersebut di level kode aplikasi Anda. Selesai.
Dokumen yang lama akan tetap ada tanpa field baru tersebut, dan dokumen yang
baru dibuat akan memilikinya. Ini memungkinkan iterasi pengembangan yang
sangat cepat, yang sangat krusial bagi perusahaan startup atau tim yang gesit.
3. Performa Kueri (Membunuh "Bottleneck" JOIN)
Ini adalah alasan teknis yang paling krusial. Dalam MySQL, data dinormalisasi dan dipecah ke
banyak tabel untuk menghindari redundansi. Misalnya, untuk menampilkan satu halaman profil
pengguna, Anda mungkin butuh data dari tabel users, tabel alamat, dan tabel orders.
Untuk menggabungkannya, MySQL harus melakukan operasi JOIN. JOIN adalah operasi yang
sangat "mahal" (memakan banyak sumber daya). Semakin banyak tabel yang Anda JOIN, dan
semakin besar datanya, kueri Anda akan menjadi semakin lambat. JOIN seringkali menjadi
bottleneck utama dalam performa aplikasi.
MongoDB mengatasi ini dengan brilian melalui konsep embedded documents. Alih-alih
memecah data, Anda bisa menyimpan data yang terkait di dalam satu dokumen yang sama.
Misalnya, data alamat dan 10 order terakhir pengguna bisa disimpan langsung di dalam
dokumen user tersebut. Hasilnya? Untuk mendapatkan semua informasi itu, MongoDB hanya
perlu satu kali operasi baca. Tidak ada JOIN. Untuk aplikasi yang read-heavy (seperti e-
commerce, media sosial, atau dashboard analitik), peningkatan performanya bisa 10 hingga
100 kali lebih cepat.
Kesimpulan: Kapan Saya Harus Memilih yang Mana?
Video ini ditutup dengan sebuah kesimpulan penting: Ini bukan soal mana yang lebih baik,
tapi alat mana yang paling tepat untuk masalah yang Anda hadapi.
Database adalah pondasi rumah Anda. Pilihan yang tepat di awal akan membuat
pengembangan menjadi mulus, tapi pilihan yang salah bisa menjadi "utang teknis" (technical
debt) yang sangat mahal di kemudian hari.
Berdasarkan video tersebut, berikut panduannya:
Tetap Gunakan MySQL jika:
• Data Anda sangat terstruktur dan relasinya kompleks (misal: sistem akuntansi).
• Anda membutuhkan jaminan transaksi ACID yang sangat ketat (misal: sistem
perbankan atau finansial).
• Kueri Anda memang didesain untuk banyak JOIN kompleks yang sudah ditangani
dengan baik.
• Tim Anda sudah sangat ahli dan nyaman dengan ekosistem SQL.
Pilih dan Migrasi ke MongoDB jika:
• Data Anda bersifat semi-terstruktur atau skemanya sering berubah-ubah (misal: katalog
produk, profil pengguna media sosial).
• Anda memprioritaskan skalabilitas horizontal untuk menangani jutaan atau miliaran
data.
• Aplikasi Anda bersifat read-heavy dan performa kueri (tanpa JOIN) adalah prioritas
utama Anda.
• Anda membutuhkan iterasi pengembangan yang sangat cepat tanpa terhambat oleh
migrasi skema yang kaku.
URL Asli Video: (Channel: RizmaIndra)
