Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Perbandingan Kinerja Hbase dan PostgreSQL pada Penambahan dan Pengaksesan Data Tidak Terstruktur Mediasi Penjualan Online
Farida Zonita (2018) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Seiring dengan meningkatnya penggunaan data tidak terstruktur maka diperlukan teknologi yang dapat mengelola data tersebut dengan baik. Pada umumnya data tidak terstruktur dikelola dengan menggunakan NoSQL (Not Only SQL) yang salah satunya adalah HBase. NoSQL HBase tidak memerlukan predefine schema sehingga data dengan struktur yang tidak tetap tidak akan mengalami kendala dalam penyimpanannya. Namun HBase memiliki kekurangan dalam hal indexes yaitu tidak mendukung secondary index yang mana SQL unggul dalam hal itu. Dari segi model data, HBase merupakan NoSQL yang menerapkan model column oriented yang mana pada implementasi internalnya (physical model data) menerapkan data terstruktur juga. Dari hal tersebut adalah mungkin untuk mengimplementasi permasalahan bermodel data tidak terstruktur menggunakan SQL. Penelitian ini bermaksud mengetahui kinerja mana yang lebih baik antara HBase sebagai common solution dengan PostgreSQL sebagai alternatif. Studi kasus yang digunakan pada penelitian ini adalah mediasi penjualan online, hal ini disebabkan oleh mediasi penjualan online dapat mewakili kebutuhan eksperimen dalam menerapkan secondary index karena mediasi penjualan online memiliki kebutuhan untuk melakukan pencarian barang berdasarkan spesifikasi yang bermacam macam. Dalam melakukan transformasi, model yang digunakan mengacu pada model fisik HBase dengan dilakukan sedikit perubahan untuk menyesuaikan dengan model yang ada pada relasional. Perbedaan yang signifikan antara model data pada HBase dengan model data pada PostgreSQL adalah terletak pada tipe data, karena pada HBase semua data disimpan dalam bentuk byte array sehingga tidak ada pendefinisian tipe. Berbeda hal nya dengan HBase, PostgreSQL harus menetapkan spesifik tipe data yang sesuai. Setelah dilakukan eksperimen dengan penambahan data dan pencarian data yang menggunakan index pada kedua teknologi, diperoleh hasil bahwa pengaksesan data dengan menggunakan PostgreSQL lebih baik dari segi execution time. Kata Kunci: data tidak terstruktur, HBase, PostgreSQL, secondary index, mediasi penjualan online.
Ringkasan Alternatif
Along with the increasing use of unstructured data, technology that can manage the data well is needed. In general, unstructured data is managed using NoSQL (Not Only SQL), one of them is HBase. NoSQL HBase does not require predefine schema so data with non-fixed structure will not experience any constraints in storage. However HBase has a deficiency in terms of indexes that does not support the secondary index in which SQL is superior in that regard. In terms of data model, HBase is NoSQL that apply column oriented model in its internal implementation (physical data model) that apply structured data as well. From those facts it is possible to implement unstructured data problems using SQL. This study intends to know which performance is better between HBase as common solution and PostgreSQL as an alternative. The case studies that is used in this study is online shop, this is because it may represent the need for experiments in applying the secondary index because online shop has the need to search for goods based on various specifications. In transforming the model used refers to the physical model of HBase with little change to match the existing model on the relational. The significant difference between the data model in HBase and the data model in PostgreSQL is data type, because in HBase all data is stored in byte array so there is no defining type. Unlike HBase, PostgreSQL must specify the appropriate data type. After doing experiments with the addition of data and data search using index on the both technologies then obtained the result that accessing data by using PostgreSQL is better in terms of execution time. Keywords: unstructured data, HBase, PostgreSQL, secondary index, online shop.