Perbedaan Antara SQL Server dan PostgreSQL – Kedua jenis SQL ini mungkin menimbulkan pertanyaan tentang apa perbedaan antara SQL Server vs PostgreSQL.

Perbedaan Antara SQL Server dan PostgreSQL

pgsql.com – Microsoft SQL server adalah manajemen basis data dan sistem analisis yang terutama digunakan untuk e-commerce, lini bisnis, dan berbagai solusi pergudangan data.

Baca Juga : Apa itu PostgreSQL?

PostgreSQL, di sisi lain, adalah sistem manajemen basis data relasional objek canggih yang menyediakan dukungan untuk subset standar SQL yang diperluas termasuk transaksi yang berbeda, kunci asing, subkueri, pemicu, dan berbagai jenis dan fungsi yang ditentukan pengguna.

Perbedaan Utama antara SQL Server dan PostgreSQL

Keduanya adalah pilihan populer di pasar; mari kita bahas beberapa Perbedaan utama:

• Dukungan CSV: Postgres unggul dalam hal dukungan CSV. Ini memberikan perintah yang berbeda seperti ‘salin ke’ dan ‘salin dari’ yang membantu dalam pemrosesan data yang cepat. Ini juga menyediakan pesan kesalahan yang bermanfaat. Jika ada sedikit masalah dengan impor, itu akan menimbulkan kesalahan dan menghentikan impor saat itu juga. SQL server, di sisi lain, tidak mendukung baik mengimpor data atau mengekspornya.
• Cross-platform: Di dunia saat ini untuk bahasa atau program apa pun untuk menjadi lintas-platform benar-benar sangat penting. Dengan munculnya teknologi dan industri TI, menjadi sangat penting untuk dapat diakses melalui Linux dan UNIX karena keduanya adalah sistem open source. SQL server adalah produk Microsoft yang dikunci oleh vendor dan hanya dapat dijalankan pada sistem Microsoft. Postgres dapat digunakan di Linux, BSD, Solaris dan juga Windows.
• Fitur bahasa prosedural: PL/PGSQL adalah bahasa prosedural asli yang disediakan oleh Postgres yang memiliki fitur modern yang berbeda. Ini mendukung tipe data JSON dan karenanya memiliki kekuatan tertinggi dan banyak fleksibilitas yang termasuk dalam satu paket. Selain itu, pengguna dapat dengan mudah menggunakan Python, Perl, R, Java, PHP dengan SQL karena didukung sebagai bahasa prosedural di Postgres. Server MS SQL juga menyediakan dukungan bahasa prosedural sebagai fitur bawaan. Tetapi fitur ini agak berantakan, lambat dan memiliki fitur yang buruk. Ini juga memiliki kesalahan kecil dengan bug yang berbeda selalu terjadi.
• Ekspresi reguler: Postgres menyediakan sejumlah besar regex sebagai dasar untuk pekerjaan analitis. SQL server, di sisi lain, memiliki like, substring, patindex yang tidak sebaik ekspresi yang disediakan oleh Postgres.

Tabel Perbandingan SQL Server vs PostgreSQL

Perbedaan Dasar SQL Server

• SQL server adalah sistem manajemen database yang terutama digunakan untuk e-commerce dan menyediakan solusi pergudangan data yang berbeda.
• Tampilan dapat diperbarui bahkan jika 2 tampilan tabel diperbarui. Jika tabel memiliki kunci yang berbeda dan pernyataan pembaruan tidak melibatkan lebih dari satu tabel maka akan diperbarui secara otomatis. Pengguna juga dapat menggunakan pemicu untuk memperbarui tampilan kompleks.
• SQL server memang menyediakan kolom yang dihitung tetapi tampilan lebih disukai daripada kolom yang dihitung. Kolom yang dihitung memiliki penggunaan yang sangat terbatas karena tidak mampu menampung roll-up yang berbeda.
• SQL server dapat mereplikasi semua jenis data. Ini dapat berupa pengiriman log, pencerminan, snapshot, dan transaksional dan penggabungan, dll., dan bahkan dapat memiliki pelanggan berbasis windows non-SQL Server.
• SQL server mendukung fitur ini. Itu dapat dilakukan dengan bahasa apa pun yang sesuai dengan CLR seperti VB, C#, Python, dll. UNTUK menyelesaikan ini dengan sukses, pengguna harus terlebih dahulu mengkompilasi kode ke dalam semua.

Perbedaan Dasar PostgreSQL

• PostgreSQL adalah versi lanjutan dari SQL yang menyediakan dukungan untuk berbagai fungsi SQL seperti kunci asing, subkueri, pemicu, dan berbagai jenis dan fungsi yang ditentukan pengguna.
• Tampilan di PostgreSQL dapat diperbarui tetapi tidak secara otomatis tidak seperti SQL server. Pengguna harus menulis aturan terhadap tampilan yang berbeda untuk memperbaruinya. Selain itu, tampilan kompleks dapat dibuat dengan mudah.
• Replikasi di Postgres dalam bentuk laporan dan seharusnya paling tidak dipoles dari kelompok itu. Meskipun ada opsi pihak ketiga yang berbeda untuk dipilih dari yang gratis dan tidak gratis. PostgreSQL 8.4 atau versi terjadwal yang lebih tinggi dapat memiliki fitur replikasi bawaan.
• Di sini tidak perlu membuat kusam terlebih dahulu. Pengguna yang telah membuat kode dapat dengan mudah melihat apa yang dilakukan kode tersebut. Server yang sisi negatifnya harus meng-host bahasa yang digunakan lingkungan.
• PostgreSQL memang menyediakan fitur ini dan hanya dengan menggunakan pernyataan pilih, pengguna dapat benar-benar melakukan semua operasi dan mengambil dan melakukan semua pekerjaan lain dengan mudah.

Kesimpulan

Dalam artikel SQL Server vs PostgreSQL ini, kita telah melihat Baik SQL Server vs PostgreSQL adalah alat manajemen basis data. Mereka membantu dalam mengelola semua data dengan benar dan efisien. Tetapi dalam hal fitur yang berbeda, PostgreSQL selalu berada di atas angin. Ini adalah versi lanjutan dari SQL dan karenanya menyediakan banyak fitur tambahan. Semua fitur ini gratis, tidak seperti SQL server. Juga, ini adalah lintas platform dan dapat digunakan dengan sistem operasi apa pun.

Apa itu PostgreSQL? – PostgreSQL adalah database relasional open source kelas perusahaan tingkat lanjut yang mendukung kueri SQL (relasional) dan JSON (non-relasional). Ini adalah sistem manajemen basis data yang sangat stabil, didukung oleh lebih dari 20 tahun pengembangan masyarakat yang telah berkontribusi pada tingkat ketahanan, integritas, dan kebenarannya yang tinggi. PostgreSQL digunakan sebagai penyimpanan data utama atau gudang data untuk banyak aplikasi web, seluler, geospasial, dan analitik. Versi utama terbaru adalah PostgreSQL 12.

Apa itu PostgreSQL?

pgsql.com – PostgreSQL ini itu juga memiliki sejarah yang sangat kaya untuk bisa mendukung sebuah tipe data tingkat yang lanjut, dan mendukung tingkat pengoptimalan kinerja yang umum di seluruh rekan database komersialnya, seperti Oracle dan SQL Server. AWS mendukung PostgreSQL melalui layanan database yang terkelola sepenuhnya dengan Amazon Relational Database Service (RDS) . Amazon Aurora dengan kompatibilitas PostgreSQL juga dibangun menggunakan PostgreSQL.

Baca Juga : Mengulas Tentang PostgreSQL vs MariaDB

Manfaat menggunakan PostgreSQL

Fitur dan ekstensi yang kaya

PostgreSQL memiliki set fitur yang kuat termasuk Multi-Version Concurrency Control (MVCC), pemulihan titik waktu, kontrol akses granular, tablespace, transaksi bersarang, perencana/pengoptimal kueri yang disempurnakan, replikasi asinkron, pencadangan online/panas, dan pencatatan sebelumnya. Ini mendukung set karakter internasional, pengkodean karakter multi-byte, Unicode, dan sadar-lokal untuk penyortiran, kepekaan huruf besar-kecil, dan pemformatan.

Keandalan dan kepatuhan standar

PostgreSQL Front Write Logging adalah database yang sangat toleran terhadap kesalahan. Fondasi besar kontributor open source menyediakannya dengan jaringan dukungan komunitas bawaan. PostgreSQL sesuai dengan ACID dan memiliki sebuah dukungan penuh terhadap kunci asing, tampilan, gabungan, pemicu, dan prosedur tersimpan dalam berbagai bahasa.

Lisensi sumber terbuka

Kode sumber PostgreSQL tersedia di bawah lisensi sumber terbuka dan dapat digunakan secara gratis, dimodifikasi, dan diimplementasikan dengan cara apa pun yang dianggap sesuai. PostgreSQL tidak memerlukan biaya lisensi dan menghilangkan risiko penyebaran yang berlebihan. Komunitas kontributor dan penggemar PostgreSQL yang berdedikasi secara teratur menemukan bug dan perbaikan untuk berkontribusi pada keamanan keseluruhan sistem database.

Sejarah PostgreSQL

Proyek PostgreSQL dimulai pada tahun 1986 di bawah bimbingan Profesor Michael Stonebreaker dari University of California, Berkeley. Proyek ini awalnya disebut POST GRES, mengacu pada database Ingres lama yang juga dikembangkan di University of California, Berkeley. POSTGRES bertujuan untuk menambahkan fungsionalitas minimum yang diperlukan untuk sepenuhnya mendukung beberapa tipe data. Pada tahun 1996, proyek ini berganti nama menjadi PostgreSQL untuk mencerminkan dukungan untuk bahasa query SQL (meskipun PostgreSQL biasanya disingkat Postgres). Sebuah komunitas kontributor yang beragam dan berdedikasi, PostgreSQL Global Development Group terus membuat rilis reguler proyek database open source gratis, besar dan kecil.

Kasus penggunaan populer untuk PostgreSQL

Basis data OLTP tujuan umum

Startup dan perusahaan besar sama-sama menggunakan PostgreSQL sebagai penyimpanan data utama untuk mendukung aplikasi, solusi, dan produk berskala internet mereka.

Basis data hub federasi

Pembungkus Data Asing PostgreSQL dan dukungan JSON memungkinkannya untuk terhubung dengan penyimpanan data lain – termasuk jenis NoSQL – dan bertindak sebagai hub federasi untuk sistem database poliglot.

Tumpukan sumber terbuka LAPP

PostgreSQL dapat menjalankan situs web dan aplikasi dinamis sebagai bagian dari alternatif yang kuat untuk tumpukan LAMP (LAPP adalah singkatan dari Linux, Apache, PostgreSQL, dan PHP, Python, dan Perl).

PostgreSQL yang terkelola sepenuhnya di AWS

Amazon menawarkan layanan database relasional yang terkelola sepenuhnya, Amazon RDS for PostgreSQL, tersedia untuk uji coba tanpa biaya dengan AWS Tingkat Gratis. Amazon Relational Database Service (RDS) memudahkan penyiapan, pengoperasian, dan penskalaan penerapan PostgreSQL di cloud. Dengan Amazon RDS, Anda dapat menerapkan penerapan PostgreSQL skala internet dalam sebuah hitungan tiap menit, dengan menggunakan semua kapasitas perangkat keras yang hemat biaya dan dapat diubah ukurannya.

Mengulas Tentang PostgreSQL vs MariaDB – PostgreSQL didefinisikan sebagai jenis sistem basis data yang dikategorikan ke dalam sistem basis data tipe relasional objek yang tersedia sebagai sistem basis data sumber terbuka yang dirancang untuk sistem berbasis UNIX, Solaris, Mac OS, Windows, dan sistem operasi lain untuk disimpan data dalam database PostgreSQL.

Mengulas Tentang PostgreSQL vs MariaDB

pgsql.com – MariaDB adalah server database open-source lain yang tersedia di pasar yang bertindak sebagai antarmuka SQL sehingga data dapat dengan mudah diakses dan digunakan di berbagai sektor seperti perbankan dan sektor lain di mana pengelolaan data merupakan langkah penting.

Baca Juga : Cara Memulai Server PostgreSQL di Mac OS X

Perbedaan Utama antara PostgreSQL vs MariaDB

Berikut adalah perbedaan utama PostgreSQL vs MariaDB:

Salah satu perbedaan utama antara sistem MariaDB dan PostgreSQL adalah kinerjanya. Baik sistem seperti sistem PostgreSQL dan MariaDB adalah sistem kinerja tinggi yang dapat digunakan di perusahaan untuk manajemen data. Ketika perbandingan dibuat antara dua sistem, sistem PostgreSQL menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam faktor waktu penyelesaian dibandingkan dengan sistem MariaDB. Operasi baca dan tulis di PostgreSQL jauh lebih cepat dibandingkan dengan sistem MariaDB dan juga akses data juga penting saat memilih sistem untuk organisasi bisnis.

Perbedaan lain antara dua sistem database adalah fitur. Sistem PostgreSQL menawarkan indeks Parsial, tampilan Terwujud yang membantu meningkatkan kinerja database. Di sisi lain, dalam sistem MariaDB, tidak ada fitur yang didukung yang dapat membantu meningkatkan kinerja database. Pada sistem MariaDB, arsitektur yang digunakan adalah master-slave Replication dan Master-master Replication. Di sisi lain, di PostgreSQL arsitektur yang digunakan hanya replikasi master-slave.

Perbedaan utama lainnya antara sistem PostgreSQL dan MariaDB adalah ukuran dan partisi. Ketika sistem MariaDB dibandingkan dengan sistem PostgreSQL, ukurannya lebih kecil untuk sistem MariaDB sesuai dengan versi OS. Alokasi memori yang pendek pada sistem MariaDB dan juga database MariaDB lebih ringan dibandingkan dengan sistem database PostgreSQL. Ketika sistem MariaDB dan PostgreSQL dibandingkan berdasarkan partisi, MariaDB menggunakan berbagai teknik partisi sedangkan di PostgreSQL tidak ada dukungan untuk partisi.

Perbedaan utama lainnya antara sistem PostgreSQL dan sistem MariaDB menggunakan penggunaan basis data. Sistem database PostgreSQL digunakan oleh organisasi skala besar dan dapat digunakan di berbagai sektor seperti Keuangan, Pendidikan, Perdagangan, Teknologi, Media, dan banyak lagi proyek skala besar. Organisasi yang menggunakan database MariaDB adalah Alibaba, Google, Facebook, Wikipedia, dan banyak organisasi berskala besar.

Perbedaan utama lainnya antara sistem PostgreSQL dan MariaDB adalah penyebaran database. Sistem database PostgreSQL ditulis dalam bahasa pemrograman C dan mendukung beberapa bahasa pemrograman seperti C, C++, Java, Python, dan Perl. Sistem PostgreSQL tersedia dalam berbagai format biner dan kode sumber juga tersedia yang dapat diunduh dari situs web resmi. Sistem MariaDB ditulis dalam bahasa pemrograman C dan C++ yang mendukung beberapa bahasa pemrograman seperti C, C#, Erlang, Java, Python, PHP, Perl, dan banyak lagi bahasa pemrograman lainnya. Sistem database MariaDB juga tersedia dalam berbagai format biner dan kode sumber juga tersedia. Kedua sistem database mendukung beberapa sistem operasi seperti Windows, Solaris, Linux, Mac OS, dan banyak lagi sistem operasi.

Perbedaan utama lainnya antara kedua sistem adalah konsep konsistensi. Sistem PostgreSQL dan sistem MariaDB mendukung fitur konsistensi yang membantu menulis data dan membaca data dengan sangat cepat dan fitur ini meningkatkan popularitas kedua sistem yang dapat digunakan oleh organisasi skala besar.

Kedua sistem database mendukung konsep transaksi. Sistem MariaDB dan sistem PostgreSQL ACID mencakup atomisitas, konsistensi, integritas, dan daya tahan. Fitur ini membantu pengguna untuk mempertahankan potongan besar data dan mengelola data dengan benar.

Tabel Perbandingan PostgreSQL vs MariaDB

Keterangan

MariaDB didefinisikan sebagai aplikasi MySQL yang merupakan sistem RDBMS open-source yang memiliki kemampuan kinerja tinggi, keamanan, dan ketersediaan tinggi. PostgreSQL didefinisikan sebagai sistem manajemen basis data relasional sumber terbuka yang digunakan untuk menyimpan data.

Peluncuran pertama

Rilis pertama MariaDB adalah pada tahun 2009. Rilis pertama PostgreSQL adalah pada tahun 1989.

Implementasi bahasa

Bahasa implementasi yang digunakan untuk mengembangkan MariaDB adalah bahasa pemrograman C dan C++ Bahasa implementasi yang digunakan untuk mengembangkan PostgreSQL adalah bahasa pemrograman C.

Sistem Operasi Server

Sistem operasi server yang didukung oleh MariaDB adalah Solaris, Windows, FreeBSD, dan Linux. Sistem operasi server yang didukung oleh PostgreSQL adalah Solaris, Windows, FreeBSD dan Linux, NetBSD, Unix, OpenBSD, dan masih banyak lagi.

Skrip sisi server

Dalam sistem MariaDB, skrip sisi server ditentukan yang dapat digunakan selama penyimpanan data. Dalam sistem PostgreSQL, pengguna dapat menentukan fungsi sesuai kebutuhan sedangkan fitur ini tidak didukung di sistem MariaDB.

Metode partisi

Metode partisi yang digunakan pada sistem MariaDB adalah horizontal partitioning, Galera cluster, dan sharding dengan spider storage engine. Metode partisi yang digunakan dalam sistem PostgreSQL adalah mempartisi be

Kemampuan dalam memori

Sistem MariaDB mendukung kemampuan dalam memori. Sistem MariaDB juga lebih ringan dibandingkan dengan sistem PostgreSQL. Dalam sistem PostgreSQL, kemampuan dalam memori tidak didukung oleh sistem.

dukungan JSON

Sistem MariaDB tidak mendukung dukungan JSON dan bukannya menggunakan kolom LONGTEXT yang bekerja mirip dengan JSON. Sistem PostgreSQL mendukung dukungan JSON dan juga mendukung dukungan JSONB.

Aplikasi

Sistem MariaDB digunakan dalam membangun database dan untuk mendukung aplikasi web, platform e-commerce, dan juga situs multimedia.

Sistem PostgreSQL digunakan dalam membangun sistem yang besar dan semua operasi terkait data seperti operasi baca dan tulis dapat dijalankan dengan cepat. Ini sebagian besar digunakan aplikasi skala besar karena kompleksitas sistem.

Kesimpulan

MariaDB dan PostgreSQL adalah jenis sistem basis data relasional yang tersedia sebagai sumber terbuka yang dapat digunakan oleh kelompok individu dan organisasi skala besar untuk pengelolaan data. Kedua sistem memberikan stabilitas, keandalan, pemeliharaan, dan penerapan yang mudah. Pemilihan sistem yang tepat sepenuhnya tergantung pada kebutuhan pengguna dan kebutuhan organisasi.

Cara Memulai Server PostgreSQL di Mac OS X – Ada 4 cara utama untuk menginstal PostgreSQL di mac OS X.

Cara Memulai Server PostgreSQL di Mac OS X

pgsql.com  – Berikut ini adalah beberapa cara utama untuk menginstal PostgreSQL:

1. Menggunakan Homebrew

Homebrew dapat diinstal dengan menjalankan perintah berikut di terminal:

• /usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)”
• Jika Homebrew sudah diinstal, pastikan sudah terbaru dengan menjalankan:
• brew update

Baca Juga : Tutorial Pengenalan SQL: Cara Menulis Query Sederhana

Kemudian pastikan tidak ada konflik atau kesalahan menggunakan:

• brew doctor
• Homebrew adalah manajer paket yang kuat dengan banyak kegunaan, termasuk menginstal dan menjalankan postgreSQL. Ini dapat dilakukan dengan mengetikkan perintah berikut ke terminal:
• Sekarang setelah postgres diinstal, server default dapat dimulai dengan menjalankan perintah:
• pg_ctl -D /usr/local/var/postgres start
• Ini akan memulai server postgres yang dihosting secara lokal pada port 5432. Server akan keluar dari direktori /usr/local/var/postgres.

Sekarang dapat diakses dengan mengetikkan perintah berikut:

• psql postgres

Ini akan terhubung ke server dan mengakses database postgres. Setelah ini selesai:

• Skema dan tabel dapat dibuat
• Data dapat dimuat dan dihapus dari database
• Query dapat dijalankan

2. (Opsional) Membuat Direktori Data Khusus

Direktori data khusus juga dapat digunakan untuk server. Untuk melakukannya, buat dulu direktori yang akan digunakan sebagai lokasi server. Misalnya, buat direktori bernama myData di direktori home.

Setelah direktori dibuat, server dapat diinisialisasi. Ini berarti kita mengkonfigurasi direktori dan menambahkan file yang diperlukan untuk menjalankan server. Untuk melakukan ini jalankan initdbperintah seperti yang ditunjukkan Ini akan mengisi direktori myData dengan file yang diperlukan untuk menjalankan server:

• Sekarang setelah server diinisialisasi dan file log dibuat, Anda dapat memulai server dari direktori ini. Untuk melakukan ini, gunakan perintah dan ganti dengan nilai yang ditentukan.
• pg_ctl -D [Data Directory] -l [Log file] start
• “Direktori Data” mengacu pada direktori yang baru saja diinisialisasi (dalam hal ini myData). “File log” adalah file yang akan merekam peristiwa server untuk analisis nanti. Umumnya file log diformat untuk memuat tanggal dalam nama file (misalnya “2018-05-27.log” atau “myData-logfile-2018-05-27.log”) dan harus disimpan di luar database yang logging untuk menghindari risiko yang tidak perlu. File log bisa padat untuk dibaca tetapi sangat berguna untuk tujuan keamanan dan debugging.
• Perintah di atas akan menghasilkan file log seperti yang ditunjukkan, memulai server, dan mengikat file log ke server. Jika file log tidak ditentukan, peristiwa akan dicatat ke terminal.
• Server hanya akan mulai jika port bebas. Jika server default sedang berjalan maka harus dihentikan terlebih dahulu menggunakan pg_ctl -D /usr/local/var/postgres stop perintah.

Setelah dimulai, itu dapat dihubungkan dengan cara yang sama seperti sebelumnya menggunakan:

• psql postgres

3. Menggunakan Aplikasi PostgreSQL

Untuk menjalankan server melalui aplikasi postgres, langkah pertama adalah mengunduh program. Aplikasi ini dapat diunduh di postgresapp.com . Setelah aplikasi diunduh dan dipindahkan ke folder aplikasi, aplikasi dapat dibuka.

Buka aplikasi Postgres:

• Untuk memulai server, klik tombol mulai.
• Ini akan memulai server. Detail tentang server dapat ditemukan dengan membuka pengaturan server:
• Antarmuka ini menunjukkan semua informasi penting mengenai server. Ini juga memungkinkan port diubah dengan sangat mudah. Ini berguna karena beberapa server PostgreSQL dapat

Catatan: Untuk mengubah port di terminal, file ‘postgres.conf’ (yang dapat ditemukan di direktori data) harus diedit.

4. Menggunakan Terminal dengan Aplikasi PostgreSQL

Setelah aplikasi diunduh, alat baris perintah juga dapat digunakan. Alat-alat ini dapat diakses dengan mengetik:

• /Applications/Postgres.app/Contents/Versions/latest/bin/[Tool Name][Options and/or Arguments]
• Misalnya, database ‘postgres’ di server dapat dihubungkan menggunakan alat psql dengan postgres sebagai argumen:
• /Applications/Postgres.app/Contents/Versions/latest/bin/psql postgres
• Alih-alih mengetikkan jalur lengkap setiap kali, jalur dapat ditambahkan ke file yang akan memungkinkan akses yang lebih mudah secara signifikan ke alat, memungkinkan alat diakses dari direktori mana pun di komputer. Untuk melakukan ini, perintah berikut dapat dijalankan di terminal:
• sudo mkdir -p /etc/paths.d && echo /Applications/Postgres.app/Contents/Versions/latest/bin | sudo tee /etc/paths.d/postgresapp

Setelah ini selesai, database ‘postgres’ dapat diakses hanya dengan mengetik:

psql postgres

Ringkasan

buatan sendiri:

• Unduh/perbarui Homebrew
• Gunakan Homebrew untuk menginstal postgres
• (Opsional) Buat Direktori Data Baru
• initdb
• Mulai Server

Aplikasi:

• Unduh aplikasi dan pindah ke Aplikasi
• Jalankan Aplikasi
• (Opsional) Setel port yang berbeda untuk beberapa server
• Mulai Server
• (Opsional) Tambahkan jalur sehingga alat baris perintah mudah diakses

Tutorial Pengenalan SQL: Cara Menulis Query Sederhana – Pernah mendengar tentang SQL? Anda mungkin pernah mendengarnya dalam konteks analisis data, tetapi tidak pernah berpikir itu akan berlaku untuk Anda sebagai pemasar. Atau, Anda mungkin berpikir, “Itu untuk pengguna data tingkat lanjut. Saya tidak akan pernah bisa melakukan itu.”Nah, Anda tidak bisa lebih salah!

Tutorial Pengenalan SQL: Cara Menulis Query Sederhana

pgsql.com – Pemasar yang paling sukses adalah yang didorong oleh data, dan salah satu bagian terpenting dari didorong oleh data adalah mengumpulkan data dari database dengan cepat. SQL adalah alat paling populer di luar sana untuk melakukan hal itu. Jika perusahaan Anda sudah menyimpan data dalam database, Anda mungkin perlu mempelajari SQL untuk mengakses data. Namun tidak perlu khawatir Anda berada di tempat yang tepat untuk memulai. Mari kita langsung masuk.

Baca Juga : Mengapa Anda Harus Belajar SQL? Bahkan Jika Anda Bukan Pengembang

Mengapa Menggunakan SQL?

SQL (sering diucapkan seperti “sekuel”) adalah singkatan dari Structured Query Language, dan digunakan ketika perusahaan memiliki banyak data yang ingin mereka manipulasi. Keindahan SQL adalah siapa pun yang bekerja di perusahaan yang menyimpan data dalam database relasional dapat menggunakannya. (Dan kemungkinan besar, milik Anda.)

Misalnya, jika Anda bekerja untuk perusahaan perangkat lunak dan ingin menarik data penggunaan pada pelanggan Anda, Anda dapat melakukannya dengan SQL. Jika Anda membantu mengembangkan situs web untuk perusahaan e-niaga yang memiliki data tentang pembelian pelanggan, Anda dapat menggunakan SQL untuk mengetahui pelanggan mana yang membeli produk mana. Tentu saja, ini hanya beberapa dari banyak kemungkinan aplikasi.

Pikirkan seperti ini: Pernahkah Anda membuka kumpulan data yang sangat besar di Excel, hanya untuk komputer Anda untuk dibekukan atau bahkan dimatikan? SQL memungkinkan Anda untuk mengakses hanya bagian tertentu dari data Anda pada satu waktu sehingga Anda tidak perlu mengunduh semua data ke dalam CSV, memanipulasinya, dan mungkin membebani Excel. Dengan kata lain, SQL menangani analisis data yang mungkin biasa Anda lakukan di Excel.

Cara Menulis Query SQL Sederhana

Sebelum kita mulai, pastikan Anda memiliki aplikasi manajemen database yang memungkinkan Anda mengambil data dari database Anda. Beberapa opsi termasuk MySQL atau Sequel Pro . Mulailah dengan mengunduh salah satu opsi ini, lalu bicarakan dengan departemen TI perusahaan Anda tentang cara menyambungkan ke database Anda. Opsi yang Anda pilih akan bergantung pada bagian belakang produk Anda , jadi tanyakan kepada tim produk Anda untuk memastikan Anda memilih yang benar.

Pahami hierarki basis data Anda

Selanjutnya, penting untuk membiasakan diri dengan database Anda dan hierarkinya. Jika Anda memiliki beberapa database data, Anda harus mengasah lokasi data yang ingin Anda kerjakan. Misalnya, mari kita berpura-pura bekerja dengan banyak database tentang orang-orang di Amerika Serikat. Masukkan kueri “SHOW DATABASES;”. Hasilnya mungkin menunjukkan bahwa Anda memiliki beberapa database untuk lokasi yang berbeda, termasuk satu untuk New England.

Dalam database Anda, Anda akan memiliki tabel berbeda yang berisi data yang ingin Anda kerjakan. Dengan menggunakan contoh yang sama di atas, misalkan kita ingin mengetahui informasi mana yang terkandung dalam salah satu database. Jika kita menggunakan kueri “SHOW TABLES in NewEngland;”, kita akan menemukan bahwa kita memiliki tabel untuk setiap negara bagian di New England: people connecticut, people maine, people massachusetts, people newhampshire, people rhodeisland, dan people vermont.

Terakhir, Anda perlu mencari tahu bidang mana yang ada di tabel. Bidang adalah bagian tertentu dari data yang dapat Anda tarik dari database Anda. Misalnya, jika Anda ingin menarik alamat seseorang, nama bidang tidak boleh hanya “alamat” mungkin dipisahkan menjadi address city, address state, address zip. Untuk mengetahuinya, gunakan kueri “Describe people massachusetts”. Ini memberikan daftar semua data yang dapat Anda tarik menggunakan SQL

Kueri SQL Dasar

SELECT

SELECT memilih bidang yang ingin Anda tampilkan di bagan Anda. Ini adalah informasi spesifik yang ingin Anda tarik dari database Anda. Dalam contoh di atas, kami ingin mencari orang yang sesuai dengan kriteria lainnya.

FROM

FROM menunjukkan tabel yang ingin Anda tarik datanya. Di bagian sebelumnya, kita mengetahui bahwa ada enam tabel untuk masing-masing dari enam negara bagian di New England: people connecticut, people maine, people massachusetts, people newhampshire, people rhodeisland, dan people vermont. Karena kami mencari orang di Massachusetts secara khusus, kami akan mengambil data dari tabel khusus itu.

WHERE

WHERE memungkinkan Anda memfilter kueri agar lebih spesifik. Dalam contoh kami, kami ingin memfilter kueri kami untuk menyertakan hanya orang dengan rambut merah yang lahir pada tahun 2003. Mari kita mulai dengan filter rambut merah.

BETWEEN

Selain sama dengan (=), BETWEEN adalah operator lain yang dapat Anda gunakan untuk kueri bersyarat. Pernyataan ANTARA benar untuk nilai yang berada di antara nilai minimum dan maksimum yang ditentukan.

AND

AND memungkinkan Anda untuk menambahkan kriteria tambahan ke pernyataan WHERE Anda. Ingat, kami ingin menyaring berdasarkan orang-orang yang berambut merah selain orang-orang yang lahir pada tahun 2003. Karena pernyataan WHERE kami diambil oleh kriteria rambut merah, bagaimana kami dapat memfilter berdasarkan tahun kelahiran tertentu juga? Di situlah pernyataan AND masuk. Dalam kasus ini, pernyataan AND adalah properti tanggal tetapi tidak harus demikian. (Catatan: Periksa format tanggal Anda dengan tim produk Anda untuk memastikan formatnya benar.)

OR

OR juga dapat digunakan dengan pernyataan WHERE. Dengan AND, kedua kondisi harus benar untuk muncul dalam hasil (misalnya, warna rambut harus merah dan harus lahir tahun 2003). Dengan OR, salah satu kondisi harus benar untuk muncul dalam hasil (misalnya, warna rambut harus merah atau harus lahir pada tahun 2003).

NOT

NOT digunakan dalam pernyataan WHERE untuk menampilkan nilai di mana kondisi yang ditentukan tidak benar. Jika kami ingin menarik semua penduduk Massachusetts tanpa rambut merah, kami dapat menggunakan kueri berikut:

ORDER BY

Perhitungan dan organisasi juga dapat dilakukan dalam sebuah query. Di situlah fungsi ORDER BY dan GROUP BY masuk. Pertama, kita akan melihat query SQL kita dengan fungsi ORDER BY dan kemudian GROUP BY. Kemudian, kita akan melihat sekilas perbedaan antara keduanya. Klausa ORDER BY memungkinkan Anda mengurutkan berdasarkan salah satu bidang yang telah Anda tentukan dalam pernyataan SELECT. Dalam hal ini, mari kita memesan dengan nama belakang.

GROUP BY

GROUP BY mirip dengan ORDER BY, tetapi menggabungkan data yang memiliki kesamaan. Misalnya, jika Anda memiliki duplikat dalam data Anda, Anda dapat menggunakan GROUP BY untuk menghitung jumlah duplikat di bidang Anda.

Mengapa Anda Harus Belajar SQL? Bahkan Jika Anda Bukan Pengembang – Saat ini, hampir setiap orang harus bekerja dengan data dalam beberapa bentuk atau lainnya.

Mengapa Anda Harus Belajar SQL? Bahkan Jika Anda Bukan Pengembang

pgsql – Biasanya melalui spreadsheet atau database, tetapi jika Anda dapat mempelajari sedikit SQL, Anda dapat menjadi jauh lebih hebat dalam pekerjaan Anda.

Analisis data mencakup setiap aspek bisnis, mulai dari penelitian dan pengembangan hingga pemasaran, akuntansi, dan seterusnya. Dan analitik data tidak mungkin dilakukan tanpa kueri yang efisien dari basis data besar yang menyimpan data.

Salah satu struktur database yang paling umum saat ini adalah database relasional. Dan berjalan seiring dengan database relasional adalah Structured Querying Language atau SQL (diucapkan SQL atau sekuel). SQL adalah alat yang kuat dan kuat untuk mengekstraksi data yang relevan dan berguna dari kumpulan data yang besar. Sementara SQL secara tradisional menjadi spesialisasi analis dan pemrogram data yang sangat terlatih, SQL menemukan penerimaan yang lebih besar di antara personel non-teknis. Dan ada banyak alasan bagus untuk itu.

Mempelajari SQL lebih mudah dari yang Anda kira, dan manfaat melakukannya sejauh ini lebih besar daripada investasi waktu. Jika Anda melakukan investasi ini, itu akan meningkatkan nilai Anda bagi tim Anda sekaligus meningkatkan daya jual Anda di dalam organisasi Anda dan di pasar yang lebih luas.

Baca Juga : Apa itu PostgreSQL dan mengapa pengembang dan perusahaan rintisan menyukainya? 

Cara Mengatasi Rasa Takut Belajar Pemrograman Komputer

Meyakinkan “pengguna non-teknis” untuk mempelajari materi pelajaran “teknis” bisa menjadi tantangan, karena mereka sering melihatnya terlalu rumit atau terlalu membingungkan. Banyak pengguna terintimidasi oleh gagasan belajar bahasa pemrograman, atau bahkan apa pun di luar antarmuka grafis yang cenderung mereka hadapi setiap hari. Ironisnya, anggota tim non-teknis seringkali tidak dapat memahami konsep database relasional. Beri tahu orang non-teknis bahwa SQL adalah bahasa khusus domain untuk menanyakan dan memelihara basis data relasional dan mata mereka mungkin berkaca-kaca.

Tapi ini tidak perlu terjadi . Jika pemimpin tim malah memberi tahu tim bahwa SQL adalah cara untuk mengidentifikasi data dengan cepat dan mudah yang akan membantu membuat pekerjaan sehari-hari mereka lebih sederhana, mereka mungkin mendapat perhatian tim. Setelah Anda mengatasi rintangan pertama, langkah selanjutnya adalah meyakinkan anggota tim Anda bahwa belajar SQL tidak seperti belajar bahasa asing dengan alfabet yang berbeda. Sebaliknya, mereka perlu tahu bahwa mereka akan dapat bekerja dengan SQL menggunakan kata-kata bahasa Inggris sehari-hari seperti SELECT, CREATE, ADD, dan JOIN. Sekarang, tim berada dalam posisi tidak hanya memahami mengapa mereka ingin belajar SQL, tetapi mereka yakin bahwa mereka dapat melakukannya.

Manfaat Khusus Belajar SQL

Ada banyak alasan mengapa Anda harus belajar SQL, antara lain:

SQL dan database relasional ada di mana-mana

Mempelajari SQL tidak hanya dapat meningkatkan keterampilan Anda, tetapi juga dapat memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang aplikasi yang Anda gunakan setiap hari. Anda tidak hanya akan berurusan dengan data perusahaan dalam basis data relasional, tetapi semuanya mulai dari penyimpanan cloud hingga akun media sosial hingga aplikasi e-niaga. Berbagai macam database open source juga tersedia dan dapat membantu Anda berlatih membuat kueri SQL.

Satu kelemahan dari popularitas dan kemudahan penggunaan SQL dan database relasional adalah bahwa penjahat dunia maya telah mengembangkan metode yang sangat efektif untuk meretas sistem yang menggunakan SQL.

SQL mudah dipelajari

Seperti yang telah kita bahas di atas, tidak seperti belajar bahasa asing atau bahasa pemrograman hardcore, SQL cukup mudah dipelajari. Karena sintaks kueri SQL bergantung pada kata-kata bahasa Inggris yang umum, bahkan jika Anda tidak memiliki pengalaman pemrograman, Anda dapat dengan mudah memahami cara menggunakannya. Tetapi mungkin perlu waktu lebih lama untuk menjadi mahir daripada jika Anda memiliki pengalaman pemrograman.

Ada banyak sumber daya online untuk mempelajari SQL di semua tingkatan, dan banyak kursus tingkat pemula yang gratis. Mengembangkan keakraban dasar dengan SQL seharusnya tidak memakan waktu lebih dari beberapa jam . Meskipun Anda dapat menginvestasikan waktu sebanyak yang Anda inginkan untuk menjadi ahli SQL, bagi sebagian besar tim, pemahaman dasar tentang SQL sudah cukup.

SQL dengan mudah menangani data besar

Bahkan organisasi terkecil pun memelihara dan menggunakan data dalam jumlah besar akhir-akhir ini. Kemampuan untuk secara efektif menambang data itu dan menyajikannya dalam format yang mudah dicerna sangat diperlukan. Jika Anda pernah mencoba mengambil kumpulan data besar dan menganalisisnya dalam aplikasi seperti Excel, Anda mungkin dengan cepat mempelajari tentang batasan program dalam menangani kumpulan data besar.

Tidak ada yang lebih membuat frustrasi daripada mengalami crash program di tengah melakukan pekerjaan kritis. SQL adalah cara yang lebih kuat dan lebih cepat untuk memproses kumpulan data besar dan juga lebih ketat memastikan integritas kumpulan data.

Mengetahui SQL membangun anggota tim yang lebih berharga

Setiap tim dalam suatu organisasi memiliki kebutuhan datanya sendiri. Tim pemasaran perlu memahami kebutuhan dan keinginan pelanggan, serta efektivitas kampanye pemasaran. Departemen manufaktur dan teknik menginginkan data tentang produktivitas.

Tim akuntansi dapat menggunakan data besar untuk memahami pergerakan pasar, dan C-suite membutuhkan data dari setiap departemen untuk mengembangkan strategi organisasi jangka panjang. Tetapi data yang relevan mungkin terkandung dalam berbagai kumpulan data di seluruh organisasi.

Saya tidak dapat melebih-lebihkan pentingnya dapat menghasilkan data yang paling relevan untuk memenuhi kebutuhan tim Anda. Mempelajari SQL memungkinkan Anda menggabungkan data dari berbagai sumber data dan mengonversi kumpulan data kompleks menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti.

Lebih luas lagi, belajar membangun kueri SQL yang baik membantu mengembangkan keterampilan berpikir logis anggota tim. Dan mengoptimalkan kueri SQL membantu Anda lebih memahami pertanyaan mana yang harus diajukan oleh tim Anda, dan bagaimana pertanyaan tersebut sebaiknya diungkapkan.

Mengetahui SQL memberi anggota tim peluang baru

Pengetahuan tentang SQL adalah keterampilan yang sangat berharga , baik di dalam suatu organisasi maupun untuk organisasi lain. Oleh karena itu, mempelajari SQL merupakan penggunaan waktu yang efektif, dan dengan potensi pengembalian investasi yang tinggi.

Dengan cepat menambahkan keterampilan yang diinginkan ke resume Anda, Anda dapat menghasilkan peluang untuk kemajuan dalam organisasi. Dan jika perusahaan Anda tidak mencari keahlian khusus itu, yakinlah bahwa yang lain mencarinya.

Intinya, pengetahuan SQL dasar memungkinkan Anda untuk menyelesaikan tugas-tugas yang sebelumnya mungkin telah dikirim ke departemen lain. Dengan melewatkan perantara, Anda menjadi lebih efisien dan mengurangi potensi penundaan dalam menyelesaikan proyek Anda.

Kesimpulan

Di dunia di mana bisnis bergantung pada data besar , memahami data apa yang tersedia dan data apa yang sebenarnya Anda butuhkan (dan bagaimana membedakan satu dari yang lain) adalah keterampilan yang sangat berharga. Jika Anda dapat dengan cepat mengekstrak informasi yang Anda butuhkan dari data yang Anda miliki, Anda akan menjadi semakin berharga bagi tim Anda. Belajar SQL adalah cara yang sederhana dan cepat untuk mencapai hal ini.

Apa itu PostgreSQL dan mengapa pengembang dan perusahaan rintisan menyukainya? – PostgreSQL adalah sistem basis data relasional sumber terbuka yang kuat yang dikenal dengan keandalan, kekokohan fitur, dan kinerja.

Apa itu PostgreSQL dan mengapa pengembang dan perusahaan rintisan menyukainya?

pgsql – PostgreSQL menjadi database pilihan untuk semakin banyak perusahaan. Saat ini berada di peringkat #4 dalam popularitas di antara ratusan database di seluruh dunia menurut Peringkat DB-Engines .

Apa itu PostgreSQL?

Melansir ubuntu, PostgreSQL adalah database relasional. Ini menyimpan titik data dalam baris, dengan kolom sebagai atribut data yang berbeda. Sebuah tabel menyimpan beberapa baris terkait. Database relasional adalah jenis database yang paling umum digunakan. Ini membedakan dirinya dengan fokus pada integrasi dan ekstensibilitas. Ia bekerja dengan banyak teknologi lain dan sesuai dengan berbagai standar basis data, yang memastikannya dapat diperluas.

Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan secara resmi mendukung pengembangan proyek PostgreSQL. Mari kita menggali lebih dalam mengapa itu mendapatkan popularitas.

Baca juga : Alasan PostgreSQL Sebagai Sistem Manajemen Basis Data

Mengapa menggunakan PostgreSQL?

Sebuah database kelas perusahaan, PostgreSQL menawarkan fitur-fitur canggih seperti Multi-Version Concurrency Control (MVCC), pemulihan titik waktu, tablespace, replikasi asinkron, transaksi bersarang, pencadangan online/panas, perencana/pengoptimal kueri yang canggih, dan pencatatan sebelumnya untuk toleransi kesalahan.

PostgreSQL bekerja pada sebagian besar sistem operasi populer – hampir semua distribusi Linux dan Unix, Windows, Mac OS X. Sifat open source-nya memudahkan untuk meningkatkan atau memperluas. Di PostgreSQL, Anda dapat menentukan tipe data Anda sendiri, membangun fungsi kustom, dan bahkan menulis kode dalam bahasa pemrograman lain (misalnya Python) tanpa mengkompilasi ulang database. Dan, tentu saja, PostgreSQL gratis!

Basis data yang andal

PostgreSQL bukan hanya relasional, tetapi juga relasional objek dan mendukung struktur kompleks serta berbagai tipe data bawaan dan yang ditentukan pengguna. Ini menyediakan kapasitas data yang luas dan dipercaya untuk integritas datanya. Ini memberikan beberapa keunggulan dibandingkan database SQL open source lainnya seperti MySQL, MariaDB dan Firebird. PostgreSQL hadir dengan banyak fitur yang ditujukan untuk membantu pengembang membangun aplikasi, administrator untuk melindungi integritas data, dan membangun lingkungan yang toleran terhadap kesalahan.

Ini menawarkan penggunanya sejumlah besar (dan terus bertambah) fungsi. Ini membantu pemrogram untuk membuat aplikasi baru, admin melindungi integritas data dengan lebih baik, dan pengembang membangun lingkungan yang tangguh dan aman. PostgreSQL memberi penggunanya kemampuan untuk mengelola data, terlepas dari seberapa besar databasenya.

Basis data yang dapat diperluas

Selain gratis dan open source, PostgreSQL sangat dapat dikembangkan. Ada dua area yang PostgreSQL bersinar ketika pengguna perlu mengkonfigurasi dan mengontrol database mereka. Pertama, ini sangat sesuai dengan standar SQL. Ini meningkatkan interoperabilitasnya dengan aplikasi lain.

Kedua, PostgreSQL memberi pengguna, kontrol atas metadata. PostgreSQL dapat diperluas karena operasinya digerakkan oleh katalog. Satu perbedaan utama antara PostgreSQL dan sistem database relasional standar adalah PostgreSQL menyimpan lebih banyak informasi dalam katalognya: tidak hanya informasi tentang tabel dan kolom, tetapi juga informasi tentang tipe data, fungsi, metode akses, dan sebagainya. Tabel ini dapat dimodifikasi oleh pengguna, dan karena PostgreSQL mendasarkan operasinya pada tabel ini, ini berarti PostgreSQL dapat diperluas oleh pengguna. Sebagai perbandingan, sistem database konvensional hanya dapat diperluas dengan mengubah prosedur hard-coded dalam kode sumber atau dengan memuat modul yang ditulis khusus oleh vendor DBMS.

Bagaimana PostgreSQL digunakan?

PostgreSQL memiliki sejarah yang kaya untuk mendukung tipe data tingkat lanjut, dan mendukung tingkat pengoptimalan kinerja yang biasanya dikaitkan dengan rekan database komersial, seperti Oracle dan SQL Server. PostgreSQL digunakan sebagai penyimpanan data utama atau gudang data untuk banyak aplikasi web, seluler, geospasial, dan analitik.

PostgreSQL dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam satu produk. Data tidak terstruktur, ditemukan dalam audio, video, email, dan postingan media sosial, dapat digunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan, menemukan persyaratan produk baru, dan menemukan cara untuk mencegah pelanggan beralih di antara banyak kegunaan lainnya.

PostgreSQL juga memiliki kemampuan pemrosesan transaksi online (OLTP) yang unggul dan dapat dikonfigurasi untuk fail-over otomatis dan redundansi penuh, sehingga cocok untuk lembaga keuangan dan produsen. Sebagai basis data analitik yang sangat mumpuni, ia dapat diintegrasikan secara efektif dengan perangkat lunak matematika, seperti Matlab dan R. Karena kemampuan replikasi PostgreSQL, situs web dapat dengan mudah ditingkatkan ke server basis data sebanyak yang Anda butuhkan.

PostgreSQL bila digunakan dengan ekstensi PostGIS, mendukung objek geografis, dan dapat digunakan sebagai penyimpanan data geospasial untuk layanan berbasis lokasi dan sistem informasi geografis (GIS).

Tantangan operasional Hari-N menggunakan PostgreSQL

Terlepas dari manfaatnya, ada tantangan yang harus dihadapi perusahaan dalam hal adopsi PostgreSQL. PostgreSQL memiliki salah satu komunitas yang tumbuh paling cepat tetapi tidak seperti vendor database tradisional, komunitas PostgreSQL tidak memiliki kemewahan ekosistem database yang matang. Selain itu, PostgreSQL sering digunakan bersama dengan beberapa database yang berbeda, seperti Oracle atau MongoDB dan setiap database memerlukan keahlian khusus dan mempekerjakan staf teknis dengan keahlian PostgreSQL yang relevan dapat menjadi tantangan bagi perusahaan. Selain alat manajemen untuk PostgreSQL, tim DevOps dan profesional database harus mampu mengelola beberapa database dari beberapa vendor tanpa harus mengubah proses yang ada.

Kedua, karena PostgreSQL adalah open-source, tim pengembangan TI yang berbeda dalam suatu organisasi dapat mulai menggunakannya secara organik. Hal ini dapat menimbulkan tantangan lain – tidak ada satu titik pengetahuan pun untuk semua instance PostgreSQL dalam lanskap TI perusahaan. Selanjutnya, ada redundansi dan duplikasi pekerjaan, karena tim yang berbeda mungkin memecahkan masalah yang sama dengannya, secara mandiri.

Bagaimana start-up dan perusahaan besar menghadapi tantangan ini? Mari kita lihat penawaran Canonical yang bertujuan untuk menyelesaikan ini.

PostgreSQL yang dioptimalkan, dikelola untuk Anda

Managed PostgreSQL dari Canonical adalah layanan database tepercaya, aman, dan skalabel yang dapat diterapkan di cloud pilihan Anda atau lokal. Jangan khawatir tentang operasi pemeliharaan atau pembaruan – kami menanganinya untuk Anda. Dengan Canonical mengelola PostgreSQL Anda, Anda mendapatkan manfaat berikut.

• Pakar PostgreSQL Canonical mengelola server database Anda. Anda tidak perlu melalui penundaan dan kesulitan untuk merekrut insinyur DevOps yang tahu cara mempertahankan kluster ketersediaan tinggi.
• Tim manajemen aplikasi open source Canonical melakukan tugas operasional yang berat sehingga Anda dapat fokus membangun aplikasi Anda.
• Canonical akan mengelola PostgreSQL pada Kubernetes yang sesuai di cloud pilihan Anda atau di lokasi. Artinya, Anda dapat membawa cloud Anda, dan kami menangani sisanya.

Mengenai Big Data Dan SQL Progam – SQL adalah salah satu keterampilan teknis yang paling diminati di tempat kerja saat ini. Dikembangkan pada tahun 1970an, ini masih merupakan cara kami menghubungkan sebagian besar sistem data kami saat ini. Terlepas dari alat seretdanlepas apa yang muncul atau paradigma kueri baru apa yang mencoba menyalipnya, itu tetap ada.

Mengenai Big Data Dan SQL Progam

pgsql – Banyak teknologi database modern yang akan kita bicarakan hari ini terusmenerus harus mematuhi kebijakan SQL vs. SQL perlu diperbarui. Namun, ini tidak berarti lanskap SQL tidak banyak berubah dalam beberapa dekade terakhir dan tidak terus berkembang. Ini adalah salah satu alasan SQL telah banyak digunakan. Ia tumbuh dan berkembang seiring dengan perkembangan zaman.

Artikel ini akan merangkum beberapa tren utama yang saat ini terjadi di dunia SQL dan analisis data. Kita akan membahas bagaimana SQL menjadi lebih kolaboratif dan terbuka, bagaimana mayoritas database yang terus beroperasi di dunia kita adalah opensource atau beralih ke opensource, serta memunculkan beberapa teknologi yang mungkin belum pernah Anda dengar tetapi harus diwaspadai. Dengan begitu banyak hal yang terjadi di dunia teknis, ini akan membantu memberikan gambaran yang jelas tentang beberapa perubahan yang lebih penting di dunia SQL dan data.

SQL Bukan Hanya untuk Insinyur dan Analis Data di Perusahaan Berbasis Data

Jika Anda pernah bekerja di FAANG atau bahkan startup berbasis teknologi seperti Instacart, maka Anda mungkin menyadari bahwa data mendorong segalanya sampai pada titik di mana analis , PM, dan manajer produk mulai memahami SQL karena kebutuhan. SQL adalah bahasa data, dan jika Anda ingin berinteraksi dengan data, Anda perlu mengetahuinya.

Baca Juga : Manakah GUI PostgreSQL Terbaik?

Apakah Anda ingin dengan mudah mengetahui jumlah ratarata waktu yang dihabiskan pengguna untuk produk Anda, tetapi Anda tidak ingin menunggu analis? Anda sebaiknya mencari tahu cara menjalankan kueri. Kemampuan untuk menjalankan kueri dengan mudah ini juga didorong oleh fakta bahwa editor SQL tidak perlu lagi diinstal. Dengan data berbasis cloud, gudang dilengkapi dengan editor SaaS SQL. Kita akan berbicara tentang editor SaaS SQL lebih lanjut di bagian selanjutnya.

Namun, bagian penting di sini adalah Anda tidak perlu menunggu 30 menit untuk menginstal editor dan menangani semua kerumitan mengelolanya.

Sekarang Anda cukup membuka URL dan mengakses gudang data tim Anda. Ini memungkinkan siapa pun di perusahaan mengakses data mereka dengan mudah. Kami mengetahui hal ini berdasarkan pengalaman anekdot serta fakta bahwa pelacakan Indeed.com pada tahun 2019 telah menunjukkan persyaratan tetap untuk kumpulan keterampilan SQL selama lima tahun terakhir. Secara keseluruhan, kami melihat masa depan di mana tidak hanya perusahaan teknologi besar yang menggunakan SQL dan analitik untuk mendorong keputusan yang baik. Untuk itu, dibutuhkan alat yang memudahkan siapa saja untuk mengakses data perusahaannya.

SQL dan Analytics Menjadi Lebih Kolaboratif

SQL dan analitik menjadi lebih kolaboratif. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, mendapatkan wawasan dari data menjadi lebih produktif. Itu berarti lebih banyak orang yang terlibat dalam membuat kueri, analitik, dan metrik. Pekerjaan kolaboratif dimulai dengan produk seperti Google Spreadsheet. Tren terus berkembang ke produk SaaS seperti Figma (desain kolaboratif) dan PopSQL (SQL kolaboratif).

Teknologi seperti PopSQL menawarkan kemampuan bagi tim Anda untuk berkolaborasi dan melacak pekerjaan Anda pada kueri dengan mudah melalui folder dan kontrol versi. Sekarang Anda tidak perlu khawatir tentang seseorang yang secara tidak sengaja mengubah kueri Anda di laporan atau dasbor. Kontrol versi memungkinkan Anda mengembalikan kueri pada status yang disimpan sebelumnya. Ini memastikan bahwa tim Anda selalu berada di halaman yang sama sejauh SQL dan logika yang Anda gunakan untuk menghitung metrik Anda.

Anda juga dapat dengan mudah berbagi kueri, memperbaruinya, membaginya, dan memvisualisasikan data. Selain itu, alat seperti Figma, Google Sheets, dan PopSQL terintegrasi dengan mudah dengan alat kolaboratif lain seperti Slack. Integrasi ini selanjutnya memungkinkan tim Anda untuk berbagi bagan, kueri, desain, dan wawasan dengan mudah. Tim Anda dapat dengan mudah melihat pekerjaan yang dilakukan orang lain, perubahan yang mereka buat, dan memahami mengapa mereka membuat perubahan.

Dengan konsep kerja jarak jauh yang semakin menjadi kenyataan bagi banyak perusahaan, memiliki alat yang memudahkan untuk berkolaborasi menjadi penting. Pada akhirnya, teknologi seperti PopSQL adalah langkah besar menuju analitik swalayan karena mereka menempatkan kekuatan kueri data di luar hanya tangan analis dan insinyur data.

OpenSource Tetap Database Paling Populer

Sistem manajemen basis data berlisensi berbayar seperti Oracle dan MSSQL mungkin tampak seperti opsi yang sangat populer untuk dikembangkan oleh tim. Namun, MySQL dan Postgres, dua sistem manajemen basis data sumber terbuka, saat ini merupakan opsi paling populer untuk digunakan pengembang. Menurut survei yang dilakukan pada 2018 dan 2020 oleh EverSQL, MySQL terus menjadi sistem manajemen basis data paling populer untuk dikembangkan.

Juga, Postgres barubaru ini melampaui MSSQL sebagai database terpopuler kedua, menurut Stack Overflow . Postgres telah memperkenalkan gaya baru database relasional. Inilah yang disebut sistem manajemen basis data relasional objek (ORDMS). Ini mengambil properti yang mirip dengan pemrograman berorientasi objek, di mana Anda dapat memiliki kelas dan pewarisan. Juga, beberapa fitur bagus lainnya tentang Postgres adalah memungkinkan untuk array dan memiliki beberapa kemampuan PubSub.

Pergeseran ke opensource ini bukanlah hal baru. Namun, kenyataannya adalah banyak perusahaan mulai menjatuhkan Oracle dan Microsoft untuk opsi gratis. Mereka memilih untuk membayar biaya cloud vs. membayar biaya lisensi. Secara keseluruhan, kami melihat banyak perubahan dalam pilihan basis data pengembang.

Database Sumber Terbuka CloudFirst Mendapatkan Daya Tarik dan Pendanaan

Meskipun Postgres sering menjadi pilihan umum bagi perusahaan yang memilih untuk beralih dari Oracle ke solusi sumber terbuka, Postgres tidak dikembangkan dengan mempertimbangkan infrastruktur dan kompleksitas cloud. Hal ini memaksa tim untuk mengembangkan infrastruktur cloud yang kompleks untuk mengelola aplikasi yang digunakan di seluruh dunia. Tetapi ada solusi opensource lainnya. Pada Juli 2019, YugabyteDB menjadi 100% opensource .

Sekarang banyak dari Anda mungkin bertanya (terutama jika Anda berada di AS), “Apa itu YugabyteDB?” Format penyimpanan berorientasi dokumen milik YugaByte adalah bentuk RocksDB yang sangat disesuaikan yang menawarkan akses latensi rendah dan kepadatan data tinggi. Ini berjalan pada API yang populer dan dikenal.

YugaByte bertujuan untuk mengisi semua celah. Ingin database NoSQL yang juga ACID? Kemudian Yugabyte ingin mengambil alih pasar itu.

Itu mencari untuk memecahkan masalah yang dimiliki pengembang ketika menggunakan database SQL seperti MySQL yang memerlukan sharding dan infrastruktur kompleks untuk menjalankan sistem multiwilayah. YugaByteDB melakukannya dengan autosharding dan load balancing serta beberapa fitur lain yang memanfaatkan pendekatan cloud first.

Jadi mengapa YugaByte di update ini jika sudah ada sejak 2016? Ini karena Wipro Ventures menginvestasikan $30 juta di Yugabyte awal bulan ini. Selain itu, Wipro berencana untuk membawa database SQL open source Yugabyte ke kliennya. Ada 1.000 kemungkinan perusahaan baru yang dapat menggunakan Yugabyte. Meskipun Yugabyte tidak ada dalam hasil survei EverSQL, mungkin dalam beberapa tahun, dengan lebih banyak daya tarik dan pengguna. Sekarang, sejujurnya, database yang menyelesaikan semua masalah No SQL dan database relasional standar akan menjadi keajaiban. Jadi dalam banyak hal, kami terkejut tidak ada adopsi yang lebih besar.

Manakah GUI PostgreSQL Terbaik? – Alat antarmuka pengguna grafis (GUI) PostgreSQL membantu pengguna basis data sumber terbuka untuk mengelola, memanipulasi, dan memvisualisasikan data mereka. Dalam posting ini, kami membahas alat GUI teratas untuk mengelola penerapan PostgreSQL Anda .

Manakah GUI PostgreSQL Terbaik?

pgsql.com – PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data paling populer keempat di dunia, dan banyak digunakan di semua ukuran aplikasi dari kecil hingga besar.

Baca Juga : Alat SQL Terbaik & IDE Basis Data Terbaru

Metode tradisional untuk bekerja dengan database menggunakan alat antarmuka baris perintah (CLI), namun, antarmuka ini menyajikan sejumlah masalah :

• Ini membutuhkan kurva pembelajaran yang besar untuk mendapatkan yang terbaik dari DBMS.
• Tampilan konsol mungkin tidak sesuai dengan keinginan Anda, dan hanya memberikan sedikit informasi dalam satu waktu.
• Sulit untuk menelusuri database dan tabel, memeriksa indeks, dan memantau database melalui konsol.
• Banyak yang masih lebih suka CLI daripada GUI, tetapi set ini semakin menyusut. Saya percaya siapa pun yang masuk ke pemrograman setelah 2010 akan memberi tahu Anda alat GUI meningkatkan produktivitas mereka melalui solusi CLI.

Mengapa Menggunakan Alat GUI?

Sekarang setelah kita memahami masalah yang dihadapi pengguna dengan CLI, mari kita lihat keuntungan menggunakan GUI PostgreSQL :

• Tombol pintas membuatnya lebih mudah digunakan, dan lebih mudah dipelajari bagi pengguna baru.
• Menawarkan visualisasi yang bagus untuk membantu Anda menginterpretasikan data Anda.
• Anda dapat mengakses dan menavigasi server database lain dari jarak jauh.
• Antarmuka berbasis jendela membuatnya lebih mudah untuk mengelola data PostgreSQL Anda.
• Akses lebih mudah ke file, fitur, dan sistem operasi.
• Jadi, intinya, alat GUI membuat hidup pengembang PostgreSQL lebih mudah.

Alat GUI PostgreSQL Teratas

Hari ini saya akan memberi tahu Anda tentang alat GUI PostgreSQL terbaik. Jika Anda ingin ikhtisar singkat tentang artikel ini, silakan lihat infografis kami di akhir posting ini. Mari kita mulai dengan yang pertama dan paling populer.

1. pgAdmin

pgAdmin adalah alat GUI de facto untuk PostgreSQL, dan alat pertama yang akan digunakan siapa pun untuk PostgreSQL. Ini mendukung semua operasi dan fitur PostgreSQL saat gratis dan open source. pgAdmin digunakan oleh DBA pemula dan berpengalaman dan pengembang untuk administrasi database.

Berikut adalah beberapa alasan utama mengapa pengguna PostgreSQL menyukai pgAdmin:

• Buat, lihat, dan edit pada semua objek PostgreSQL umum.
• Menawarkan alat perencanaan kueri grafis dengan penyorotan sintaksis warna.
• Dasbor memungkinkan Anda memantau aktivitas server seperti kunci basis data, sesi terhubung, dan transaksi yang disiapkan.
• Karena pgAdmin adalah aplikasi web, Anda dapat menerapkannya di server mana pun dan mengaksesnya dari jarak jauh.
• pgAdmin UI terdiri dari panel yang dapat dilepas yang dapat Anda atur sesuai keinginan Anda.
• Menyediakan debugger bahasa prosedural untuk membantu Anda men-debug kode Anda.
• pgAdmin memiliki versi portabel yang dapat membantu Anda dengan mudah memindahkan data antar mesin.

Ada beberapa kekurangan pgAdmin yang umumnya dikeluhkan oleh pengguna:

• UI lambat dan tidak intuitif dibandingkan dengan alat GUI berbayar.
• pgAdmin menggunakan terlalu banyak sumber daya.

pgAdmin dapat digunakan di Windows, Linux, dan Mac OS. Kami mendaftarkannya terlebih dahulu karena ini adalah alat GUI yang paling sering digunakan untuk PostgreSQL, dan satu-satunya
alat GUI PostgreSQL asli dalam daftar kami. Karena didedikasikan secara eksklusif untuk PostgreSQL, Anda dapat mengharapkannya untuk memperbarui dengan fitur-fitur terbaru dari setiap
versi. pgAdmin dapat diunduh dari situs web resmi mereka .

2. DBeaver

DBeaver adalah alat GUI lintas platform utama untuk PostgreSQL yang disukai pengembang dan administrator basis data. DBeaver bukan alat GUI asli untuk PostgreSQL, karena mendukung semua database populer seperti MySQL, MariaDB, Sybase, SQLite, Oracle, SQL Server, DB2, MS Access, Firebird, Teradata, Apache Hive, Phoenix, Presto, dan Derby database apa pun yang memiliki driver JDBC (lebih dari 80 database!).

Berikut adalah beberapa fitur GUI DBeaver teratas untuk PostgreSQL:

• Pembuat Kueri Visual membantu Anda membuat kueri SQL yang kompleks tanpa pengetahuan SQL yang sebenarnya.
• Ini memiliki salah satu editor terbaik beberapa tampilan data tersedia untuk mendukung berbagai kebutuhan pengguna.
• Navigasi yang nyaman di antara data.
• Di DBeaver, Anda dapat menghasilkan data palsu yang terlihat seperti data asli yang memungkinkan Anda menguji sistem Anda.
• Pencarian data teks lengkap terhadap semua tabel/tampilan yang dipilih dengan hasil pencarian ditampilkan sebagai tabel/tampilan yang difilter.
• Pencarian metadata di antara baris dalam tabel sistem database.
• Impor dan ekspor data dengan banyak format file seperti CSV, HTML, XML, JSON, XLS, XLSX.
• Memberikan keamanan tingkat lanjut untuk database Anda dengan menyimpan kata sandi di penyimpanan aman yang dilindungi oleh kata sandi utama.
• Diagram ER yang dibuat secara otomatis untuk database/skema.
• Enterprise Edition menyediakan sistem dukungan online khusus.

Salah satu kekurangan DBeaver adalah mungkin lambat ketika berhadapan dengan kumpulan data yang besar dibandingkan dengan beberapa alat GUI yang mahal seperti Navicat dan DataGrip.

Anda dapat menjalankan DBeaver di Windows, Linux, dan macOS, dan dengan mudah menghubungkan DBeaver PostgreSQL dengan atau tanpa SSL. Ini memiliki edisi sumber terbuka gratis serta edisi perusahaan. Anda dapat membeli lisensi standar untuk edisi perusahaan seharga $199, atau dengan berlangganan seharga $19/bulan. Versi gratisnya cukup bagus untuk sebagian besar perusahaan, karena banyak pengguna DBeaver akan memberi tahu Anda bahwa edisi gratisnya lebih baik daripada pgAdmin.

3. OmniDB

GUI PostgreSQL berikutnya yang akan kita ulas adalah OmniDB . OmniDB memungkinkan Anda menambahkan, mengedit, dan mengelola data dan semua fitur lain yang diperlukan dalam ruang kerja terpadu. Meskipun OmniDB mendukung sistem database lain seperti MySQL, Oracle, dan MariaDB, target utama mereka adalah PostgreSQL. Alat open source ini terutama disponsori oleh 2ndQuadrant. OmniDB mendukung ketiga platform utama, yaitu Windows, Linux, dan Mac OS X.

Ada banyak alasan mengapa Anda harus menggunakan OmniDB untuk pengembangan Postgres Anda:

• Anda dapat dengan mudah mengonfigurasinya dengan menambahkan dan menghapus koneksi, dan memanfaatkan koneksi terenkripsi saat koneksi jarak jauh diperlukan.
• Editor SQL pintar membantu Anda menulis kode SQL melalui fitur pelengkapan otomatis dan penyorotan sintaks.
• Dukungan tambahan tersedia untuk kemampuan debugging ke fungsi dan prosedur PostgreSQL.
• Anda dapat memantau dasbor dari bagan yang dapat disesuaikan yang menampilkan informasi waktu nyata tentang database Anda.
• Visualisasi rencana kueri membantu Anda menemukan hambatan dalam kueri SQL Anda.
• Ini memungkinkan akses dari banyak komputer dengan informasi pribadi terenkripsi.
• Pengembang dapat menambahkan dan berbagi fitur baru melalui plugin .

Ada beberapa kontra dengan OmniDB:

• OmniDB tidak memiliki dukungan komunitas dibandingkan dengan pgAdmin dan DBeaver. Jadi, Anda mungkin merasa sulit untuk mempelajari alat ini, dan mungkin merasa sedikit sendirian saat menghadapi masalah.
• Itu tidak memiliki banyak fitur seperti alat GUI berbayar seperti Navicat dan DataGrip.
• Pengguna OmniDB memiliki pendapat yang baik tentangnya, dan Anda dapat mengunduh OmniDB untuk PostgreSQL dari sini .

4. DataGrip

DataGrip adalah lingkungan pengembangan terintegrasi lintas platform (IDE) yang mendukung beberapa lingkungan basis data. Hal terpenting yang perlu diperhatikan tentang DataGrip adalah bahwa itu dikembangkan oleh JetBrains, salah satu merek terkemuka untuk mengembangkan IDE. Jika Anda pernah menggunakan PhpStorm, IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, Anda tidak memerlukan pengenalan tentang seberapa bagus IDE JetBrains.

Ada banyak fitur menarik yang disukai di DataGrip PostgreSQL GUI:

• Fitur pelengkapan otomatis yang peka konteks dan sadar skema menyarankan penyelesaian kode yang lebih relevan.
• Ini memiliki UI yang indah dan dapat disesuaikan bersama dengan konsol kueri cerdas yang melacak semua aktivitas Anda sehingga Anda tidak akan kehilangan pekerjaan. Selain itu, Anda dapat dengan mudah menambah, menghapus, mengedit, dan mengkloning baris data dengan editor yang kuat.
• Ada banyak cara untuk menavigasi skema antara tabel, tampilan, dan prosedur.
• Itu dapat segera mendeteksi bug dalam kode Anda dan menyarankan opsi terbaik untuk memperbaikinya.
• Ini memiliki proses refactoring tingkat lanjut ketika Anda mengganti nama variabel atau objek, itu dapat menyelesaikan semua referensi secara otomatis.
• DataGrip bukan hanya alat GUI untuk PostgreSQL, tetapi IDE berfitur lengkap yang memiliki fitur seperti sistem kontrol versi.

Ada beberapa kekurangan di DataGrip:

• Masalah yang jelas adalah bahwa itu bukan asli PostgreSQL, sehingga tidak memiliki fitur khusus PostgreSQL. Misalnya, tidak mudah untuk men-debug kesalahan karena tidak semua dapat ditampilkan.
• Tidak hanya DataGrip, tetapi sebagian besar IDE JetBrains memiliki kurva pembelajaran yang besar sehingga sedikit berlebihan bagi pengembang pemula.
• Ini menghabiskan banyak sumber daya, seperti RAM, dari sistem Anda.
• DataGrip mendukung daftar sistem manajemen basis data yang luar biasa, termasuk SQL Server, MySQL, Oracle, SQLite, Azure Database, DB2, H2, MariaDB, Cassandra, HyperSQL, Apache Derby, dan banyak lagi.

DataGrip mendukung ketiga sistem operasi utama, Windows, Linux, dan Mac OS. Salah satu kelemahannya adalah produk JetBrains relatif mahal. DataGrip memiliki dua harga yang berbeda untuk organisasi dan individu. DataGrip untuk Organisasi akan dikenakan biaya $19,90/bulan, atau $199 untuk tahun pertama, $159 untuk tahun kedua, dan $119 untuk tahun ketiga dan seterusnya. Paket individu akan dikenakan biaya $8,90/bulan, atau $89 untuk tahun pertama. Anda dapat mengujinya selama masa percobaan gratis 30 hari .

Alat SQL Terbaik & IDE Basis Data Terbaru – Ada banyak alat manajemen SQL yang tersedia di pasar, dan karena itu sulit untuk memilih alat terbaik untuk manajemen proyek SQL Anda.

Alat SQL Terbaik & IDE Basis Data Terbaru

pgsql – Berikut ini adalah daftar alat SQL terbaik yang dikuratori dengan fitur utama, dan tautan unduhan. Daftar ini berisi perangkat lunak SQL open-source (GRATIS) dan komersial (Berbayar).

Manage Engine

Manage Engine Applications Manager adalah sistem pemantauan database SQL yang kuat yang mendukung semua versi database Microsoft SQL.

Fitur:

• Pemantauan KPI server SQL secara real-time, kueri dengan data granular.
• Detail lengkap tentang kueri yang meningkatkan latensi dan memuat di server.
• Diagnostik tingkat kode untuk kueri yang dipanggil dalam aplikasi web.
• Manajemen kesalahan yang cerdas membantu Anda menentukan akar penyebab kesalahan untuk mengurangi MTTR.
• Tindakan korektif otomatis dapat dilakukan.
• Pemberitahuan dapat dikirim melalui email dan SMS, dan pemberitahuan push ke perangkat seluler.
• Laporan analitis dan perencanaan kapasitas tingkat lanjut untuk membantu pengambilan keputusan terkait penggunaan sumber daya.
• Laporan dan dasbor yang dapat disesuaikan.

Aqua Data Studio

Aqua Data Studio adalah IDE database serbaguna dengan manajemen data dan analitik visual untuk database relasional, cloud, dan NoSQL.

Baca Juga : 5 Konsep Inti SQL yang Harus Anda Kuasai

Hal ini memungkinkan profesional data untuk menggunakan alat database tunggal untuk mengelola banyak tugas untuk berbagai sumber data.

• Kembangkan, jalankan, dan bagikan pernyataan SQL dengan mudah
• Lihat, filter, dan edit hasil kueri dalam kisi seperti Excel dengan salin dan tempel
• Database reverse-engineer ke dalam diagram hubungan entitas
• Terhubung ke 40+ sumber data termasuk: Microsoft SQL Server, Snowflake, Cassandra, Oracle Database, SQLite, MongoDB, IBM Db2, Sybase,
• Teradata, Hive, MySQL, PostgreSQL

Penganalisis Kinerja Basis Data

SolarWinds Database Performance Analyzer adalah alat pemantauan dan analisis kinerja untuk admin database. Ini juga menemukan alasan kemacetan dan mengurangi biaya keseluruhan operasi basis data.

Fitur:

• Pantau batasan kapasitas, kueri, dan kinerja kesehatan server
• Database ahli dan penasihat penyetelan kueri SQL
• Cepat menemukan penyebab masalah yang kompleks
• Identifikasi masalah basis data secara real-time
• Dukungan database lintas-vendor dari satu antarmuka
• Overhead rendah pada database yang dipantau
• Analisis pemblokiran dan kebuntuan
• Analisis setiap faktor yang memengaruhi eksekusi SQL Server
• Memantau database di lingkungan hybrid, lokal, virtual, dan di cloud
• Membantu menyesuaikan kueri secara proaktif sehingga aplikasi dapat merespons lebih cepat

Skema Db

DbSchema adalah perancang & pengelola basis data visual untuk basis data SQL, NoSQL, atau Cloud apa pun. Alat ini memungkinkan Anda mendesain & berinteraksi secara visual dengan skema database, mendesain skema dalam tim dan menerapkannya di beberapa database, menghasilkan dokumentasi diagram HTML5, menjelajahi data dan membuat kueri secara visual, dan banyak lagi.

Fitur:

• Rancang skema dalam tim dan terapkan di beberapa database
• Bandingkan versi skema yang berbeda, buat skrip migrasi
• Dokumentasi HTML5, Diagram Interaktif, Penjelajah Data Relasional & Pembuat Kueri Visual
• Sinkronisasi Skema, Generator Data Acak, Pemuat Data, Laporan Basis Data
• SQL Editor dengan pelengkapan otomatis

DBVisualizer

DBVisualizer adalah alat basis data universal untuk pengembang, analis, dan administrator/pengguna basis data. Ini menyediakan fitur untuk menulis SQL ke kueri dan memvisualisasikan data Anda. Fitur desain dan pengembangan untuk mengelola database, tabel, relasi, indeks, pemicu, pengguna, dll. DbVisualizer telah diunduh lebih dari 5 juta kali dan digunakan di lebih dari 143 negara.

Fitur:

• Versi gratis tersedia
• Evaluasi gratis versi Pro
• lintas platform
• Pengoptimalan kueri dengan fitur paket penjelasan
• Pembuat kueri visual menggunakan seret dan lepas
• Eksekusi skrip SQL yang fleksibel dengan dukungan parameter
• pemformatan SQL
• Antarmuka baris perintah untuk eksekusi tanpa kepala, Dan masih banyak lagi

Manajer Diagnostik SQL:

Manajer diagnostik SQL adalah alat pemantauan kinerja yang dikembangkan oleh Idera. Ini adalah salah satu alat database SQL terbaik yang menawarkan solusi diagnostik yang membantu pengguna untuk mengevaluasi kesehatan dan kinerja dalam SQL Server mereka.

Fitur:

• Ini menawarkan instalasi dan penggunaan yang mudah
• Pantau kinerja untuk lingkungan fisik dan virtual
• Ini menganalisis seluruh lingkungan SQL Server. Ini juga memberikan pemberitahuan ketika masalah kinerja atau ketersediaan ditemukan.
• Pantau kueri dan rencana kueri untuk melihat alasan pemblokiran dan kebuntuan.
• Menyimpan data dalam repositori manajer diagnostik SQL terpusat
• Lihat ringkasan masalah dan peringatan teratas dengan add-on konsol web
• Memberikan pandangan komprehensif tentang kinerja saat ini
• Pantau transaksi aplikasi dengan Analisis Beban Kerja SQL

Kueri SQL FlySpeed:

FlySpeed ​​SQL Query adalah alat penanganan data untuk semua pengguna dan pengembang database. Ini adalah salah satu IDE SQL terbaik yang memungkinkan pengguna untuk membuat kueri pada server basis data yang berbeda tanpa pengetahuan mendalam tentang sintaks SQL.

Fitur:

• Terhubung ke berbagai server database secara native atau menggunakan ODBC
• Telusuri dan modifikasi data dari tabel dan kueri di kisi atau gunakan tampilan formulir yang dapat disesuaikan
• Temukan, urutkan, dan filter data secara instan
• Analisis semua kueri SQL kompleks dengan merepresentasikannya secara visual
• Kelola kueri SQL melalui editor profesional dengan penyelesaian kode dan penyorotan sintaks
• Akses riwayat eksekusi kueri SQL Anda dan pengaturan penelusuran data dan simpan di antara sesi kerja
• Ekspor data ke file Excel, CSV, HTML, dan XML

SysTools

SysTools menawarkan perangkat lunak Pemulihan Kata Sandi SQL yang membantu Anda menghapus kata sandi File SQL reset untuk membuka database yang dilindungi kata sandi. Ini adalah cara cerdas untuk membuka kunci SQL Server SA dan kata sandi pengguna. Anda dapat mengunduh versi lengkap dan mengatur ulang kata sandi SQL dari akun login yang diinginkan.

Fitur:

SysTools adalah utilitas baris perintah yang kuat yang dapat mengatur ulang kata sandi pengguna individu dan SA dari file master.MDF.

• Ini membantu Anda memulihkan kata sandi untuk file SQL Server MDF.
• Menyediakan fasilitas untuk memulihkan Kata Sandi Multibahasa dari File MDF dengan sukses
• Ini membantu Anda memulihkan dan mengatur ulang kata sandi SQL dengan panjang atau jenis apa pun.

Devart

Devart menawarkan dbForge Studio adalah seperangkat alat untuk manajemen, pengembangan, dan administrasi database MySQL dan MariaDB. Salah satu alat manajemen SQL terbaik ini membantu Anda membuat dan menjalankan kueri, mengembangkan dan men-debug rutinitas, dan mengotomatiskan manajemen objek database.

Fitur:

• Kelola perubahan data dan skema di database MySQL dan MariaDB Anda
• Ini membantu Anda untuk menganalisis perbedaan struktur database dan dengan mudah mentransfer perubahan ke Server MySQL Anda.
• Memperbaiki masalah dengan fragmentasi indeks
• Ini menawarkan pilihan generator yang komprehensif yang menghasilkan volume besar.
• Membangun kembali tabel ketika perubahan kompleks diperkenalkan.
• Alat manajemen MySQL yang menghasilkan dokumentasi untuk seluruh MySQL Anda

5 Konsep Inti SQL yang Harus Anda Kuasai – Structured Query Language (SQL) memainkan peran penting dalam sistem manajemen data dalam suatu organisasi.

5 Konsep Inti SQL yang Harus Anda Kuasai

pgsql – Saat melamar pekerjaan analis data , sebagian besar organisasi meminta pengalaman langsung dengan SQL. SQL adalah bahasa sederhana namun kuat yang digunakan secara luas sebagai alat intelijen bisnis. Pada artikel ini, kami mencantumkan 5 langkah penting yang harus diketahui untuk menguasai SQL untuk ilmu data.

1. Dasar Basis Data Relasional Dan SQL

Database adalah kumpulan data terstruktur yang dapat diakses dengan mudah. Database relasional adalah kumpulan data yang berisi hubungan yang telah ditentukan sebelumnya di antara mereka dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom. Beberapa istilah kunci yang digunakan secara menyeluruh dalam database relasional adalah tabel, catatan, kunci utama, atribut, dan kunci asing. Tabel kadang-kadang disebut relasi yang berisi satu atau lebih dari satu kategori data, atribut juga dikenal sebagai kolom, record juga dikenal sebagai tuple atau baris. Kunci utama terdapat di setiap tabel. Ini unik dan digunakan untuk mengidentifikasi informasi dalam sebuah tabel. Kunci asing digunakan untuk menghubungkan kunci utama dari tabel lain.

Baca Juga : Mengenal Bahasa Kueri Terstruktur Dan Pentingnya Mempelajari SQL

Structured Query Language (SQL) adalah alat database yang kuat yang digunakan untuk melakukan operasi seperti membuat, memelihara dan mengambil data yang disimpan dalam database relasional . Ini pada dasarnya adalah bahasa standar untuk manipulasi data dalam Sistem Manajemen Basis Data (DBMS).

2. Memahami Perintah SQL

Data Definition Language (DDL): Perintah DDL seperti create, drop, alter dan truncate digunakan untuk membuat, menjatuhkan, mengubah dan memodifikasi struktur objek database.

Data Manipulation Language (DML): Perintah DML seperti insert, update, dan delete digunakan untuk menyisipkan, memperbarui, dan menghapus struktur objek database.

Data Control Language (DCL): Perintah DCL seperti grant dan revoke digunakan untuk memberikan keamanan pada objek database.

Data Query Language (DQL): Perintah DQL seperti pilih digunakan untuk mengambil data dari database.

Transaction Control Language (TCL): Perintah TCL seperti commit, rollback, dan savepoint digunakan untuk mengelola transaksi dalam database.

3. Pengetahuan tentang Gabung

SQL Joins pada dasarnya digunakan untuk menggabungkan record dari dua atau lebih tabel dalam database. Berbagai jenis Gabung adalah

Inner Join: Gabung ini memilih semua record dengan nilai yang cocok di kedua tabel.

Complete join: Gabung ini memilih semua catatan baik dari tabel kanan atau kiri.

Left Join: Gabung ini memilih record paling kiri tabel bersama dengan record yang cocok dari tabel kanan.

Right join: Gabung ini memilih catatan dari tabel paling kanan bersama dengan catatan yang cocok dari tabel kiri.

4. Antarmuka SQL Dengan Python Atau R

Jika seorang programmer mengetahui bahasa statistik seperti Python atau R, ia dapat dengan mudah menjalankan paket dari kedua bahasa tersebut untuk membangun model pembelajaran mesin pada kumpulan data besar di server SQL . Pengetahuan tentang bahasa statistik ini bersama dengan pemahaman tentang SQL pasti akan membantu seorang programmer naik tangga karier. Dengan Python atau R di SQL Server, seseorang dapat melakukan analisis data, menyiapkan kumpulan data, membuat visualisasi data yang interaktif, dll.

5. SQL tingkat lanjut

Setelah Anda mendapatkan wawasan tentang dasar-dasar SQL dan memahaminya dengan jelas, sekarang saatnya untuk mempelajari konsep yang lebih dalam yaitu SQL Tingkat Lanjut. Di bagian ini, Anda akan mempelajari berbagai kata kunci dan konsep lain seperti UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS, LIMIT, TOP, CASE, DECODE, AUTO-INCREMENT, IDENTITY, dll. untuk membuat laporan lanjutan dan melakukan pola yang kompleks cocok.

Beberapa Edisi SQL Server

MS SQL Server hadir dalam beberapa edisi untuk memenuhi kebutuhan perusahaan korporat dan pengguna domestik dan jarak jauh. Edisi yang berbeda bervariasi dalam fitur dan kisaran harga. Oleh karena itu, organisasi dapat memilih versi yang sesuai dengan kebutuhan operasional mereka. Edisi tersebut antara lain:

Perusahaan Edisi ini biasanya untuk perusahaan besar dengan persyaratan penyimpanan data yang lebih besar. Ini menyediakan data warehousing dan database web enabled. Server SQL tingkat perusahaan menawarkan fitur penting yang diharapkan organisasi.

Standar Edisi SQL Server standar adalah yang terbaik untuk bisnis skala kecil dan menengah. Selain itu, dapat digunakan untuk kantor cabang dan server web kecil sebagai database back-end. Versi standar tidak memiliki batasan pengguna.

Express Edisi server SQL Express tidak dikenai biaya, memiliki kapasitas pengguna terbatas, dan mencakup lebih sedikit fitur dibandingkan dengan edisi SQL server standar dan perusahaan.

Pengembang Edisi SQL server pengembang bekerja dan berfungsi persis seperti edisi SQL perusahaan. Satu-satunya perbedaan adalah lisensi digunakan untuk
tujuan pengujian dan pengembangan. Edisi ini umumnya digunakan oleh pengembang untuk membangun dan menguji aplikasi di atas server SQL.

Apa itu SQL server ?

SQL Server adalah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) yang dikembangkan dan diperkenalkan oleh Microsoft. Ini termasuk bahasa SQL dan Transact-SQL (T-SQL), bahasa milik Microsoft dengan kemampuan penanganan pengecualian, mendeklarasikan variabel, dan prosedur tersimpan. SQL Server Database Engine adalah komponen inti dari SQL Server yang bertanggung jawab untuk mengontrol, memproses, dan mengamankan penyimpanan data. Mesin database dibagi menjadi dua segmen, mesin relasional, yang digunakan untuk memproses perintah dan kueri. Yang kedua adalah mesin penyimpanan yang dirancang untuk mengelola berbagai fitur database seperti tabel, halaman, file, indeks, dan transaksi.

Software Penganalisis Kinerja Basis Data SolarWinds (DPA)

Solar Winds DPA adalah salah satu platform pemantauan SQL Server terbaik dan terlengkap. Dengan solusi pemantauan tunggal, organisasi dapat memantau beberapa database seperti Oracle, MySQL, SQL Server, dan server cloud dari lokasi terpusat. Ini menawarkan fitur luar biasa seperti peringatan yang dapat disesuaikan, identifikasi cepat masalah kinerja, pemantauan sepanjang waktu, dan antarmuka yang ramah pengguna. DPA tidak hanya mengoptimalkan database di VMware, AWS, dan Azure, tetapi juga membuat proses pengembangan dan penskalaan lebih mudah dengan arsitektur tanpa agen.

Selain mengidentifikasi kemacetan, ini membandingkan berbagai aspek seperti aktivitas, pernyataan SQL, penggunaan memori, dan jenis tunggu—bersama dengan data historis untuk menemukan akar penyebab masalah, dan untuk mengidentifikasi serta mencegah anomali. Lebih-lebih lagi, Analisis Waktu Respons juga membantu dalam memberikan wawasan tentang aplikasi dan penurunan kinerja database. Organisasi mendapatkan representasi rinci dan grafis dari data yang dikumpulkan dengan mesin pengumpulan data. Dasbor dan laporan menampilkan tren kinerja dari waktu ke waktu dalam lima cara unik – CPU, memori, ringkasan, disk, dan jaringan.

Biaya overhead yang rendah dari sumber daya sistem menjadikannya salah satu alat pemantauan SQL terbaik. Alat ini tidak hanya dapat diskalakan tetapi juga dapat diintegrasikan dengan alat penting lainnya seperti Monitor Penyimpanan SolarWinds dan Server & Monitor Aplikasi SolarWinds berdasarkan kebutuhan organisasi. Ia juga menawarkan uji coba gratis selama 14 hari .

Mengenal Bahasa Kueri Terstruktur Dan Pentingnya Mempelajari SQL – Bahasa pemrograman komputer adalah satu set instruksi rinci untuk komputer atau mesin untuk melakukan tindakan tertentu.

Mengenal Bahasa Kueri Terstruktur Dan Pentingnya Mempelajari SQL

pgsql – Melalui bahasa pemrograman, kita dapat mengontrol perilaku dan output komputer melalui algoritma yang akurat.

Bahasa pemrograman disebut juga bahasa komputer atau sistem pemrograman. Komputer bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman, seperti SQL, Java, C++, Python, dll. Bahasa-bahasa ini memungkinkan komputer dan mesin memproses data yang besar dan kompleks secara lebih efektif dan cepat. Itulah alasan kami menganggapnya berharga bagi organisasi, khususnya dalam pembuatan layanan manajemen basis data sistem.

Baca Juga : Alat Deteksi SQL Injection (SQLi) Terbaik 2022

Apa itu Bahasa Kueri Terstruktur?

SQL adalah singkatan dari “Bahasa Kueri Terstruktur”. Raymond Boyce dan Donald Chamberlin mengembangkan SQL di IBM pada awal 1970-an. Itu dibuat untuk mendapatkan akses dan memodifikasi data yang disimpan dalam database. Awalnya bernama SEQUEL (Structured English Query Language) tetapi kemudian perlu diubah namanya karena bisnis lain mengklaim nama itu sebagai merek dagang. Setelah itu, SQL telah berubah menjadi standar resmi untuk ANSI (American National Standards Institute) dan ISO (International Organization for Standardization).

SQL adalah bahasa pemrograman alasan luar biasa yang digunakan untuk berinteraksi dengan database. Ia bekerja dengan memahami dan menganalisis database yang menyertakan bidang data dalam tabel mereka. Misalnya, kita dapat mengambil organisasi besar di mana banyak data harus disimpan dan dikelola. Organisasi harus mengumpulkan dan menyimpan semua informasi dari berbagai departemen. Semua informasi yang dikumpulkan diatur dan disimpan dalam database, tetapi harus berharga dan dapat diakses di situlah SQL masuk. Dalam situasi seperti itu, SQL adalah platform yang terkait dengan database front-end dan back-end ( komputer dan database yang disimpan di server).

Apa itu Konsep Basis Data?

Pada dasarnya, database adalah kumpulan informasi yang terorganisir. Basis data mencakup banyak tabel dan tabel menyimpan baris data dalam format terorganisir yang dicirikan oleh kolom tabel (juga disebut bidang). Sebagian besar dari ini mengarah pada perkembangan mendasar dari database. Jadi kueri SQL mengontrol baris informasi yang disimpan dalam tabel, dan tabel, pada gilirannya, terkandung dalam database.

SQL menyertakan banyak perintah penting yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan data ini.Jika perintah ini digunakan secara efektif, mereka bisa menjadi sangat kuat dan membantu klien untuk mengelola dan memodifikasi volume data yang besar dengan mudah. Berikut adalah beberapa perintah penting: SELECT, DELETE, CREATE DATABASE, INSERT INTO, ALTER DATABASE, CREATE TABLE, dan CREATE INDEX.

SQL adalah bahasa paling utama yang digunakan untuk mengakses database karena dapat bekerja dengan database apa pun. Basis data, dengan antarmuka Anda, adalah program yang memungkinkan klien untuk menyimpan dan mengelola informasi dengan cara yang logis. Biasanya, database diklasifikasikan ke dalam dua kategori yang didasarkan pada penggunaan standar SQL. Mereka dikenal sebagai database SQL dan NoSQL. Ada banyak jenis database SQL dengan sedikit perbedaan. Ada banyak jenis database SQL dengan sedikit variasi. Untuk membuat segalanya lebih berbelit-belit, banyak dari database ini memiliki nama yang menggabungkan istilah SQL, misalnya MySQL dan PostgreSQL.

Basis data SQL yang beragam mencakup inti perintah SQL yang serupa yang dapat bervariasi di berbagai wilayah. Biasanya, satu tipe database lebih disukai untuk tugas tertentu daripada yang lain, dan Anda sering mempekerjakan pengembang yang berspesialisasi dalam database tertentu.

Keuntungan Belajar SQL Structured Query Language

Keuntungan belajar SQL berkembang dan signifikan. SQL memiliki peningkatan penggunaan yang sangat besar selama beberapa tahun terakhir. Sekarang, kecenderungan ini berlanjut karena perusahaan mengumpulkan lebih banyak informasi yang harus disimpan dan dipahami sesudahnya.

1. Bahasa Universal

SQL adalah salah satu teknik yang merembes ke berbagai disiplin ilmu lainnya. Saat Anda bekerja dengan SQL, Anda menggunakan bahasa komputer. Ini merangsang Anda untuk maju ke pengkodean dengan bahasa lain yang berbeda, misalnya, C++, Javascript, Python, dan lainnya. Semua bahasa ini sangat berharga dan masih diminati.Semua yang Anda butuhkan untuk menguasai bahasa pemrograman adalah impian tentang bidang yang ingin Anda geluti. Selama mempelajari SQL, Anda dapat meningkatkan kemampuan Anda untuk berspesialisasi sebagai programmer, pengembang, manajer, dan banyak lagi. Kedengarannya murahan; namun, sebenarnya tidak ada batasan tentang apa yang dapat Anda lakukan dengan SQL.

2. Sumber Terbuka Mudah dipelajari dan digunakan

SQL adalah bahasa pemrograman sumber terbuka, sehingga memiliki komunitas pengembang yang besar. Banyak topik yang berhubungan dengan SQL dan MySQL diposting di StackOverflow secara konsisten. SQL relatif lebih mudah dipelajari daripada bahasa pemrograman lain, misalnya, C++. Juga, sejumlah besar database umum yang menggunakan SQL (MySQL, MariaDB, dan Postgres) adalah open-source.

3. Kelola Jutaan Baris Data

Spreadsheet tradisional dapat digunakan untuk mengelola kumpulan informasi berukuran kecil hingga menengah, jadi kami akan memerlukan solusi alternatif saat mengelola catatan sebesar itu. Syukurlah, ini adalah bidang, di mana SQL berkilau: terlepas dari apakah itu 1.000 catatan atau 100 juta, SQL dilengkapi sepenuhnya untuk menangani kumpulan data dari hampir semua ukuran.

Apakah spreadsheet Anda mogok karena Anda memiliki ribuan kolom informasi? Database relasional dimaksudkan untuk menyimpan jutaan baris data. SQL memungkinkan Anda melakukan aktivitas pada data berukuran besar ini tanpa khawatir akan mogok. Microsoft Excel adalah alat yang luar biasa, tetapi tidak dikembangkan untuk melakukan tugas pada jutaan baris sekaligus. Database relasional dimaksudkan untuk tugas-tugas besar seperti itu, dan SQL adalah bahasa yang memungkinkan Anda untuk menyelesaikannya.

4. Evolusi Teknologi

Teknologi database seperti MySQL, Microsoft SQL, dan PostgreSQL Server memperkuat asosiasi besar, perusahaan kecil, bank, rumah sakit, perguruan tinggi. Faktanya, setiap PC atau individu dengan akses ke beberapa jenis perangkat mekanis akhirnya menyentuh SQL. Bahkan di ponsel cerdas Anda karena Android dan iOS sama-sama menggunakan SQL.

5. Permintaan Tinggi

Tidak banyak individu di angkatan kerja saat ini yang memiliki pengalaman kerja di SQL. Banyak bisnis merasakan nilai keterampilan seperti itu di pasar saat ini. Namun, ini adalah penjualan yang sederhana untuk dilakukan.Perusahaan saat ini sedang mencari orang-orang yang ahli dalam SQL. Memiliki kapasitas untuk mendapatkan gaji yang tinggi adalah satu hal.

Namun, pengusaha tahu nilai bahwa seseorang, yang ahli dalam SQL, mengarah ke asosiasi mereka dan perlu mempekerjakan orang-orang ini. Juga, jika Anda ingin berganti pekerjaan, mempelajari SQL membuat Anda menjadi prospek yang dicari.Anda tidak akan mengalami masalah saat mencari pekerjaan sebagai programmer SQL. Ada lebih banyak pekerjaan pemrograman SQL daripada beberapa jenis bahasa pemrograman lainnya, termasuk C+, C++, Java, JavaScript, Python, dan PHP.

Kesimpulan

SQL adalah keterampilan yang sangat penting dan berharga yang diinginkan oleh bisnis. Hampir setiap bisnis telah menjadi digital. Digital berarti data data naik ke database, dan, untuk bertanggung jawab ke database tersebut, Anda memerlukan SQL. Baca jurnal bisnis apa pun dan Anda akan melihat sesuatu tentang analitik atau intelijen bisnis (BI). Ketika perusahaan berusaha untuk mencapai lebih banyak dengan informasi mereka, mereka akan membutuhkan lebih banyak orang dengan keterampilan untuk mengakses dan menganalisis data tersebut. SQL adalah keterampilan utama yang memberdayakan Anda untuk melakukan itu.

Alat Deteksi SQL Injection (SQLi) Terbaik 2022 – Bahasa query terstruktur, atau SQL, adalah bahasa yang banyak digunakan dalam database relasional seperti Microsoft SQL Server, Oracle, IBM DB2, dan MySQL.

Alat Deteksi SQL Injection (SQLi) Terbaik 2022

pgsql– Karena basis data cenderung menyimpan informasi sensitif untuk perusahaan, injeksi SQL berbahaya dapat menyebabkan kebocoran informasi sensitif, modifikasi konten web, dan penghapusan data.SQLi, kemudian, mengeksploitasi kerentanan yang ada dalam aplikasi berbasis SQL.

Peretas menyuntikkan kode ke kueri SQL untuk memungkinkan mereka menambah, mengubah, dan menghapus item basis data.Tapi bukan hanya database yang terpengaruh.

SQLi dapat menyebar ke aplikasi web dan situs web yang terhubung ke database SQL.

Menurut Proyek Keamanan Aplikasi Web Terbuka (OWASP), injeksi adalah ancaman paling umum untuk aplikasi web.

Alat Deteksi SQLi Teratas

Ada banyak sekali alat deteksi SQLi, banyak di antaranya adalah open source dan tersedia di GitHub. Selain alat deteksi SQLi khusus, ada suite yang lebih besar dan paket berpemilik yang menggabungkan SQLi sebagai bagian dari kemampuan mendeteksi kerentanan secara keseluruhan. Beberapa di antaranya juga disertakan di sini. Baca terus untuk pilihan teratas kami, tanpa urutan tertentu.

Baca Juga : Alasan PostgreSQL Sebagai Sistem Manajemen Basis Data 

Netsparker

Netsparker adalah solusi manajemen kerentanan web yang menyertakan deteksi SQLi sebagai salah satu dari banyak fiturnya. Ini juga berfokus pada skalabilitas, otomatisasi, dan integrasi.Suite ini dibangun di sekitar pemindai kerentanan web dan dapat diintegrasikan dengan alat pihak ketiga. Operator tidak perlu memiliki pengetahuan tentang kode sumber. Perusahaan juga menawarkan Lembar Cheat Injeksi SQL untuk membantu dalam upaya mitigasi.

Platform Netsparker menggunakan teknologi Pemindaian Berbasis Bukti untuk mengidentifikasi dan mengonfirmasi kerentanan, menunjukkan hasil yang jelas bukan positif palsu. Selain injeksi SQL, ia dapat mengidentifikasi skrip lintas situs (XSS) dan kerentanan lainnya dalam aplikasi web, layanan web, dan API web. Platform ini juga memiliki alat pengujian keamanan dan pembuat laporan, dan dapat diintegrasikan ke dalam lingkungan DevOps. Ini memeriksa server web seperti Apache, Nginx, dan IIS dan mendukung aplikasi berbasis AJAX dan JavaScript.

SQLMap

SQLMap adalah SQLi otomatis dan alat pengambilalihan database yang tersedia di GitHub. Alat pengujian penetrasi sumber terbuka ini mengotomatiskan proses mendeteksi dan mengeksploitasi kelemahan SQLi atau serangan lain yang mengambil alih server database.Ini termasuk mesin pendeteksi; beberapa cara untuk melakukan pengujian penetrasi; dan alat untuk sidik jari basis data, pengambilan data, agar bisa akses file yang mendasarinya, djuga jalankan perintah pada OS di koneksi out-of-band.

jSQL Injection

jSQL Injection adalah alat berbasis Java yang membantu tim TI menemukan informasi basis data dari server yang jauh. Ini adalah salah satu dari banyak cara sumber terbuka gratis untuk menangani SQLi. Ini mendukung sistem operasi Windows, Linux, dan Mac dan Java versi 11-17.Ini adalah pencegah SQLi yang efektif sehingga disertakan di dalam banyak produk dan distribusi pemindaian kerentanan dan pengujian penetrasi lainnya. Ini termasuk Kali Linux , Pentest Box , Parrot Security OS , ArchStrike , dan BlackArch Linux .Ia juga menawarkan injeksi otomatis dari 33 mesin database termasuk Access, DB2, Hana, Ingres, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, Sybase, dan Teradata. Ini memberi pengguna cara untuk mengatasi beberapa strategi dan proses injeksi dan menawarkan kotak pasir skrip untuk SQL dan gangguan.

Havij

Havij dikembangkan oleh perusahaan keamanan Iran. Ini menyediakan antarmuka pengguna grafis (GUI) dan merupakan alat SQLi otomatis, mendukung beberapa teknik SQLi. Ini memiliki nilai khusus dalam mendukung penguji penetrasi dalam menemukan kerentanan pada halaman web. Meskipun ini terutama untuk Windows, ada solusi untuk membuatnya berfungsi di Linux juga.

Burp Suite

Pemindai kerentanan web dalam Burp Suite menggunakan penelitian dari PortSwigger untuk membantu pengguna menemukan berbagai kerentanan dalam aplikasi web secara otomatis. Misalnya, Burp Collaborator mengidentifikasi interaksi antara targetnya dan server eksternal untuk memeriksa bug yang tidak terlihat oleh pemindai konvensional, seperti injeksi SQL asinkron dan pemalsuan permintaan sisi server buta (SSRF).

Duduk di inti suite besar seperti Burp Suite Enterprise Edition dan Burp Suite Professional, mesin perayapan di Burp Scanner memotong hambatan seperti token pemalsuan permintaan lintas situs (CSRF), fungsionalitas stateful, dan URL yang kelebihan beban atau mudah berubah. Peramban Chromium yang disematkan merender dan merayapi JavaScript. Algoritme perayapan membangun profil targetnya dengan cara yang mirip dengan penguji.Burp juga dirancang untuk menangani konten dinamis, koneksi internet yang tidak stabil, definisi API, dan aplikasi web. Selain itu, pemeriksaan pemindaian dapat dipilih satu per satu atau berdasarkan grup, dan konfigurasi khusus dapat disimpan seperti konfigurasi pemindaian untuk melaporkan kerentanan yang hanya muncul di 10 Teratas OWASP.

BBQSQL

BBQSQL adalah alat eksploitasi injeksi berbasis Python yang menghilangkan banyak kebosanan dalam menulis kode dan skrip khusus untuk mengatasi masalah SQLi. Ini sebagian besar digunakan ketika berhadapan dengan kerentanan injeksi SQL yang lebih canggih. Karena semi-otomatis dan agnostik basis data, ini menyederhanakan penyesuaian dan relatif mudah digunakan. Itu juga menggunakan alat berbasis Python untuk meningkatkan kinerja. Pengguna memberikan data seperti URL yang terpengaruh, metode HTTP, dan masukan lainnya sebagai bagian dari penyiapan. Mereka juga harus menentukan ke mana arah injeksi, serta sintaks yang disuntikkan.

Blisqy

Blisqy berurusan dengan injeksi SQL buta berbasis waktu pada header HTTP. Eksploitasi semacam ini memungkinkan penyedotan data lambat dari database menggunakan operasi bitwise pada karakter ASCII yang dapat dicetak, melalui injeksi buta-SQL. Ini mendukung database MySQL dan MariaDB. Karena ditulis dengan Python, itu dapat diimpor ke skrip berbasis Python lainnya. Blisqy adalah cara cepat dan efisien untuk mengkompensasi kelambatan jaringan dan penundaan lainnya, karena perbandingan waktunya dinamis dan dihitung saat runtime untuk setiap pengujian.

Pemindai Kerentanan Web Acunetix

Acunetix by Invicti melakukan pengujian injeksi SQL sebagai bagian dari fungsi keseluruhannya, yaitu untuk memindai aplikasi berbasis web. Pemindai multi-utasnya dapat merayapi ratusan ribu halaman dengan cepat untuk Windows dan Linux. Ini mengidentifikasi masalah konfigurasi server web umum dan sangat mahir dalam memindai WordPress.Ini secara otomatis membuat daftar semua situs web, aplikasi, dan API, dan terus memperbaruinya. Alat ini juga memindai SPA, situs dengan banyak skrip, dan aplikasi yang dibuat dengan HTML5 dan JavaScript, serta menawarkan makro untuk mengotomatiskan pemindaian di area yang dilindungi kata sandi dan sulit dijangkau.

Blind SQL Injection

Blind SQL Injection melalui Bit Shifting melakukan injeksi SQL buta dengan menggunakan metode bit shifting untuk menghitung karakter alih-alih menebaknya. Pergeseran bit memindahkan posisi bit ke kiri atau ke kanan. Misalnya, 00010111 dapat digeser ke 00101110. Modul SQL buta membutuhkan tujuh atau delapan permintaan per karakter, tergantung pada konfigurasi.

Damn Small SQLi Scanner

Damn Small SQLi Scanner (DSSS), yang dibuat oleh salah satu pembuat SQLMap, adalah pemindai kerentanan SQLi ringkas yang terdiri dari kurang dari 100 baris kode. Selain penggunaannya sebagai pemindai kerentanan, alat ini menekankan kemampuannya untuk melakukan beberapa tugas yang sama seperti alat yang menggunakan jumlah kode yang lebih besar.Namun, seperti yang diharapkan dari ukurannya, ia memiliki batasan yang pasti. Misalnya, ini hanya mendukung parameter GET dan bukan parameter POST.

Leviathan

Leviathan dicirikan sebagai kumpulan alat audit massal. Dengan demikian, ini berisi berbagai kemampuan untuk penemuan layanan, brute force, deteksi injeksi SQL, dan menjalankan kemampuan eksploitasi kustom. Ini mencakup beberapa alat sumber terbuka di dalamnya, termasuk masscan, ncrack, dan DSSS, yang dapat digunakan secara individual atau dalam kombinasi.Selain itu, ia dapat menemukan layanan FTP, SSH, Telnet, RDP, dan MySQL yang berjalan di negara tertentu atau dalam rentang IP. Layanan yang ditemukan kemudian dapat dikenakan kekerasan melalui nrack. Perintah dapat dijalankan dari jarak jauh pada perangkat yang disusupi. Khusus untuk kerentanan SQLi, ia dapat mendeteksinya di situs web dengan ekstensi negara.

Alasan PostgreSQL Sebagai Sistem Manajemen Basis Data – EDB dengan bangga mencatat bahwa PostgreSQL dinobatkan sebagai Sistem Manajemen Basis Data Tahun 2020 oleh DB-Engines! PostgreSQL adalah satu-satunya database yang telah menerima penghargaan bergengsi ini tiga kali berdasarkan popularitas PostgreSQL di seluruh dunia. Tapi tunggu Anda telah diberi tahu bahwa database relasional sudah mati, bukan? Jadi apa yang terjadi?

Alasan PostgreSQL Sebagai Sistem Manajemen Basis Data

pgsql – Menurut DB-Engine, semua database relasional utama lainnya sedang menurun. Itu benar. MySQL, SQLServer, Oracle, dan DB2 semuanya mengalami penurunan yang lambat namun stabil selama bertahun-tahun. Namun melalui semua itu, PostgreSQL terus berkembang. Data DB-Engine menunjukkan PostgreSQL tumbuh secara signifikan lebih cepat daripada calon pesaing MongoDB dan Redis.

PostgreSQL bukan hanya database relasional. PostgreSQL menemukan banyak konsep pasca relasional seperti fungsi dalam database dan tipe data yang ditentukan pengguna. PostgreSQL menggunakan fitur-fitur ini untuk menyediakan beragam tipe data tambahan (atau mungkin hanya daftar?): JSON, XML, array, tipe baris, teks lengkap, deret waktu, kueri grafik rekursif, dan tipe data GIS. Jadi ya, sistem relasional bukan satu-satunya jenis data di dunia modern, tetapi PostgreSQL melayani baik yang lama maupun yang baru.

Yang terpenting, ini mendukung berbagai jenis data dalam tabel data yang sama, pada waktu yang sama. Dan Anda juga dapat menulis kueri yang merujuk ke semua jenis data yang berbeda secara bersamaan! Penyimpanan dan akses data yang benar-benar terintegrasi database yang benar-benar multi-model.

Kecepatan, keamanan, dan ketahanan PostgreSQL membuatnya cocok untuk 99% aplikasi, jadi ini adalah tempat awal yang bagus untuk aplikasi apa pun. Mungkin, mungkin saja, sistem lain memiliki keajaiban lain yang Anda butuhkan. Tapi hampir pasti, PostgreSQL, Database Open Source Paling Canggih di Dunia sudah memiliki semua yang Anda butuhkan.

PostgreSQL menggunakan SQL standar. Jadi Anda dapat dengan cepat mulai menggunakannya jika Anda memiliki keterampilan dalam database lain. Kekuatan SQL membuat pengembangan perangkat lunak lebih mudah untuk sistem operasional dan analitik. Anda tidak perlu menggunakan satu bahasa untuk satu database dan bahasa yang berbeda untuk sistem berikutnya.

PostgreSQL lebih mudah untuk bermigrasi. Banyak pengguna Oracle yang pindah ke sana. Dan mereka yang memiliki tantangan migrasi yang lebih kompleks menggunakan alat EDB untuk memulai perjalanan mereka dengan lebih cepat dan murah menuju PostgreSQL.

EDB bangga memiliki lebih banyak kontributor untuk PostgreSQL daripada perusahaan lain mana pun. Bersama-sama, komunitas PostgreSQL menghasilkan produk berkualitas dengan stabilitas dan keamanan, sementara ekosistem Postgres menyediakan alat dan fasilitas tambahan di sekitarnya.

Baca Juga : Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database

PostgreSQL vs. Oracle Mari Bandingkan

Perusahaan dihadapkan pada banyak pilihan ketika memutuskan sistem manajemen basis data. Temukan perbedaan utama antara PostgreSQL vs. Oracle yang akan membantu Anda membuat keputusan yang tepat.

Jenis Sistem Manajemen Basis Data

Sistem manajemen basis data dapat dikategorikan sebagai sistem sumber terbuka atau sumber tertutup. Sumber terbuka berarti bahwa siapa pun dapat mengunduh dan memodifikasi kode sumber dari teknologi basis data secara gratis. Sumber tertutup berarti bahwa kode sumber bersifat pribadi dan tidak dapat diakses oleh semua orang kecuali pengembang dan pihak yang berwenang. Anda sering harus membayar biaya lisensi untuk menggunakan perangkat lunak sumber tertutup.

Perangkat lunak sumber terbuka memiliki komunitas pengguna dan pengembang aktif yang dapat memeriksa kode untuk bug, memperluas fungsionalitas perangkat lunak, dan sering memberikan dukungan untuk solusi. Anda memiliki fleksibilitas yang lebih besar dengan perangkat lunak sumber terbuka, karena Anda dapat menyesuaikannya berdasarkan kebutuhan perusahaan Anda dan memiliki akses ke komunitas besar untuk sumber daya pengembangan.

Perangkat lunak sumber tertutup menawarkan lebih sedikit fleksibilitas dibandingkan dengan solusi sumber terbuka, tetapi dapat menebusnya melalui opsi dukungan premium yang tersedia untuk keadaan darurat, pelatihan ekstensif, dan sumber daya dokumentasi, keamanan dan stabilitas tingkat perusahaan, dan lebih sedikit pengambilan keputusan pada versi perangkat lunak untuk diimplementasikan.

Anda juga dapat menemukan tumpang tindih antara kemampuan sumber tertutup dan sumber terbuka. Misalnya, perangkat lunak sumber tertutup dapat menyediakan kerangka kerja tambahan yang memungkinkan pengembang pihak ketiga untuk memperluas fungsionalitas, sementara beberapa perangkat lunak sumber terbuka dapat menyediakan akses ke solusi dukungan berbayar.

Perbedaan Utama Antara PostgreSQL dan Oracle

Ketika Anda melihat sistem manajemen basis data PostgreSQL vs. Oracle, perbedaan utama antara kedua basis data ini adalah bahwa PostgreSQL adalah basis data sumber terbuka, sedangkan Oracle adalah sistem basis data tertutup. PostgreSQL adalah sistem manajemen basis data berorientasi objek relasional gratis yang dikembangkan oleh pengembang sukarelawan di seluruh dunia. Oracle adalah sistem manajemen database relasional komersial berlisensi.

Kedua sistem database menggunakan konsep serupa seperti skema, tablespace dan indeks, tetapi mereka berbeda dalam bidang-bidang seperti replikasi dan dukungan. Mari kita telusuri cara kedua sistem database ini menangani operasi vital.

PostgreSQL vs MySQL: Perbedaan Penting

Perbedaan Penting Postgres vs MySQL:

Postgres adalah database kaya fitur yang dapat menangani kueri kompleks dan database besar.
MySQL adalah database sederhana yang relatif mudah diatur dan dikelola, cepat, andal, dan dipahami dengan baik. Postgres adalah database objek-relasional (ORDBMS) dengan fitur seperti pewarisan tabel dan fungsi yang berlebihan, sedangkan MySQL adalah database relasional murni (RDBMS).

Sebagian besar pengembang akan memberi tahu Anda bahwa MySQL lebih baik untuk situs web dan transaksi online, dan PostgreSQL lebih baik untuk proses analitik yang besar dan rumit. Mereka juga akan mencatat bahwa PostgreSQL hadir dengan banyak fitur hebat seperti ekstensibilitas dan kemampuan NoSQL asli untuk membantu Anda menghadapi situasi database yang menantang. Terakhir, mereka akan mengingatkan Anda bahwa MySQL memiliki fitur yang ringan sehingga dapat memfokuskan kecepatan dan keandalan.

Sebagian besar, perspektif ini benar. Meskipun setiap rilis baru membawa MySQL dan PostgreSQL lebih dekat sehubungan dengan penawaran mereka (lihat tabel), karakteristik yang berbeda dari sistem database ini berarti bahwa untuk kasus penggunaan tertentu yang satu bisa lebih baik daripada yang lain.

Dalam panduan ini, kami akan membantu Anda memahami perbedaan karakteristik MySQL dan PostgreSQL, sehingga Anda dapat menentukan mana yang lebih baik untuk kasus penggunaan Anda. Jangan ragu untuk melompat ke bagian yang paling Anda minati:

• Gambaran Umum MySQL dan PostgreSQL
• Mengapa Pengembang Memilih Satu Dari Yang Lain?
• Dukungan Pengguna untuk MySQL vs. PostgreSQL
• Apakah MySQL atau PostgreSQL Lebih Cepat?
• Bahasa Pemrograman Apa yang Mereka Dukung?
• Dengan Sistem Operasi Apa Mereka Bekerja?
• Bagaimana Mereka Mengindeks?
• Bagaimana Coding Berbeda?

MySQL: Gambaran Umum

Sebagai DBMS paling populer di dunia dengan 39% pengembang menggunakannya pada tahun 2019 MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional yang cepat, andal, untuk tujuan umum. Meskipun tidak memiliki fitur ekstensif dari PostgreSQL, ini sangat cocok untuk berbagai aplikasi terutama aplikasi web.

Faktanya, MySQL adalah pilihan utama untuk aplikasi web yang dapat diskalakan sebagian karena ia menjadi standar dalam tumpukan LAMP (rangkaian aplikasi web open-source yang terdiri dari Linux, Apache HTTP Server, MySQL, dan PHP). Selain itu, sistem manajemen konten populer seperti Drupal, Joomla, dan WordPress mengandalkan MySQL, sehingga Anda dapat menemukan MySQL secara virtual di mana saja di web.

Berikut adalah beberapa karakteristik tambahan MySQL

Sumber terbuka: MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) sumber terbuka dan gratis . Sejarah panjang: MySQL pertama kali tersedia sejak 1995. Dikelola oleh Oracle: Oracle memiliki dan memelihara MySQL, dan ia menawarkan versi premium (berbayar) MySQL dengan layanan tambahan, plugin berpemilik, ekstensi, dan dukungan pengguna.

Komunitas yang mendukung: Komunitas sukarelawan yang setia tersedia untuk membantu pemecahan masalah bila diperlukan. Stabil dan dapat diandalkanPengguna setuju bahwa MySQL adalah RDBMS yang sangat stabil selama Anda menjaga database Anda rapi dan melakukan pemeliharaan rutin.
Fitur MVCC: MySQL sekarang menawarkan fitur kontrol konkurensi multi-versi (MVCC). Sebuah fitur yang PostgreSQL lebih dikenal secara luas (kita akan membicarakannya lebih lanjut di bawah).

Pembaruan yang sering: MySQL mendapat manfaat dari pembaruan yang sering dengan fitur-fitur baru dan peningkatan keamanan. Pembaruan terbaru adalah Versi 8.0.16 pada 25 April 2019.
Peringkat Bintang 4,3: MySQL memiliki peringkat bintang 4,3 (dari 5 bintang) dari 1.261 ulasan di G2Crowd.

MySQL adalah sistem manajemen basis data open source, gratis, dan stabil yang dapat digunakan dalam aplikasi produksi. Ini adalah database ringan yang dapat diinstal dan digunakan pada server aplikasi produksi dengan aplikasi multi tier besar serta di desktop oleh pengembang. Itu dapat diinstal pada semua platform seperti Windows, Linux, dan Mac. Ini aman dan tidak rentan terhadap kerentanan keamanan apa pun.

MySQL menawarkan beberapa pengguna terkenal:

• Facebook
• Google
• Flickr
• GitHub
• NASA
• Netflix
• Spotify
• Tesla
• Indonesia
• Uber
• Angkatan Laut AS
• Wechat
• Wikipedia
• Youtube
• Zappos
• Zendesk

Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database – Perusahaan mana yang menggunakan sistem manajemen basis data relasional sumber terbuka PostgreSQL? Cari tahu dan pelajari mengapa Anda harus menjadi pengguna PostgreSQL juga. Anda tahu logo gajah biru. Anda telah mendengar bahwa PostgreSQL adalah solusi yang sangat baik.

Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database

pgsql – Tapi perusahaan mana yang menggunakannya? Berikut adalah daftar perusahaan IT dan bisnis terbesar yang menggunakan PostgreSQL (atau disingkat Postgres). Perusahaan multinasional bernilai miliaran dolar tidak mungkin salah, bukan?

Mari Mulai dengan Dasar, Apa itu PostgreSQL?

PostgreSQL adalah salah satu sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) paling populer di pasaran. Ini juga gratis dan open source. PostgreSQL dibuat oleh para ilmuwan dari University of California di Berkeley. Pada awalnya, itu disebut Ingres. Namun, seiring waktu, pembuatnya memperkenalkan peningkatan lebih lanjut dan memperluas fungsinya. Dengan demikian, namanya berubah menjadi Postgres95 dan akhirnya menjadi PostgreSQL.

Nama saat ini menggarisbawahi kepatuhan sistem dengan standar SQL. Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan secara resmi mendukung pengembangan proyek PostgreSQL. Komunitas open source Postgres juga berkembang pesat sistem terus diperbarui dan disesuaikan dengan platform berikutnya.

Baca Juga : Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database di Tahun 2021

Mengapa PostgreSQL Begitu Populer?

Popularitas PostgreSQL masih terus berkembang. Lihat saja Survei Stack Overflow 2019 – salah satu peringkat teknologi terpenting di dunia. Surveyor Stack Overflow mengumpulkan suara dari programmer dan pengembang yang sebenarnya. Di antara sistem yang digunakan oleh para profesional, PostgreSQL berada di urutan kedua, di depan raksasa seperti Microsoft SQL Server, MongoDB, Oracle, dan Redis. Itu masih mendapatkan pengguna baru dan mengejar yang pertama dalam daftar (MySQL).

Bukan kebetulan bahwa PostgreSQL telah menjadi sangat populer. Ini menawarkan penggunanya sejumlah besar (dan terus bertambah) fungsi. Ini membantu pemrogram untuk membuat aplikasi baru, admin melindungi integritas data dengan lebih baik, dan pengembang membangun lingkungan yang tangguh dan aman. PostgreSQL memberi penggunanya kemampuan untuk mengelola data, terlepas dari seberapa besar databasenya. Anda dapat mengatakan bahwa langit adalah batasnya.

PostgreSQL bekerja pada sistem operasi populer. Kita dapat dengan mudah menjalankannya di Windows, Mac OS X, dan hampir semua distro Linux dan Unix. Sifatnya yang open source membuatnya mudah untuk ditingkatkan atau diperluas.

Di PostgreSQL, Anda dapat menentukan tipe data Anda sendiri, membangun fungsi kustom, dan bahkan menulis kode dalam bahasa pemrograman lain (misalnya Python) tanpa mengkompilasi ulang database. Sangat sedikit RDBMS lain di pasar yang memberikan kemungkinan penyesuaian seperti itu. Dan, tentu saja, PostgreSQL gratis.

Semakin banyak perusahaan mencari karyawan yang dapat bekerja dengan PostgreSQL. (Jika Anda sedang mencari pekerjaan, lihat artikel saya di 10 Situs Web Teratas yang Akan Membantu Anda Menemukan Pekerjaan SQL yang Sempurna .) Apakah Anda seorang pemula PostgreSQL lengkap yang ingin mempelajari manfaat database ini? Maka saya sarankan memulai petualangan Anda dengan SQL Basics dalam kursus PostgreSQL .

Raksasa Global Mana yang Menggunakan PostgreSQL?

Oke, Akhir dari teori. Mari kita langsung ke intinya. Siapa yang menggunakan PostgreSQL dan untuk apa? Karena ini adalah sistem basis data yang hebat, mungkin itu dipilih oleh perusahaan terbesar dan terpenting di pasar, bukan? Sejujurnya, memang seperti itu adanya. Berikut adalah beberapa pemain utama yang menggunakan PostgreSQL:

Appel

Raksasa teknologi dari Cupertino, California telah lama bertaruh pada PostgreSQL. Ini menggunakan PostgreSQL di database perusahaan tapi bukan itu saja. Pada tahun 2010, Apple menggantikan MySQL dengan Postgres sebagai database tertanam dalam rilis OS X Lion. Dalam versi perangkat lunak server sebelumnya, Apple berfokus pada solusi database Oracle.

Apa yang mendorong perubahan itu? Kualitas produk dan ketakutan akan perubahan dalam lisensi MySQL Oracle. Sejak itu, sistem Apple mendukung PostgreSQL. Saat ini, ini adalah database default di macOS Server sejak OS X Server versi 10.7. PostgreSQL juga tersedia di App Store.

IMDB

Situs ini lebih dari sekadar daftar film. Ini adalah database online terbesar di dunia tentang film, aktor, sutradara, penulis skenario, agen film, dan orang lain yang terkait dengan industri ini.

Internet Movie DataBase telah ada sejak tahun 1990 dan saat ini berisi hampir 6 juta judul film dan lebih dari 100 juta entri. Tapi itu juga komunitas besar orang yang mengevaluasi dan mendiskusikan film. Ini adalah jumlah data yang sangat besar.

Banyak darinya diproses di PostgreSQL. Terlebih lagi, pengguna dapat menganalisis data itu sendiri IMDB menyediakannya secara gratis untuk penggunaan pribadi dan non-komersial. Tertarik? Kemudian lihat halaman ini tentang kumpulan data IMDB . Saya juga merekomendasikan menggunakan PostgreSQL untuk menganalisis data ini.

Instagram

Lebih dari sekedar jejaring sosial untuk berbagi foto, Instagram telah mempengaruhi budaya global. Ini bertanggung jawab atas penyebaran selfie. Banyak orang tidak bisa membayangkan makan di restoran dan tidak berbagi foto dengan teman-teman mereka.

Menurut perwakilan Instagram, jumlah pengguna platform melebihi satu miliar tahun lalu. Ini adalah sepertujuh dari seluruh umat manusia. Massa orang ini menerbitkan hampir 50 juta foto sehari. Bintang sepak bola Cristiano Ronaldo memiliki lebih dari 200 juta pengikut penyanyi Ariana Grande memiliki lebih dari 180 juta. Bicara tentang database besar!

Instagram menggunakan banyak RDBMS, tetapi PostgreSQL dan Cassandra dipilih untuk tugas utama. Tujuannya adalah untuk mengurangi penundaan dan memastikan pengguna dapat dengan mudah dan nyaman menggunakan aplikasi.

Reddit

Reddit adalah situs web berita sosial tempat orang dapat bertukar pendapat dan pengetahuan. Ini memiliki sekitar 174 juta pengguna terdaftar. Alexa menempatkan Reddit sebagai salah satu dari 25 situs web paling populer di dunia.

Reddit menggunakan PostgreSQL dalam dua cara berbeda. Pertama-tama, ada model ThingDB. Ini adalah mekanisme dasar Postgres untuk menyimpan data untuk sebagian besar objek (misalnya tautan, komentar, akun, dan subreddit). Dalam basis data relasional yang lebih tradisional berdasarkan PostgreSQL, Reddit mengelola dan menganalisis statistik lalu lintas dan informasi tentang transaksi, penjualan iklan, dan langganan.

Skype

Aplikasi ini mungkin tidak memerlukan pengenalan ini adalah salah satu layanan pesan instan dan panggilan video paling populer di dunia. Menurut berbagai perkiraan, Skype digunakan oleh hampir 100 juta orang setiap bulannya 40 juta orang menggunakannya setiap hari. Karena COVID-19, jumlah ini baru-baru ini meningkat secara signifikan.

Dalam pengumuman resmi, perwakilan Skype mengatakan mereka menggunakan PostgreSQL sebagai alat utama mereka untuk bekerja dengan database. Ini digunakan untuk menyimpan data pengguna, obrolan, dan panggilan.

Koneksi diarahkan ke layanan VOIP eksternal yang berjalan di Asterisk , yang juga menggunakan PostgreSQL. Pengembang Skype sering menekankan kemudahan pengoptimalan, fleksibilitas, dan efisiensi Postgres. Di sini Anda dapat membaca selengkapnya tentang cara Skype menggunakan alat database.

Spotify

Sudah lama Anda tidak mendengarkan lagu-lagu Metallica favorit Anda? Atau mungkin Anda tertarik dengan apa yang sedang didengarkan teman Anda. Layanan seperti iTunes, Tidal, dan Spotify telah mengubah cara kami mendekati musik. Kami tidak perlu menunggu album artis berikutnya tiba di toko lokal kami mereka muncul di katalog dan pelanggan memiliki akses instan ke mereka (dan 50 juta lagu lainnya).

Selain musik, Spotify juga memiliki podcast dan program radio untuk 271 juta pengguna bulanannya. Bagaimana mereka mengelola semua info itu? Menggunakan database. Seperti yang kita baca di blog resmi Spotify , infrastruktur aplikasi menggunakan PostgreSQL dan Cassandra.

Berkedut

Ini adalah salah satu platform streaming video paling populer. Ini terutama digunakan oleh para gamer dan pemain e-sport. Hampir 15 juta orang masuk ke situs setiap hari.

Platform Twitch didasarkan pada sekitar 125 database. Sebagian besar dari mereka dikelola menggunakan PostgreSQL, termasuk pengguna, data siaran, dan database cadangan. Tertarik dengan bagaimana Twitch menggunakan PostgreSQL? Baca posting ini di blog mereka.

Stasiun ruang angkasa Internasional

Ya, PostgreSQL juga telah mencapai ruang. Ini bukan pertama kalinya NASA memilih solusi open source. Mereka bekerja dengan baik di proyek lain, jadi mengapa mereka tidak berada di orbit?

Dunia belajar tentang segalanya dari penyebutan kecil ini di grup surat PostgreSQL.org. Saya pikir membaca permintaan seperti itu memicu emosi bahkan untuk programmer yang paling berpengalaman. NASA perlu mengimplementasikan Nagios di Stasiun Luar Angkasa dan mereka ingin menggunakan PostgreSQL untuk menyimpan data di orbit dan kemudian mereplikasi database itu di darat.

Jika ada yang namanya pekerjaan keren, bekerja dengan orang-orang yang terbang di luar angkasa dan mungkin tahu apakah alien ada di luar sana adalah salah satunya. Jika ada yang namanya pekerjaan keren, bekerja dengan orang-orang yang terbang di luar angkasa dan mungkin tahu apakah alien ada di luar sana adalah salah satunya.

Penjaga lari

Setiap orang harus bergerak dan tetap fit. Di era multimedia, banyak orang tidak dapat membayangkan berlari tanpa memantau rute, kecepatan, atau kalori yang terbakar. Aplikasi Runkeeper, yang menggunakan PostgreSQL untuk menyimpan info tentang rute dan performa pelari, membantu dalam hal ini.

Tentu saja, ada banyak perusahaan lain yang menggunakan PostgreSQL, termasuk Groupon (memberikan diskon untuk berbagai produk dan layanan), Revolt (layanan keuangan), Trivago (salah satu mesin pencari hotel terbesar di dunia), dan Accenture (pemimpin layanan profesional global).

Dan masih banyak lagi bank internasional dan lembaga pemerintah yang dapat kami sebutkan di sini. Untuk perangkat lunak bebas dan sumber terbuka, PostgreSQL telah melakukannya dengan cukup baik! Jumlah pengguna berbicara untuk dirinya sendiri.

LearnSQL.com adalah tempat yang bagus untuk belajar SQL. LearnSQL.com menawarkan 30 kursus interaktif dengan tingkat kesulitan mulai dari pemula hingga mahir. Anda dapat memilih dari trek pembelajaran lengkap, trek mini untuk mempertajam keterampilan yang ditargetkan, dan kursus individu.

Jadi, Apakah PostgreSQL untuk Anda?

Lihat saja perusahaan yang menggunakan PostgreSQL. Ini benar-benar sistem yang layak untuk dipertaruhkan. Apakah Anda ingin mengikuti tren pasar? Pelajari PostgreSQL. Saya merekomendasikan SQL dari A hingga Z di jalur PostgreSQL di LearnSQL.com. Ini adalah jalur pengembangan yang lengkap, dari dasar hingga fungsi dan fitur yang sangat canggih.

Anda akan mendapatkan pengalaman praktis bekerja dengan editor kode nyata, kumpulan data nyata, dan latihan berdasarkan contoh kehidupan nyata. Setelah menyelesaikan trek ini, Anda akan dapat bekerja dengan database dan menganalisis data secara efisien.

Tidak yakin di mana mendapatkan PostgreSQL? Baca panduan kami, Cara menginstal PostgreSQL di komputer Windows 10 Anda . Seluruh proses akan membawa Anda lima menit atau lebih.

Akhirnya, ada baiknya menjaga kesehatan Anda selama studi Anda. Baca artikel Cara Tetap Sehat Saat Belajar SQL. Apakah Anda siap untuk belajar? Mulai hari ini!

Keuntungan Dari PostgreSQL

PostgreSQL adalah yang paling profesional dari database Open Source relasional dan dianugerahi “Sistem Database Tahun Ini” beberapa kali. Ini adalah sistem yang sangat andal, stabil, dapat diskalakan, dan aman, dan telah ada selama lebih dari dua dekade sekarang.

Dengan demikian, telah ditetapkan sebagai pemain utama di dunia database Open Source dan menantang pemain besar seperti Oracle, Sybase, dan IBM. PostgreSQL adalah perangkat lunak yang dipelihara dan dikembangkan secara profesional, mampu menjalankan aplikasi kompleks berbasis data.

Tidak ada yang lebih penting daripada berinvestasi dalam sistem database yang memberi Anda informasi yang nyata dan dapat ditindaklanjuti. PostgreSQL adalah sistem ini: Ini adalah sistem manajemen basis data profesional yang memiliki sejarah panjang keandalan, pengembangan berkelanjutan, teknologi mutakhir, dan fokus kuat pada kebutuhan pengguna.

Kode Sumber Terbuka

tersedia secara bebas di bawah lisensi sumber terbuka. Ini memungkinkan Anda kebebasan untuk menggunakan, memodifikasi, dan mengimplementasikannya sesuai kebutuhan bisnis Anda.

Kurangi biaya

Sebagai produk open source sejati, PostgreSQL tidak memerlukan biaya apa pun tanpa biaya lisensi! Ini benar-benar gratis untuk digunakan! Anda tidak perlu lagi khawatir tentang biaya lisensi, masalah kontrak, dan berurusan dengan produk beranggaran tinggi. Ini tersedia untuk Anda saat Anda menginginkannya dan dengan cara yang Anda inginkan.

Berbasis komunitas Keandalan

Beberapa perusahaan dan individu berkontribusi pada proyek dan telah mendorong inovasi selama lebih dari 25 tahun sekarang. Komunitas yang kuat memastikan bahwa bug diperbaiki tanpa penundaan. PG didukung oleh beragam ekstensi ditambah beberapa model data SQL dan NoSQL.

Keamanan

Ada banyak fitur untuk meningkatkan keamanan, berkat kemudahan perluasan: namun, jika Anda menggunakan fitur yang tepat (TDE, Data Masking), Anda mendapatkan database yang sangat aman, yang menangani aset Anda yang paling berharga data Anda.

Skalabilitas

Database PostgreSQL Anda dapat berkembang bersama Anda. Ada beberapa opsi teknis untuk mengoperasikan PostgreSQL dalam skala besar. Itulah mengapa database PostgreSQL Anda dapat berkembang bersama Anda, dan dapat menjadi sebesar yang Anda butuhkan.

PostgreSQL Pada Skala

PostgreSQL membantu perusahaan untuk mencapai tingkat teknologi database berikutnya, termasuk Analisis Gudang Data dan OLTP Berkinerja Tinggi, Layanan Cloud serta Pembelajaran Mesin, Ilmu Data, dan Internet of Things.

Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database di Tahun 2021 – Apa itu basis data PostgreSQL? Dalam masyarakat teknologi modern, integritas dan keamanan data menjadi prioritas utama.

Menggunakan PostgreSQL Sebagai Database di Tahun 2021

pgsql – Terutama, jika kita berbicara tentang proyek besar, yang membutuhkan penyimpanan ratusan atau ribuan blok informasi di satu tempat yang aman. Jadi, memilih database yang tepat untuk proyek Anda berikutnya bukanlah hal yang kecil. Ini membutuhkan mengetahui semua opsi, pro dan kontra, dan memahami mana yang paling cocok untuk Anda.

Baca Juga : Mengulas Lebih Jauh Tentang PostgreSQL

Selama beberapa dekade terakhir, pemimpin di antara opsi basis data adalah PostgreSQL. Ini adalah sistem objek-relasional open-source canggih yang menerapkan bahasa SQL. Postgres memungkinkan Anda untuk menyimpan data yang besar dan canggih dengan aman. Ini membantu pengembang untuk membangun aplikasi yang paling kompleks, menjalankan tugas administratif dan menciptakan lingkungan yang tidak terpisahkan.

Sejak 1986, ketika PostgreSQL dibuat, ia memiliki banyak pendukung dan kritikus. Untuk mempertahankan gelar ‘basis data tercanggih’, Postgres secara teratur memperbarui dirinya dengan fitur-fitur baru. Jumlah pesaing Postgres juga bertambah. Setiap tahun, opsi database baru tersedia untuk pengguna dan bersaing dengan PostgreSQL untuk menjadi yang terbaik. Apakah mereka?

Pada artikel ini, kami akan merangkum semua yang kami ketahui tentang PostgreSQL. Kami akan menganalisis fitur-fiturnya yang menonjol. Kami akan membandingkan Postgres dengan database SQL dan NoSQL lainnya untuk melihat mengapa memilih PostgreSQL daripada opsi lain. Akhirnya, kami akan memecahkan beberapa mitos umum tentang database ini.

Jadi, mari kita mulai dari inti sistem Postgres bahasanya, SQL. Apa itu SQL dan mengapa kami memilihnya daripada NoSQL? Mengapa kita harus menggunakan PostgreSQL? Berikut adalah beberapa wawasan umum MySQL vs PostgreSQL vs MongoDB

SQL vs NoSQL

Apa itu SQL? Ini adalah bahasa pemrograman deklaratif untuk membuat dan mengoperasikan data dalam database relasional. Pada saat yang sama, NoSQL lebih mendefinisikan serangkaian pendekatan untuk menyimpan data secara berbeda dari cara SQL melakukannya.

Dibuat pada tahun 1960-an, basis data NoSQL telah berhasil mendapatkan popularitas nyata baru-baru ini. Peningkatan database NoSQL seperti MongoDB, CоuchDB, Redis dan Apache Cassandra telah berkontribusi untuk itu. Jadi, apa bedanya database SQL dan NoSQL? Mengapa kami menggunakan PostgreSQL?

Format penyimpanan data

Sistem NoSQL biasanya menyimpan data dalam bidang seperti JSON. Terlebih lagi, semua file serupa dalam sistem NoSQL dapat dikompilasi ke dalam koleksi. Sistem ini menerima semua jenis dokumen.

Sistem SQL biasanya menyimpan informasi dalam tabel data. Tabel saling berhubungan dan memiliki templat data tetap. Ketegasan seperti itu tampaknya kurang menarik, namun meminimalkan kemungkinan kesalahan.

Skema

Dalam SQL, skema terdiri dari tipe bidang dan tabel database Anda. Ini berarti bahwa untuk mulai menjalankan proyek Anda dalam SQL, Anda perlu mendesain database Anda sebelum logika bisnis apa pun. Setelah Anda membuat skema, akan sangat sulit untuk menerapkan perubahan apa pun.

Untuk NoSQL, tidak ada batasan seperti itu. Pengguna dapat memasukkan perubahan ke dalam database mereka kapan saja. Basis data NoSQL tanpa skema tidak perlu mengatur desain kaku basis data Anda sebelumnya.

Klausul Gabung

Ini adalah fitur lain yang berguna dari SQL. Ini memungkinkan Anda untuk mengambil semua data yang diperlukan dari tabel yang dipilih menggunakan mekanisme SQL. Di NoSQL, tidak ada opsi seperti itu. Sebagai gantinya, Anda dapat mengekstrak informasi yang diperlukan secara manual.

Keamanan & Kepraktisan

Masalah terkait keamanan dan masalah fungsi dapat berubah menjadi sakit kepala bagi pengguna NoSQL. Namun, masalah ini biasanya tidak disebabkan oleh beberapa kesenjangan sistem, melainkan oleh kurangnya pengetahuan. Karena kurang berpengalaman dalam bekerja dengan sistem NoSQL muda, pengembang cukup sering tidak mengikuti beberapa persyaratan keamanan sederhana atau membuat beberapa kesalahan prosedur.

Skalabilitas

Untuk database SQL, skalabilitas bisa sangat bermasalah. Jika Anda memutuskan untuk mengalokasikan data terkait, Anda dapat mempertimbangkan untuk mengelompokkan beberapa server di sekitar satu toko pusat.

Untuk pengguna NoSQL, ini jauh lebih sederhana untuk dilakukan. Sistem NoSQL menawarkan fungsionalitas penskalaan yang dapat Anda jalankan sejak hari pertama Anda bekerja di sistem.

Transaksi

Integritas dan akurasi tertinggi dari data Anda adalah prioritas utama untuk sistem SQL. Bukti lain adalah mekanisme transaksi mereka. Basis data ini memungkinkan penempatan dua atau lebih pembaruan selama transaksi apa pun. Artinya, dengan transaksi apa pun, semua pembaruan Anda dapat diterima atau gagal. Bagaimanapun, keakuratan data Anda akan dipertahankan.

Mekanisme ini tidak berfungsi untuk database NoSQL, di mana setiap pembaruan diterima atau ditolak satu per satu. Ini dapat menyebabkan konsekuensi yang menyedihkan: data Anda bisa menjadi tidak relevan pada akhirnya.

Integritas data

Sebagian besar database SQL memastikan integritas data dengan memblokir data yang tidak valid atau catatan yatim piatu. Untuk database NoSQL, cara ini tidak berfungsi Anda dapat menyimpan data apa pun yang Anda inginkan tanpa batasan apa pun. Tidak adanya pembatasan mungkin hanya menjadi solusi yang baik karena dapat menyebabkan kesalahan dalam pekerjaan Anda dengan database.

Menghancurkan beberapa mitos

Jadi, kami telah menganalisis beberapa perbedaan utama antara SQL dan NoSQL. Namun, jangan terburu-buru membuat asumsi kasar. Ini bukan sesuatu yang dapat Anda bandingkan sepenuhnya. Meskipun beberapa pendukung database ini percaya bahwa mereka bisa.

Ingatlah bahwa ini hanyalah dua pendekatan berbeda untuk satu hal: penyimpanan data. Tak satu pun dari mereka menang atas yang lain. Tidak ada yang menggantikan. Mereka bukan pesaing total, melainkan alternatif. Ini berarti bahwa pilihan database Anda tidak harus didasarkan pada perbandingan mereka, melainkan pada proyek yang Anda lakukan.

Jadi, beberapa proyek dan perusahaan memerlukan database SQL, sedangkan NoSQL bisa lebih nyaman bagi yang lain. Bahkan ada opsi untuk menggunakannya secara bergantian. Lebih baik lagi, kedua pendekatan ini mulai mengintegrasikan fitur satu sama lain. Jadi, sekarang ada database SQL yang mengadopsi karakteristik NoSQL sehingga yang pertama lebih cocok untuk Anda.

Jadi, yang mana yang harus digunakan?

Mari kita simpulkan poin kita. Sekali lagi, semuanya tergantung pada proyek Anda. Untuk aplikasi dengan struktur data sederhana, database NoSQL tidak masalah. Jika Anda bekerja dengan aplikasi biasa atau proyek berukuran sedang, pertimbangkan untuk menggunakan SQL. Terakhir, jika Anda menjalankan proyek beban super tinggi, Anda dapat menggunakan NoSQL atau mulai bekerja dengan SQL dan kemudian bermigrasi ke NoSQL. Untuk setiap proyek pada tahap inisialisasi, SQL akan menjadi solusi cerdas. Alasannya adalah bahwa proyek yang baru dimulai biasanya tidak memiliki persyaratan terstruktur dan dapat berubah seiring waktu. Di dalam NoSQL, perubahan ini sulit diterapkan, sedangkan database SQL lebih fleksibel.

MongoDB vs PostgreSQL

Apa itu MongoDB? Ini adalah database terdistribusi berbasis dokumen yang cocok untuk aplikasi dan cloud. MongoDB mendukung dokumen JSON dan menawarkan skema yang fleksibel dan dinamis. Terlebih lagi, ia memiliki bahasa permintaan yang kuat. Dengannya, Anda dapat memfilter & mengurutkan data Anda, serta melakukan berbagai jenis pencarian.

Mari beralih ke Postgre NoSQL. Dalam versi 9.4, Postgres menambahkan beberapa pengoptimalan dan pembaruan, tetapi yang paling penting, ia menawarkan HStore dan JSONB, versi biner dari penyimpanan JSON. Postgres telah mengimplementasikan beberapa fitur NoSQL, tetapi tidak semuanya.

Misalnya, tidak memiliki penskalaan horizontal. Namun, implementasi ini masih memberikan keuntungan bagi Postgres, karena dapat menggabungkan praktik SQL dan NoSQL. Dengan demikian, Anda dapat menggabungkan data NoSQL dengan tabel SQL. Dan itu akan bekerja dengan benar.

Performa Mongodb vs PostgreSQL

PostgreSQL dapat dengan mudah mengelola permintaan yang paling menarik dari perusahaan dan institusi terbesar. Efisiensinya terbukti selama bertahun-tahun. Selain itu, Postgres tidak pernah berhenti untuk mengoptimalkan kinerjanya dengan merilis versi baru dan baru. Beberapa di antaranya, termasuk perbaikan jenis data yang tidak terstruktur juga. Contoh paling keras adalah pengenalan fitur JSONB.

Pemeriksaan validitas

Terus meningkat melalui versi, PostgreSQL menawarkan alat dan fitur baru untuk memastikan validitas data. Basis data menyediakan validasi data untuk bidang JSON apa pun, jadi memasukkan data yang salah pada akhirnya akan menyebabkan kesalahan.

Pemrograman sisi server

Terlepas dari MongoDB, Postgres beroperasi dengan berbagai bahasa prosedur seperti Python, JavaScript, C, C++, Tcl, Perl dan banyak lainnya. Format data: Postgres NoSQL vs MongoDB Postgres NoSQL sekarang mendukung semua format data umum: JSON (Dokumen), Nilai Kunci, XML. Format yang sama didukung oleh MongoDB. Ini menjadikan Postgres NoSQL sebagai alternatif yang baik untuk beberapa sistem NoSQL.

Integrasi dengan sumber lain

Postgres NoSQL juga memungkinkan interaksi dengan sumber data lain, sedangkan MongoDB tidak. Jadi, Postgres dapat mengekstrak data dari Oracle, MySQL, MongoDB, CouchDB, Redis, Neo4j, Twitter, LDAP, File, Hadoop, dan lainnya.

Logika bisnis

InMongoDB, logika bisnis tersebar di antara aplikasi klien. Di PostgreSQL, keduanya tersebar di antara aplikasi klien dan terpusat dengan pemicu dan prosedur tersimpan.

Ketersediaan sumber belajar MongoDB vs PostgreSQL

Jika Anda memutuskan untuk mulai menyimpan data Anda di PostgreSQL, Anda dapat dengan mudah menemukan banyak sumber daya pendidikan. Mereka tersedia di situs web resmi PostgreSQL dan hanya di situs web Internet lainnya. Namun, mempelajari cara mengoperasikan MongoDB bisa menjadi sedikit lebih bermasalah, karena panduan dan instruksinya tidak begitu mudah ditemukan.

Ok, kita sudah selesai dengan perbandingan keduanya. Apa yang bisa kita simpulkan? Secara umum, Postgres NoSQL memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan database NoSQL lainnya seperti MongoDB. Alasan dominasi ini adalah adopsi beberapa fitur NoSQL. Mengapa memilih hanya salah satu dari mereka, SQL atau NoSQL, jika Anda dapat menggunakan Postgres yang menawarkan fitur keduanya? Mengapa PostgreSQL digunakan lebih sering daripada pesaingnya?

Pertempuran SQL PostgreSQL vs MySQL

Apakah PostgreSQL lebih baik dari MySQL ? Mari kita lihat apa yang keren dari PostgreSQL yang memungkinkan sistem ini mengalahkan para pesaingnya. Di bagian ini, kita akan membandingkan perbedaan teknis utama antara dua SQL Postgres dan MySQL. Kami akan mencoba menjawab pertanyaan utama kami ‘mengapa saya harus menggunakan PostgreSQL?’

Pertunjukan

Ya, kita berbicara tentang kinerja lagi. Apa lagi yang bisa kita lakukan jika kinerja Postgres jauh lebih tinggi dibandingkan dengan sistem NoSQL atau SQL? Secara umum, baik MySQL dan Postgres menunjukkan fungsi yang cepat bahkan saat bekerja dengan beban kerja yang berat. Namun, tidak selalu seperti ini. Di masa lalu, MySQL memiliki reputasi sebagai database yang cepat dengan mengorbankan konkurensinya. Postgres, sebaliknya, biasanya menunjukkan hasil yang seimbang bersama dengan penanganan konkurensi. Dengan versi terbaru dari kedua database, semua perbedaan telah terhapus.

Konkurensi

Pemenangnya di sini adalah PostgreSQL. Database ini menangani konkurensi jauh lebih baik daripada pesaingnya MySQL. Ini berkat Kontrol Konkurensi Multiversi yang diimplementasikan Postgres.

Kemungkinan diperpanjang

Postgres sangat dapat diperluas. Ini dapat mendukung banyak tipe data. Diantaranya adalah geometris/GIS, tipe alamat jaringan, JSONB, UUID asli, stempel waktu yang peka terhadap zona waktu. MySQL tidak menawarkan opsi yang sama.

Replikasi

MySQL menawarkan replikasi asinkron satu arah di mana satu database dianggap sebagai yang dominan sementara yang lain kecil. Untuk PostgreSQL, replikasi sinkron atau 2-aman adalah tipikal. Jenis replikasi ini mengandaikan bahwa database utama disinkronkan dengan yang kecil. Replikasi tersebut memastikan lebih banyak keamanan, karena data Anda dapat hilang hanya jika kedua database rusak pada saat yang sama.

Dokumentasi

Dokumentasi adalah sisi kuat lain dari PostgreSQL. Dalam dokumentasi Posgres, Anda dapat menemukan jawaban untuk hampir setiap pertanyaan. Meskipun dokumentasi PostgreSQL kadang-kadang dikritik oleh pendukung Oracle, itu masih secara signifikan menggantikan MySQL.

Administrasi MySQL vs PostgreSQL

Administrasi jauh lebih sederhana di MySQL. Namun, itu adalah keuntungan yang agak imajiner kesederhanaan seperti itu adalah hasil dari fungsionalitas yang lebih buruk. Jadi, itu berarti bahwa permintaan yang kompleks hampir tidak dapat ditangani di MySQL. Sebaliknya, PostgreSQL dapat mengatasinya dengan mudah. Untuk mengaturnya dengan benar, Anda perlu meluangkan waktu. Namun, pada akhirnya, semua usaha Anda akan terbayar.

Pemicu PostgreSQL vs MySQL

Postgres mendukung pemicu yang dapat bereaksi terhadap sebagian besar jenis perintah, kecuali yang memengaruhi database secara global, misalnya role dan tablespace. MySQL, pada gilirannya, terbatas hanya pada beberapa perintah.

Mengapa kami Menggunakan PostgreSQL

Perbandingan yang cukup. Mari kita rangkum apa yang mengubah PostgreSQL menjadi database yang sempurna untuk proyek Anda berikutnya. Berikut adalah ringkasan yang sangat singkat namun informatif Tipe data PostgreSQL mendukung semua tipe data yang diperlukan seperti dokumen, primitif, geometri, struktur, dll.

Integritas data Postgres memberikan integritas data Anda dengan memperkenalkan batasan dan mengatur data yang Anda tambahkan. Dengan PostgreSQL, Anda dapat melupakan catatan yang tidak valid atau yatim piatu. Performa Paralelisasi kueri baca, metode pengindeksan yang andal, kontrol konkurensi multiversi. Ini hanya beberapa dari banyak fitur yang diterapkan oleh PostgreSQL untuk meningkatkan dan mengoptimalkan kinerjanya.

Pemulihan & Keandalan Bencana: PostgreSQL peduli untuk memberikan tingkat keandalan tertinggi untuk data Anda. Dengan opsi replikasi yang canggih, data Anda benar-benar aman. Selain itu, Anda selalu dapat membuat cadangan informasi yang paling berharga. Ekstensibilitas dalam database ini, Anda tidak perlu membatasi diri pada jenis dokumen tertentu. Basis data menawarkan berbagai pilihan tipe data untuk Anda gunakan.

Internasionalisasi & Pencarian Teks: Postgres mendukung set karakter internasional. Ini juga memungkinkan pencarian teks lengkap untuk mempercepat proses pencarian dan mengintegrasikan susunan huruf besar-kecil dan tidak peka aksen. Dukungan data non-relasional: Ini mungkin pembaruan database yang paling penting. Dukungan dokumen JSON, XML, Hstore dan Cstore sebenarnya mengubah Postgres menjadi database NoSQL

Mengulas Lebih Jauh Tentang PostgreSQL – PostgreSQL adalah sistem database relasional kelas perusahaan, dan open-source. PostgreSQL mendukung kueri SQL (relasional) dan JSON (non-relasional).

Mengulas Lebih Jauh Tentang PostgreSQL

pgsql – PostgreSQL adalah database yang sangat stabil yang didukung oleh lebih dari 20 tahun pengembangan oleh komunitas open-source.PostgreSQL digunakan sebagai database utama untuk banyak aplikasi web serta aplikasi seluler dan analitik.

Sejarah PostgreSQL

Proyek ini awalnya bernama POSTGRES, mengacu pada database Ingres lama yang juga dikembangkan di Berkeley. Tujuan dari proyek POSTGRES adalah untuk menambahkan fitur minimal yang diperlukan untuk mendukung beberapa tipe data.

Baca Juga : Perbadingan Sistem Manajemen Basis Data MongoDB dan PostgreSQL

Pada tahun 1996, proyek POSTGRES diubah namanya menjadi PostgreSQL untuk menggambarkan dengan jelas dukungannya terhadap SQL. Saat ini, PostgreSQL biasa disingkat Postgres.

Sejak itu, PostgreSQL Global Development Group, komunitas kontributor yang berdedikasi terus membuat rilis proyek basis data sumber terbuka dan gratis.

Awalnya, PostgreSQL dirancang untuk berjalan pada platform mirip UNIX. Dan kemudian, PostgreSQL dikembangkan dan dijalankan di berbagai platform seperti Windows, macOS, dan Solaris.

Kasus Penggunaan Umum PostgreSQL

 Basis data yang kuat di tumpukan LAPP

LAPP adalah singkatan dari L inux, A pache, P ostgreSQL, dan P HP (atau Python dan Perl). PostgreSQL terutama digunakan sebagai database back-end yang kuat yang mendukung banyak situs web dinamis dan aplikasi web.

 Basis data transaksi tujuan umum

Perusahaan besar dan startup sama-sama menggunakan PostgreSQL sebagai database utama untuk mendukung aplikasi dan produk mereka.

Basis data geospasial

PostgreSQL dengan ekstensi PostGIS mendukung database geospasial untuk sistem informasi geografis (GIS).

Fungsi Sistem Informasi

Biasanya adalah pengguna yang session_usermemulai koneksi database saat ini; tetapi pengguna super dapat mengubah pengaturan ini dengan SET SESSION AUTHORIZATION . Ini current_user adalah pengidentifikasi pengguna yang berlaku untuk pemeriksaan izin. Biasanya sama dengan pengguna sesi, tetapi dapat diubah dengan SET ROLE . Itu juga berubah selama eksekusi fungsi dengan atribut SECURITY DEFINER . Dalam bahasa Unix, pengguna sesi adalah “pengguna nyata” dan pengguna saat ini adalah “pengguna efektif”.

current_schemamengembalikan nama skema yang pertama di jalur pencarian (atau nilai nol jika jalur pencarian kosong). Ini adalah skema yang akan digunakan untuk setiap tabel atau objek bernama lainnya yang dibuat tanpa menentukan skema target. current_schemas(boolean)mengembalikan larik nama semua skema saat ini di jalur pencarian. Opsi Boolean menentukan apakah skema sistem yang disertakan secara implisit seperti pg_catalog disertakan dalam jalur pencarian yang dikembalikan atau tidak.

pg_listening_channelsmengembalikan sekumpulan nama saluran yang sedang didengarkan oleh sesi saat ini.

inet_client_addrmengembalikan alamat IP klien saat ini, dan inet_client_portmengembalikan nomor port. inet_server_addrmengembalikan alamat IP di mana server menerima koneksi saat ini, dan inet_server_portmengembalikan nomor port. Semua fungsi ini mengembalikan NULL jika koneksi saat ini melalui soket domain Unix.

pg_my_temp_schemamengembalikan OID dari skema sementara sesi saat ini, atau nol jika tidak ada (karena belum membuat tabel sementara). pg_is_other_temp_schemamengembalikan true jika OID yang diberikan adalah OID dari skema sementara sesi lain. (Ini bisa berguna, misalnya, untuk mengecualikan tabel sementara sesi lain dari tampilan katalog.)

pg_postmaster_start_timemengembalikan stempel waktu dengan zona waktu saat server dimulai.

pg_conf_load_timemengembalikan stempel waktu dengan zona waktu saat file konfigurasi server terakhir dimuat. (Jika sesi saat ini masih hidup pada saat itu, ini akan menjadi waktu ketika sesi itu sendiri membaca ulang file konfigurasi, sehingga pembacaan akan sedikit berbeda di sesi yang berbeda. Jika tidak, ini adalah waktu ketika proses postmaster membaca ulang file konfigurasi.versionmengembalikan string yang menjelaskan versi server PostgreSQL.

has_table_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses tabel dengan cara tertentu. Pengguna dapat ditentukan dengan nama atau OID ( pg_authid.oid ), atau jika argumen dihilangkan current_userdiasumsikan. Tabel dapat ditentukan berdasarkan nama atau OID. (Jadi, sebenarnya ada enam varian dari has_table_privilege, yang dapat dibedakan berdasarkan jumlah dan jenis argumennya.) Saat menentukan berdasarkan nama, nama dapat memenuhi syarat skema jika perlu. Jenis hak akses yang diinginkan ditentukan oleh string teks, yang harus dievaluasi ke salah satu nilai SELECT , INSERT , UPDATE , DELETE , TRUNCATE , REFERENCES , atau TRIGGER . Opsional,WITH GRANT OPTION dapat ditambahkan ke jenis hak istimewa untuk menguji apakah hak istimewa dipegang dengan opsi hibah. Juga, beberapa jenis hak istimewa dapat dicantumkan dipisahkan dengan koma, dalam hal ini hasilnya akan benar jika salah satu hak istimewa yang terdaftar dipegang. (Kasus string hak istimewa tidak signifikan, dan spasi ekstra diizinkan di antara tetapi tidak di dalam nama hak istimewa.) Beberapa contoh:
SELECT has_table_privilege(‘myschema.mytable’, ‘pilih’);
SELECT has_table_privilege（ ​​`joe ‘、’ mytable ‘、’ INSERT、SELECT WITH GRANT OPTION ‘）;

has_sequence_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses urutan dengan cara tertentu. Kemungkinan untuk argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus mengevaluasi ke salah satu USAGE , SELECT , atau UPDATE.

has_any_column_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses kolom mana pun dari tabel dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege, kecuali bahwa jenis hak akses yang diinginkan harus mengevaluasi beberapa kombinasi SELECT , INSERT , UPDATE , atau REFERENCES . Perhatikan bahwa memiliki salah satu dari hak istimewa ini di tingkat tabel secara implisit memberikannya untuk setiap kolom tabel, jadi has_any_column_privilegeakan selalu mengembalikan true jika has_table_privilegetidak untuk argumen yang sama. Tetapi has_any_column_privilegejuga berhasil jika ada pemberian hak istimewa tingkat kolom untuk setidaknya satu kolom.

has_column_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses kolom dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege, dengan tambahan bahwa kolom dapat ditentukan baik dengan nama atau nomor atribut. Jenis hak akses yang diinginkan harus mengevaluasi beberapa kombinasi SELECT , INSERT , UPDATE , atau REFERENCES . Perhatikan bahwa memiliki salah satu dari hak istimewa ini di tingkat tabel secara implisit memberikannya untuk setiap kolom tabel.

has_database_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses database dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus mengevaluasi beberapa kombinasi CREATE , CONNECT , TEMPORARY , atau TEMP (yang setara dengan TEMPORARY).

has_function_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses fungsi dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Saat menentukan fungsi dengan string teks dan bukan dengan OID, input yang diizinkan sama dengan tipe data prosedur ulang (lihat Bagian 8.16 ). Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi menjadi EXECUTE . Contohnya adalah:
SELECT has_function_privilege(‘joeuser’, ‘myfunc(int, teks)’, ‘execute’);

has_foreign_data_wrapper_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses pembungkus data asing dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi ke USAGE .

has_language_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses bahasa prosedural dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi ke USAGE.

has_schema_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses skema dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi ke beberapa kombinasi CREATE atau USAGE.

has_server_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses server asing dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi ke USAGE .

has_tablespace_privilegememeriksa apakah pengguna dapat mengakses tablespace dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus dievaluasi menjadi CREATE.

pg_has_rolememeriksa apakah pengguna dapat mengakses peran dengan cara tertentu. Kemungkinan argumennya analog dengan has_table_privilege. Jenis hak akses yang diinginkan harus mengevaluasi beberapa kombinasi MEMBER atau USAGE . MEMBER menunjukkan keanggotaan langsung atau tidak langsung dalam peran (yaitu, hak untuk melakukan SET ROLE ), sedangkan USAGE menunjukkan apakah hak istimewa dari peran tersebut segera tersedia tanpa melakukan SET ROLE.

Setiap fungsi melakukan pemeriksaan visibilitas untuk satu jenis objek database. Perhatikan bahwa pg_table_is_visiblejuga dapat digunakan dengan tampilan, indeks, dan urutan; pg_type_is_visiblejuga dapat digunakan dengan domain. Untuk fungsi dan operator, objek di jalur pencarian terlihat jika tidak ada objek dengan nama dan tipe data argumen yang sama sebelumnya di jalur. Untuk kelas operator, baik nama dan metode akses indeks terkait dipertimbangkan.

Semua fungsi ini memerlukan OID objek untuk mengidentifikasi objek yang akan diperiksa. Jika Anda ingin menguji objek berdasarkan nama, akan lebih mudah untuk menggunakan jenis alias OID ( regclass , regtype , regprocedure , regoperator , regconfig , atau regdictionary ), misalnya:
SELECT pg_type_is_visible(‘myschema.widget’::regtype);

format_typemengembalikan nama SQL dari tipe data yang diidentifikasi oleh tipe OID dan mungkin pengubah tipe. Lewati NULL untuk pengubah tipe jika tidak ada pengubah spesifik yang diketahui.

pg_get_keywordsmengembalikan satu set catatan yang menjelaskan kata kunci SQL yang dikenali oleh server. Kolom kata berisi kata kunci. Kolom catcode berisi kode kategori: U untuk unreserved, C untuk nama kolom, T untuk tipe atau nama fungsi, atau R untuk reserved. Kolom catdesc berisi string yang mungkin dilokalkan yang menjelaskan kategori.

pg_get_constraintdef, pg_get_indexdef, pg_get_ruledef, dan pg_get_triggerdef, masing-masing merekonstruksi perintah pembuatan untuk batasan, indeks, aturan, atau pemicu. (Perhatikan bahwa ini adalah rekonstruksi yang didekompilasi, bukan teks asli dari perintah.) pg_get_expr mendekompilasi bentuk internal dari ekspresi individu, seperti nilai default untuk kolom. Ini dapat berguna saat memeriksa isi katalog sistem. Jika ekspresi mungkin berisi Vars, tentukan OID dari relasi yang mereka rujuk sebagai parameter kedua; jika tidak ada Vars yang diharapkan, nol sudah cukup. pg_get_viewdefmerekonstruksi kueri SELECT yang mendefinisikan tampilan. Sebagian besar fungsi ini hadir dalam dua varian, salah satunya dapat secara opsional “mencetak cantik”hasil. Format yang dicetak cantik lebih mudah dibaca, tetapi format default lebih cenderung ditafsirkan dengan cara yang sama oleh PostgreSQL versi mendatang ; hindari menggunakan output yang dicetak cantik untuk tujuan dump. Melewati false untuk parameter pretty-print menghasilkan hasil yang sama dengan varian yang tidak memiliki parameter sama sekali.

pg_get_functiondefmengembalikan pernyataan CREATE OR REPLACE FUNCTION lengkap untuk suatu fungsi. pg_get_function_argumentsmengembalikan daftar argumen suatu fungsi, dalam bentuk yang diperlukan untuk muncul di dalam CREATE FUNCTION . pg_get_function_resultsama mengembalikan klausa RETURNS yang sesuai untuk fungsi tersebut. pg_get_function_identity_argumentsmengembalikan daftar argumen yang diperlukan untuk mengidentifikasi suatu fungsi, dalam bentuk yang diperlukan untuk muncul di dalam ALTER FUNCTION , misalnya. Formulir ini menghilangkan nilai default.

pg_get_serial_sequencemengembalikan nama urutan yang terkait dengan kolom, atau NULL jika tidak ada urutan yang dikaitkan dengan kolom. Parameter input pertama adalah nama tabel dengan skema opsional, dan parameter kedua adalah nama kolom. Karena parameter pertama berpotensi skema dan tabel, itu tidak diperlakukan sebagai pengidentifikasi yang dikutip ganda, yang berarti huruf kecil secara default, sedangkan parameter kedua, hanya nama kolom, diperlakukan sebagai kutipan ganda dan memiliki kasus dipertahankan. Fungsi mengembalikan nilai yang diformat dengan tepat untuk diteruskan ke fungsi urutan. Asosiasi ini dapat dimodifikasi atau dihapus dengan ALTER SEQUENCE OWNED BY .Fungsinya mungkin seharusnya dipanggilpg_get_owned_sequence; namanya saat ini mencerminkan fakta bahwa itu biasanya digunakan dengan kolom serial atau serial besar.

pg_get_userbyid mengekstrak nama peran yang diberikan OID-nya.

pg_tablespace_databasesmemungkinkan tablespace untuk diperiksa. Ini mengembalikan set OID database yang memiliki objek yang disimpan di tablespace. Jika fungsi ini mengembalikan baris apa pun, tablespace tidak kosong dan tidak dapat dihapus. Untuk menampilkan objek tertentu yang mengisi tablespace, Anda harus terhubung ke database yang diidentifikasi oleh pg_tablespace_databasesdan menanyakan katalog pg_class mereka .

pg_typeofmengembalikan OID dari tipe data dari nilai yang diteruskan ke sana. Ini dapat membantu untuk pemecahan masalah atau membuat kueri SQL secara dinamis. Fungsi dideklarasikan sebagai mengembalikan regtype , yang merupakan tipe alias OID (lihat Bagian 8.16 ); ini berarti sama dengan OID untuk tujuan perbandingan tetapi ditampilkan sebagai nama tipe.

Bentuk dua parameter obj_descriptionmengembalikan komentar untuk objek database yang ditentukan oleh OID-nya dan nama katalog sistem yang berisi. Misalnya, obj_description(123456,’pg_class’) akan mengambil komentar untuk tabel dengan OID 123456. Bentuk satu parameter dari obj_descriptionhanya membutuhkan objek OID. Itu tidak digunakan lagi karena tidak ada jaminan bahwa OID unik di seluruh katalog sistem yang berbeda; oleh karena itu, komentar yang salah dapat dikembalikan.

shobj_descriptiondigunakan sama seperti obj_descriptionkecuali digunakan untuk mengambil komentar pada objek bersama. Beberapa katalog sistem bersifat global untuk semua database dalam setiap cluster dan deskripsinya juga disimpan secara global.

Jenis ID transaksi internal ( xid ) lebarnya 32 bit dan membungkus setiap 4 miliar transaksi. Namun, fungsi-fungsi ini mengekspor format 64-bit yang diperluas dengan penghitung “Epoch” sehingga tidak akan terbungkus selama masa instalasi. Tipe data yang digunakan oleh fungsi ini, txid_snapshot , menyimpan informasi tentang visibilitas ID transaksi pada waktu tertentu.

Perbadingan Sistem Manajemen Basis Data MongoDB dan PostgreSQL, Sebelum kita mulai: MongoDB dan Postgres adalah sistem manajemen basis data yang hebat . Tujuan dari posting ini adalah untuk dengan cepat memberi Anda gambaran tentang kepribadian setiap database dan jenis kasus penggunaan yang paling sesuai untuk masing-masing database.

pgsql – MongoDB adalah database dokumen terkemuka . Itu dibangun di atas arsitektur skala-out terdistribusi dan telah menjadi platform berbasis cloud yang komprehensif untuk mengelola dan mengirimkan data ke aplikasi. MongoDB menangani beban kerja transaksional, operasional, dan analitis dalam skala besar. Jika kekhawatiran Anda adalah waktu untuk memasarkan, produktivitas pengembang, mendukung DevOps dan metodologi tangkas , dan membangun hal-hal yang berskala tanpa senam operasional, MongoDB adalah cara yang harus dilakukan.

PostgreSQL adalah database SQL kelas perusahaan yang solid, open source, yang telah memperluas kemampuannya selama 30 tahun. Segala sesuatu yang Anda inginkan dari database relasional hadir di PostgreSQL, yang bergantung pada arsitektur peningkatan skala. Jika kekhawatiran Anda adalah kompatibilitas, melayani ribuan kueri dari ratusan tabel, memanfaatkan keterampilan SQL yang ada, dan mendorong SQL hingga batasnya, PostgreSQL akan melakukan pekerjaan yang luar biasa.

Kedua Basis Data Luar Biasa, Tapi Apa Kebutuhan Anda?

Sebagai pembaca yang cerdik seharusnya sudah tahu, pertanyaan sebenarnya bukanlah MongoDB vs Postgres, tetapi database dokumen terbaik versus database relasional terbaik. Kedua database itu luar biasa.

Jika Anda mencari database terdistribusi untuk aplikasi transaksional dan analitik modern yang bekerja dengan data multi-struktur yang berubah dengan cepat, maka MongoDB adalah cara yang tepat.

Jika database SQL sesuai dengan kebutuhan Anda, maka Postgres adalah pilihan yang tepat.

Jawaban yang tepat untuk kebutuhan Anda tentu saja didasarkan pada apa yang Anda coba lakukan. Tujuan kami dalam artikel ini adalah untuk membantu menjelaskan kepribadian dan karakteristik masing-masing basis data ini sehingga Anda dapat lebih memahami apakah itu memenuhi kebutuhan Anda.

Tetapi seringkali pada awal proyek pengembangan, para pemimpin proyek sering kali memiliki pemahaman yang baik tentang kasus penggunaan, tetapi tidak benar-benar memiliki kejelasan tentang fitur aplikasi spesifik yang dibutuhkan bisnis dan pengguna mereka. Mereka harus bertaruh tentang yang paling cocok. Sisa artikel ini bertujuan untuk memberikan informasi yang membantu membuat taruhan yang aman.

Ikhtisar Postgresql vs MongoDB

Tapi sekali lagi, bagi yang ingin langsung ceritanya, berikut rangkuman panduan umum kami:

Jika Anda berada di awal proyek pengembangan dan mencari untuk mengetahui kebutuhan dan model data Anda dengan menggunakan proses pengembangan yang tangkas, MongoDB akan bersinar karena pengembang dapat membentuk kembali data mereka sendiri, saat mereka membutuhkannya. MongoDB memungkinkan Anda untuk mengelola data dari struktur apa pun, bukan hanya struktur tabel yang ditentukan sebelumnya.

Jika Anda mendukung aplikasi yang Anda tahu harus diskalakan dalam hal volume lalu lintas atau ukuran data (atau keduanya) dan yang perlu didistribusikan ke seluruh wilayah untuk lokalitas data atau kedaulatan data, arsitektur skala besar MongoDB akan memenuhi kebutuhan tersebut secara otomatis.

Jika Anda menginginkan database multi-cloud yang bekerja dengan cara yang sama di setiap cloud publik, dapat menyimpan data pelanggan di wilayah geografis tertentu, dan mendukung paradigma pengembangan tanpa server dan seluler terbaru, MongoDB Atlas adalah pilihan yang tepat.

Jika Anda adalah toko SQL dan memperkenalkan paradigma baru akan lebih mahal daripada manfaat lain yang disebutkan, PostgreSQL adalah pilihan yang kemungkinan akan memenuhi semua kebutuhan Anda.

Jika Anda menginginkan database relasional yang akan menjalankan kueri SQL kompleks dan bekerja dengan banyak aplikasi yang ada berdasarkan model data relasional tabular, PostgreSQL akan melakukan pekerjaan itu.

Jika Anda adalah pengembang SQL yang kreatif dan ingin mendorong SQL hingga batasnya dengan menggunakan teknik lanjutan untuk pengindeksan, penyimpanan, dan pencarian berbagai tipe data terstruktur, membuat fungsi yang ditentukan pengguna dalam berbagai bahasa, dan menyetel database ke tingkat ke-n, Anda mungkin akan dapat melangkah lebih jauh dengan PostgreSQL daripada RDBMS lainnya.

Jadi, sekarang setelah yang tidak sabar telah puas, pasien dapat menyelam lebih dalam ke MongoDB, lalu PostgreSQL, dan kemudian perbandingan.

MongoDB: Basis Data Dokumen Skalabel yang Telah Menjadi Platform Data

Keindahan Model Dokumen

Model data dokumen MongoDB memetakan secara alami ke objek dalam kode aplikasi, sehingga memudahkan pengembang untuk mempelajari dan menggunakannya. Dokumen memberi Anda kemampuan untuk mewakili hubungan hierarkis untuk menyimpan array dan struktur lain yang lebih kompleks dengan mudah. Dokumen JSON dapat menyimpan data dalam bidang, sebagai array, atau bahkan sebagai sub-dokumen bersarang. Dengan cara ini, informasi terkait dapat disimpan bersama untuk akses kueri yang cepat melalui bahasa kueri MongoDB yang kaya dan ekspresif .

MongoDB menyimpan data sebagai dokumen dalam representasi biner yang disebut BSON (Binary JSON). Bidang dapat bervariasi dari dokumen ke dokumen; tidak perlu mendeklarasikan struktur dokumen ke sistem – dokumen menggambarkan dirinya sendiri. Jika bidang baru perlu ditambahkan ke dokumen, maka bidang dapat dibuat tanpa memengaruhi semua dokumen lain dalam kumpulan, tanpa memperbarui katalog sistem pusat, memperbarui ORM, dan tanpa membuat sistem offline. Secara opsional, validasi skema dapat digunakan untuk menerapkan kontrol tata kelola data atas setiap koleksi.

Fleksibilitas ini sangat berguna saat mengkonsolidasikan informasi dari berbagai sumber atau mengakomodasi variasi dokumen dari waktu ke waktu, terutama karena fungsionalitas aplikasi baru terus digunakan.

Penyempurnaan pada Model Dokumen

MongoDB memungkinkan Anda untuk menyimpan data di hampir semua struktur, dan setiap bidang – bahkan yang sangat bersarang di subdokumen dan larik – dapat diindeks dan dicari secara efisien.

MongoDB menambahkan elemen ke model dokumen dan mesin kueri untuk menangani penandaan data geospasial dan deret waktu. Ini memperluas jenis kueri dan analitik yang dapat dilakukan pada database.

BSON menyertakan tipe data yang tidak ada dalam data JSON (misalnya, datetime, int, long, date, floating point, dan decimal128, dan array byte) yang menawarkan penanganan tipe-ketat untuk beberapa tipe numerik alih-alih tipe “angka” universal.

Validasi skema memungkinkan Anda menerapkan tata kelola dan kontrol kualitas data ke skema Anda.

Transaksi ACID untuk Perubahan Banyak Dokumen

Salah satu fitur yang paling kuat dari database relasional yang membuat aplikasi menulis lebih mudah adalah transaksi ACID. Rincian tentang bagaimana transaksi ACID didefinisikan dan diimplementasikan mengisi banyak buku teks ilmu komputer. Banyak diskusi di bidang ilmu komputer adalah tentang tingkat isolasi dalam transaksi database ). PostgreSQL default ke tingkat isolasi berkomitmen baca, dan memungkinkan pengguna untuk menyetelnya ke tingkat isolasi serial.

Yang penting untuk diingat adalah bahwa transaksi memungkinkan banyak perubahan pada database dilakukan dalam grup atau digulung kembali dalam grup.

Baca Juga : Cara Membuat Daftar Database dan Tabel di PostgreSQL

Dalam database relasional, data yang dimaksud akan dimodelkan di seluruh tabel induk-anak yang terpisah dalam skema tabular. Ini berarti bahwa memperbarui semua catatan sekaligus akan membutuhkan transaksi.

Dalam arti, database dokumen memiliki waktu yang lebih mudah untuk mengimplementasikan transaksi karena mereka mengelompokkan data dalam dokumen dan menulis dan membaca dokumen adalah operasi atom sehingga tidak memerlukan transaksi multi-dokumen. Satu atau lebih bidang dapat ditulis dalam satu operasi, termasuk pembaruan ke beberapa subdokumen dan elemen larik. MongoDB menjamin isolasi lengkap saat dokumen diperbarui. Setiap kesalahan akan memicu operasi pembaruan untuk memutar kembali, mengembalikan perubahan dan memastikan bahwa klien menerima tampilan dokumen yang konsisten.

MongoDB juga mendukung transaksi database di banyak dokumen, sehingga potongan perubahan terkait dapat dilakukan atau dibatalkan sebagai grup. Dengan kemampuan transaksi multi-dokumennya , MongoDB adalah salah satu dari sedikit database yang menggabungkan jaminan ACID dari database relasional tradisional dengan kecepatan, fleksibilitas, dan kekuatan model dokumen.

Dari sudut pandang pemrogram, transaksi di MongoDB terasa seperti pengembang transaksi yang sudah akrab dengan PostgreSQL. Transaksi di MongoDB adalah multi-pernyataan, dengan sintaks serupa (misalnya, memulai transaksi dan melakukan transaksi) dengan isolasi snapshot, dan oleh karena itu mudah bagi siapa saja yang memiliki pengalaman transaksi sebelumnya untuk menambahkan ke aplikasi apa pun.

Membandingkan Bahasa Kueri MongoDB dengan SQL

Model database relasional yang digunakan PostgreSQL bergantung pada penyimpanan data dalam tabel dan kemudian menggunakan Structured Query Language (SQL) untuk akses database.

Untuk membuatnya berfungsi, di PostgreSQL dan semua database SQL lainnya, skema database harus dibuat dan hubungan data dibuat sebelum database diisi dengan data. Informasi terkait dapat disimpan dalam tabel terpisah, tetapi terkait melalui penggunaan Kunci Asing dan GABUNG. Sebagian besar perubahan dalam skema memerlukan prosedur migrasi yang dapat membuat database offline atau mengurangi kinerja aplikasi saat sedang berjalan.

Kekuatan SQL adalah bahasa kuerinya yang kuat dan dikenal luas, dengan ekosistem alat yang besar.

Tantangan dalam menggunakan database relasional adalah kebutuhan untuk mendefinisikan strukturnya terlebih dahulu. Mengubah struktur setelah memuat data seringkali sangat sulit , membutuhkan banyak tim di seluruh pengembangan, DBA, dan Ops untuk mengoordinasikan perubahan secara ketat.

Sekarang di dunia database dokumen MongoDB, struktur data tidak harus direncanakan terlebih dahulu di database dan jauh lebih mudah untuk diubah. Pengembang dapat memutuskan apa yang dibutuhkan dalam aplikasi dan mengubahnya dalam database yang sesuai.

MongoDB tidak menggunakan SQL secara default. Sebagai gantinya, untuk bekerja dengan dokumen di MongoDB dan mengekstrak data, MongoDB menyediakan bahasa kueri (MQL) sendiri yang menawarkan sebagian besar kekuatan dan fleksibilitas yang sama seperti SQL. Misalnya, seperti SQL, MQL memungkinkan Anda untuk mereferensikan data dari beberapa tabel, mengubah dan menggabungkan data tersebut, dan memfilter untuk hasil spesifik yang Anda butuhkan. Tidak seperti SQL, MQL bekerja dengan cara yang idiomatis untuk setiap bahasa pemrograman .

Kinerja kueri di MongoDB dapat dipercepat dengan membuat indeks pada bidang dalam dokumen dan subdokumen. MongoDB memungkinkan setiap bidang dokumen, termasuk yang sangat bersarang dalam array dan subdokumen, untuk diindeks dan ditanyakan secara efisien.

Kelincahan dan Kolaborasi

Model dokumen juga memiliki properti baru yang membuat pengembangan dan kolaborasi menjadi lebih mudah dan lebih cepat.

Dari perspektif pengembang individu, MongoDB membuat data seperti kode. Pengembang dapat menentukan struktur dokumen JSON atau BSON, melakukan beberapa pengembangan, melihat bagaimana kelanjutannya, menambahkan bidang baru kapan saja dan membentuk kembali data sesuka hati, yang merupakan keindahan model dokumen. Fleksibilitas ini menghindari penundaan dan kemacetan yang terkait dengan keharusan meminta DBA untuk merestrukturisasi pernyataan bahasa definisi data dan kemudian membuat ulang dan memuat ulang basis data relasional, atau meminta pengembang melakukan pekerjaan tersebut.

Dalam database dokumen, pengembang atau tim dapat memiliki dokumen atau bagian dari dokumen dan mengembangkannya sesuai kebutuhan, tanpa perantara dan rantai ketergantungan yang rumit antara tim yang berbeda.

Skalabilitas, Ketahanan, dan Keamanan

MongoDB dibangun untuk meningkatkan skala. Jadi, kasus penggunaan yang memerlukan kueri super cepat dan data dalam jumlah besar atau keduanya dapat ditangani dengan membuat kelompok mesin kecil yang semakin besar.

MongoDB didasarkan pada arsitektur terdistribusi yang memungkinkan pengguna untuk menskalakan di banyak instance, dan terbukti mendukung aplikasi besar, baik diukur oleh pengguna atau ukuran data . Strategi scale-out bergantung pada penggunaan sejumlah besar mesin yang lebih kecil dan biasanya murah. Strategi ini dapat berkembang menjadi ratusan mesin.

Di PostgreSQL, pendekatan penskalaan bergantung pada apakah Anda berbicara tentang menulis atau membaca data. Untuk penulisan, ini didasarkan pada arsitektur peningkatan skala, di mana satu mesin utama yang menjalankan PostgreSQL harus dibuat sekuat mungkin untuk melakukan penskalaan. Untuk pembacaan, PostgreSQL dapat ditingkatkan dengan membuat replika, tetapi setiap replika harus berisi salinan lengkap dari database.

Pemipaan yang membuat MongoDB dapat diskalakan didasarkan pada gagasan untuk mempartisi (sharding) data secara cerdas di seluruh instance dalam kluster. MongoDB tidak memecah dokumen; dokumen adalah unit independen yang membuatnya lebih mudah untuk mendistribusikannya ke beberapa server sambil menjaga lokalitas data.

Dalam layanan cloud MongoDB Atlas global yang terkelola sepenuhnya, mudah untuk mendistribusikan data ke seluruh wilayah . Dokumen tertentu dapat diberi tag sehingga akan selalu disimpan secara fisik di negara atau wilayah geografis tertentu. Kesadaran lokasi seperti itu dapat:

Kurangi latensi dengan menyimpan data di dekat audiens targetnya

Membantu mematuhi undang-undang tentang di mana data dapat disimpan secara legal

Setiap pecahan MongoDB berjalan sebagai set replika: kluster yang disinkronkan dari tiga atau lebih server individual yang terus-menerus mereplikasi data di antara mereka, menawarkan redundansi dan perlindungan terhadap waktu henti saat menghadapi kegagalan sistem atau pemeliharaan terencana. Replika juga dapat dipasang di seluruh pusat data, menawarkan ketahanan terhadap pemadaman regional. Membuat dan mengonfigurasi cluster semacam itu menjadi lebih mudah dan lebih cepat di MongoDB Atlas.

MongoDB telah menerapkan rangkaian kontrol dan integrasi keamanan siber modern baik untuk versi lokal maupun cloud. Ini termasuk paradigma keamanan yang kuat seperti enkripsi tingkat bidang sisi klien , yang memungkinkan data dienkripsi sebelum dikirim melalui jaringan ke database.

PostgreSQL memiliki berbagai fitur keamanan termasuk banyak jenis enkripsi. PostgreSQL tersedia di cloud di semua penyedia cloud utama. Meskipun semua database yang sama, peralatan operasional dan pengembang bervariasi menurut vendor cloud, yang membuat migrasi antara cloud yang berbeda menjadi lebih kompleks. MongoDB Atlas berjalan dengan cara yang sama di ketiga penyedia cloud utama, menyederhanakan migrasi dan penerapan multi-cloud.

Ekosistem Platform Dewasa

Seiring berkembangnya teknologi fundamental seperti basis data, ia didukung oleh ekosistem platform layanan, integrasi, mitra, dan produk terkait. Di pusat ekosistem platform MongoDB adalah database, tetapi memiliki banyak lapisan yang memberikan nilai tambah dan memecahkan masalah.

MongoDB telah diadopsi secara besar-besaran dan merupakan basis data modern paling populer, dan berdasarkan survei pengembang Stackoverflow, pengembang basis data paling ingin menggunakan . Berkat upaya rekayasa MongoDB dan komunitas, kami telah membangun platform lengkap untuk melayani kebutuhan pengembang.

PostgreSQL dapat dijalankan sebagai versi terinstal, dikelola sendiri, atau sebagai database-as-a-service di semua penyedia cloud terkemuka. Setiap implementasi tersebut bekerja dengan cara yang diinginkan oleh penyedia cloud yang membuatnya. Untuk mendapatkan dukungan PostgreSQL, Anda harus menggunakan versi cloud atau pergi ke pihak ketiga yang menawarkan layanan khusus

MongoDB tersedia dalam bentuk berikut:

MongoDB Atlas adalah penawaran basis data sebagai layanan yang berjalan di semua platform cloud utama (AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform).

Edisi Komunitas MongoDB adalah database terbuka dan gratis yang dapat diinstal di Linux, Windows, atau Mac OS .

MongoDB Enterprise didasarkan pada edisi Komunitas MongoDB dengan fitur tambahan yang hanya tersedia melalui langganan MongoDB Enterprise Advanced. Enterprise Advanced menyertakan dukungan komprehensif untuk penerapan MongoDB Anda. Itu juga menambahkan fitur yang berfokus pada perusahaan seperti dukungan LDAP dan Kerberos, enkripsi pada disk, audit, dan peralatan operasional. MongoDB Enterprise dapat diinstal di Linux, Windows, atau Mac OS.

Selain itu, MongoDB mendukung banyak bahasa pemrograman . Driver asli dan idiomatik disediakan untuk lebih dari selusin bahasa – dan komunitas telah membangun lebih banyak lagi – memungkinkan kueri ad-hoc, agregasi waktu nyata, dan pengindeksan kaya untuk menyediakan cara terprogram yang kuat untuk mengakses dan menganalisis data dari struktur apa pun.

MongoDB memiliki komunitas pengembang yang kuat yang mewakili semua orang mulai dari penggemar hingga perusahaan rintisan paling inovatif hingga perusahaan terbesar dan lembaga pemerintah, termasuk banyak integrator sistem dan konsultan yang menyediakan berbagai layanan komersial.

MongoDB Atlas juga telah diperluas melalui MongoDB Realm untuk memudahkan pengembangan aplikasi, melalui Atlas Search yang didukung oleh Lucene, dan dengan fitur-fitur yang mendukung data lake yang dibangun di atas penyimpanan objek cloud.

Baik PostgreSQL dan MongoDB memiliki komunitas pengembang dan konsultan yang kuat yang siap membantu.

Kesesuaian MongoDB dengan Tujuan

Pada titik ini dalam perkembangannya, MongoDB menawarkan skalabilitas, ketahanan, keamanan, dan kinerja terdepan di industri: tetapi di mana titik manisnya?

MongoDB mahir dalam menangani struktur data yang dihasilkan oleh aplikasi dan API modern dan diposisikan secara ideal untuk mendukung siklus pengembangan yang gesit dan cepat berubah dari praktik pengembangan saat ini.

Pertanyaan sebenarnya adalah seperti apa data Anda pada akhirnya. Jika data sejajar dengan objek dalam kode aplikasi, maka dapat dengan mudah diwakili oleh dokumen. MongoDB sangat cocok selama pengembangan dan produksi, terutama jika Anda harus menskalakan.

Tetapi jika Anda memiliki banyak aplikasi lama berdasarkan model data relasional dan tim yang berpengalaman hanya dalam SQL, database dokumen seperti MongoDB mungkin tidak cocok.

Database dokumen dapat melakukan GABUNG, tetapi dilakukan secara berbeda dari pernyataan SQL multi-halaman yang terkadang diperlukan dan sering kali dibuat secara otomatis oleh alat BI. Yang mengatakan, MongoDB memang memiliki konektor ODBC yang memungkinkan akses SQL, sebagian besar dari alat BI.

PostgreSQL: Database SQL Modern

PostgreSQL , seperti Linux, adalah contoh proyek sumber terbuka yang dikelola dengan baik. Salah satu database relasional yang paling luas diadopsi, PostgreSQL keluar dari proyek POSTGRES di University of California di Berkeley mulai tahun 1986 dan telah berkembang seiring waktu.

PostgreSQL Adalah Database Relasional Objek

PostgreSQL menyebut dirinya sebagai sistem database relasional objek sumber terbuka.

Ini adalah database SQL, yang memiliki beberapa strategi untuk menangani pengindeksan, meningkatkan konkurensi, dan menerapkan pengoptimalan dan peningkatan kinerja termasuk pengindeksan lanjutan, partisi tabel, dan mekanisme lainnya.

Bagian objek PostgreSQL berhubungan dengan banyak ekstensi yang memungkinkannya menyertakan tipe data lain seperti objek data JSON, penyimpanan kunci/nilai, dan XML.

Dukungan SQL Inti

Prinsip-prinsip desain PostgreSQL menekankan SQL dan tabel relasional dan memungkinkan ekstensibilitas.

PostgreSQL menawarkan banyak cara untuk meningkatkan efisiensi database, tetapi pada intinya menggunakan strategi peningkatan skala.

Seperti MySQL dan database relasional open source lainnya, PostgreSQL telah terbukti dalam banyak kasus penggunaan yang menuntut di banyak industri.

Mari kita bahas beberapa keunggulan PostgreSQL sebelum melihat masalah utama untuk perbandingan kita: Kapan model tabel, relasional, dan SQL paling cocok untuk sebuah aplikasi?

PostgreSQL mengambil pendekatan yang praktis dan berpikiran rekayasa untuk hampir semua hal. Misalnya, pertimbangkan pernyataan ini tentang kesesuaian dengan standar SQL terbaru :

“PostgreSQL menc0ba untuk menyesuaikan dengan standar SQL di mana kesesuaian itu tidak bertentangan dengan fitur tradisi0nal atau dapat menyebabkan keputusan arsitektur yang buruk.”

Baik untuk mereka. Dan seperti yang mereka tunjukkan dengan benar:

“Pada tulisan ini, tidak ada database relasional yang memenuhi kesesuaian penuh dengan standar ini.”

Di dunia SQL, ada upaya terbaik mesin SQL yang menangani serangkaian kueri sederhana tertentu dengan baik, dan mesin SQL yang lebih kuat dengan pengoptimal kueri yang menangani kueri kompleks dan selalu selesai dengan hasil yang benar. PostgreSQL adalah mesin SQL yang tangguh.

Ketangguhan ini berasal dari kemajuan yang stabil dari waktu ke waktu. Satu detail yang seharusnya mengesankan para nerd SQL adalah bahwa ia mendukung “semua tingkat isolasi transaksi yang ditentukan dalam standar SQL, termasuk serializable.” Ini adalah tingkat rekayasa yang tidak dihiraukan oleh sebagian besar basis data komersial dengan kepemilikan jangka panjang karena terlalu sulit untuk dicapai dengan kinerja yang memadai.

Performa, Keamanan, dan Keandalan

Karena PostgreSQL bergantung pada strategi peningkatan skala untuk menulis skala atau volume data, PostgreSQL harus memaksimalkan sumber daya komputasi yang tersedia. PostgreSQL melakukan ini melalui berbagai strategi untuk pengindeksan dan konkurensi.

PostgreSQL menawarkan berbagai jenis indeks yang kuat untuk paling cocok dengan beban kerja kueri yang diberikan. Strategi pengindeksan termasuk B-tree, multicolumn, ekspresi, dan parsial, serta teknik pengindeksan lanjutan seperti GiST, SP-Gist, KNN Gist, GIN, BRIN, indeks penutup, dan filter mekar.

Selain perencana dan pengoptimal kueri yang matang, PostgreSQL menawarkan pengoptimalan kinerja termasuk paralelisasi kueri baca, partisi tabel, dan kompilasi ekspresi just-in-time (JIT).

Basis data mematuhi berbagai standar keamanan dan memiliki banyak fitur untuk mendukung keandalan, pencadangan, dan pemulihan bencana, biasanya melalui alat pihak ke-3.

Kemungkinan diperpanjang

PostgreSQL mendukung ekstensibilitas dalam berbagai cara termasuk fungsi dan prosedur yang tersimpan, akses dari bahasa prosedural seperti PL/PGSQL, Perl, Python, dan banyak lagi, ekspresi jalur SQL/JSON, dan pembungkus data asing, yang terhubung ke database atau aliran lain menggunakan standar antarmuka SQL.

Banyak ekstensi menyediakan fungsionalitas tambahan, termasuk PostGIS, modul untuk analisis geospasial.

Kepemimpinan dan Standardisasi
Karena PostgreSQL digunakan secara luas, Anda dapat yakin bahwa sebagian besar alat pengembangan dan sistem lain telah diuji dengannya dan kompatibel.

Pendekatan yang diambil PostgreSQL untuk menghubungkan API dari bahasa ke basis datanya telah ditiru oleh banyak basis data lain, membuatnya lebih mudah untuk memindahkan program agar tidak berjalan di PostgreSQL ke basis data SQL lain dan sebaliknya.

Kesesuaian dengan Tujuan PostgreSQL

Seperti yang kami katakan di awal, pertanyaannya bukan “MongoDB vs PostgreSQL?” tapi “Kapan masuk akal untuk menggunakan database dokumen vs database relasional?” karena setiap database adalah versi terbaik dari format database tertentu.

Kelebihan SQL mencakup ekosistem alat, integrasi, dan bahasa pemrograman yang luas yang dibuat untuk menggunakan database SQL. Sepertinya Anda dapat dengan mudah menemukan bantuan untuk membuat proyek database SQL Anda secara umum dan proyek PostgreSQL secara khusus berfungsi. Ada juga banyak opsi penerapan untuk PostgreSQL.

Melakukan Panggilan: MongoDB atau PostgreSQL?

Menyerah pada SQL berarti meninggalkan ekosistem besar teknologi yang sudah menggunakan SQL. Itu lebih mudah dilakukan jika Anda sedang mengerjakan aplikasi baru, atau berencana memodernisasi aplikasi yang sudah ada.

Banyak alat manajemen data dan BI mengandalkan SQL dan secara terprogram menghasilkan pernyataan SQL yang kompleks untuk mendapatkan kumpulan data yang tepat dari database. PostgreSQL bekerja dengan sangat baik dalam konteks seperti itu karena ini adalah implementasi tingkat perusahaan yang kuat yang dipahami oleh banyak pengembang.

Selain itu, jika Anda memiliki model data tabular datar yang tidak akan terlalu sering berubah dan tidak perlu diperluas, database relasional dan SQL dapat menjadi pilihan yang andal.

Tetapi manfaat yang dirasakan dari SQL memiliki biaya yang harus dipertimbangkan.

Kelemahan PostgreSQL dibandingkan dengan MongoDB adalah ia bergantung pada model data relasional yang tidak ramah terhadap struktur data yang digunakan pengembang dalam kode, dan itu harus didefinisikan terlebih dahulu, memperlambat kemajuan setiap kali persyaratan berubah.

MongoDB mendukung siklus pengembangan yang cepat dan berulang dengan sangat baik karena cara database dokumen mengubah data menjadi kode di bawah kendali pengembang. Kecepatan ini terganggu oleh sifat model data tabular kaku yang digunakan dalam database relasional, yang biasanya harus dibentuk kembali oleh administrator database melalui proses perantara, yang memperlambat seluruh proses pengembangan. Kemacetan seperti itu dapat meredam inovasi.

Saat aplikasi ditayangkan, pengguna PostgreSQL harus siap bertarung dalam hal skalabilitas. PostgreSQL menggunakan strategi peningkatan skala. Ini berarti bahwa pada titik tertentu, untuk kasus penggunaan berperforma tinggi, Anda mungkin menemui hambatan atau harus mengalihkan sumber daya untuk menemukan cara lain untuk menskalakan melalui caching atau denormalisasi data atau menggunakan strategi lain.

Di MongoDB, teknik seperti itu biasanya tidak diperlukan karena skalabilitas sudah ada di dalamnya melalui sharding asli, yang memungkinkan pendekatan penskalaan horizontal. Setelah membagi cluster dengan benar, Anda selalu dapat menambahkan lebih banyak instance dan terus melakukan penskalaan. MongoDB Atlas memiliki platform multi-cloud yang luas dan sadar secara global, semuanya terkelola sepenuhnya untuk Anda.

PostgreSQL dapat mendukung replikasi tetapi fitur yang lebih canggih seperti failover otomatis harus didukung oleh produk pihak ketiga yang dikembangkan secara independen dari database. Pendekatan semacam itu lebih kompleks dan dapat bekerja lebih lambat dan kurang mulus daripada kemampuan penyembuhan diri bawaan MongoDB.

Kemana Arah Model Data Anda?

Sifat data Anda dan kasus penggunaan target Anda juga sangat penting. Mereka yang memiliki ekosistem besar keterampilan dan alat SQL dan banyak aplikasi yang ada dapat memilih untuk terus menggunakan model data relasional.

Tetapi MongoDB telah berhasil, terutama di perusahaan, karena membuka pintu ke tingkat produktivitas pengembang yang baru, sementara tabel relasional statis sering kali menimbulkan hambatan. Jika Anda memiliki data yang perlu dikirim dalam skala besar, yang akan mendapat manfaat dari kontrol pengembang atas skema, atau yang memenuhi kebutuhan yang tidak sepenuhnya Anda pahami sejak awal, database dokumen seperti MongoDB sesuai dengan tagihan.

Baik MongoDB dan PostgreSQL adalah database yang sangat baik. Kami berharap diskusi ini memberikan pencerahan baru yang akan lebih memenuhi kebutuhan Anda.

Cara Membuat Daftar Database dan Tabel di PostgreSQL, Dalam hal mengelola database Postgres, ada berbagai macam alat pihak ketiga yang tersedia seperti SQL Workbench/J atau pgAdmin III. Namun, Postgres sendiri dibundel dengan alat baris perintah yang kuat yang disebut psqlyang sangat bagus untuk mereka yang akrab dengan terminal atau mencari tugas administrasi skrip.

Menurut pgsql.com Salah satu tugas paling umum yang dilakukan administrator database adalah membiasakan diri dengan lingkungan. Ini melibatkan mengajukan pertanyaan seperti “Basis data mana yang berada di server ini?” atau “Tabel apa yang disimpan dalam database tertentu di server ini?”. Dalam tutorial ini, kita akan belajar bagaimana menjawab pertanyaan kunci ini dari baris perintah menggunakan psql.

Meta-Commands

Selain dapat mengirimkan kueri SQL mentah ke server melalui psqlAnda juga dapat memanfaatkan psqlperintah meta untuk mendapatkan informasi dari server. Meta-perintah adalah perintah yang dievaluasi oleh psqldan sering diterjemahkan ke dalam SQL yang dikeluarkan terhadap tabel sistem di server, menghemat waktu administrator saat melakukan tugas rutin. Mereka dilambangkan dengan garis miring terbalik dan kemudian diikuti oleh perintah dan argumennya. Kita akan melihat beberapa contoh di bawah ini.

Daftar Database

Satu proses server Postgres dapat mengelola beberapa database secara bersamaan. Setiap database disimpan sebagai kumpulan file yang terpisah di direktorinya sendiri di dalam direktori data server. Untuk melihat semua database yang ditentukan di server, Anda dapat menggunakan \listmeta-command atau pintasannya \l.

postgres=# \l
                                  List of databases
   Name    |  Owner   | Encoding |   Collate   |    Ctype    |   Access privileges
-----------+----------+----------+-------------+-------------+-----------------------
 postgres  | postgres | UTF8     | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8 |
 sales     | ubuntu   | UTF8     | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8 |
 template0 | postgres | UTF8     | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8 | =c/postgres          +
           |          |          |             |             | postgres=CTc/postgres
 template1 | postgres | UTF8     | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8 | =c/postgres          +
           |          |          |             |             | postgres=CTc/postgres
(4 rows)

Berpindah Database

Sebagian besar server Postgres memiliki tiga database yang ditentukan secara default: template0, template1dan postgres. template0dan template1merupakan basis data kerangka yang atau dapat digunakan oleh CREATE DATABASEperintah. postgresadalah database default yang akan Anda sambungkan sebelum Anda membuat database lain. Setelah Anda membuat database lain, Anda ingin beralih ke database tersebut untuk membuat tabel dan menyisipkan data. Seringkali, ketika bekerja dengan server yang mengelola banyak basis data, Anda akan sering menemukan kebutuhan untuk berpindah antar basis data. Ini dapat dilakukan dengan \connectmeta-command atau pintasannya \c.

postgres=# \c sales
You are now connected to database "sales" as user "ubuntu".
sales=#

Baca Juga : Perkembangan PostgreSQL Selama 15 Tahun

Daftar Tabel

Setelah Anda terhubung ke database, Anda akan ingin memeriksa tabel mana yang telah dibuat di sana. Ini dapat dilakukan dengan perintah \dtmeta. Namun, jika tidak ada tabel, Anda tidak akan mendapatkan output.

sales=# \dt
No relations found.
sales=#

sales=# CREATE TABLE leads (id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR);
CREATE TABLE
sales=# \dt
        List of relations
 Schema | Name  | Type  | Owner
--------+-------+-------+--------
 public | leads | table | ubuntu
(1 row)

sales=#