Menjelajahi FaunaDB dan SurrealDB

Baru-baru ini, saya berkesempatan untuk mencoba dua database baru yang menarik perhatian, yaitu FaunaDB dan SurrealDB. Kedua database ini menawarkan pendekatan baru dalam pengelolaan data modern, dengan fitur-fitur yang unik dan lebih efisien untuk memenuhi kebutuhan aplikasi masa kini. Meskipun belum sepopuler PostgreSQL atau MongoDB, keduanya menawarkan potensi besar untuk proyek-proyek yang membutuhkan kemampuan baru dalam pengelolaan data.

FaunaDB: Database Serverless untuk Aplikasi Modern

FaunaDB adalah database serverless, terdistribusi, dan konsisten secara global yang dirancang untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi modern. Berdasarkan pengalaman saya, FaunaDB menawarkan beberapa keuntungan praktis yang patut dipertimbangkan:

Kesederhanaan Serverless: Dengan FaunaDB, saya tidak perlu repot mengelola server atau memikirkan skalabilitas. Semua hal tersebut ditangani secara otomatis oleh platform, yang sangat membantu dalam proyek saya yang membutuhkan skalabilitas global tanpa manajemen infrastruktur yang rumit.
Konsistensi Global: Berbeda dengan beberapa database NoSQL yang mengutamakan ketersediaan dibanding konsistensi, FaunaDB menawarkan konsistensi yang kuat di seluruh deployment global. Ini sangat penting dalam proyek saya yang melibatkan alat kolaborasi real-time yang membutuhkan data selalu sinkron di berbagai wilayah.

Implementasi Praktis: FaunaDB menyediakan API GraphQL, yang memudahkan integrasi ke dalam aplikasi web dan mobile modern. Berikut adalah contoh sederhana query FaunaDB menggunakan GraphQL:

graphqlCopy codequery {
  findUserByID(id: "1234") {
    name
    email
  }
}

Query ini akan mengambil nama dan email pengguna berdasarkan ID-nya, tanpa perlu mengelola infrastruktur yang mendasarinya.

SurrealDB: Fleksibilitas Multi-Model dengan Sintaks Mirip SQL

SurrealDB adalah database lain yang menarik, terutama untuk proyek yang membutuhkan fleksibilitas dalam memodelkan dan mengquery data. SurrealDB mendukung beberapa model data seperti dokumen, graph, dan relasional dalam satu sistem, sehingga memudahkan pemilihan model yang paling cocok untuk kebutuhan tertentu.

Fleksibilitas Multi-Model: Dalam proyek terbaru saya, kemampuan SurrealDB untuk menangani berbagai model data dalam satu sistem sangat menyederhanakan arsitektur aplikasi. Saya bisa menyimpan data pengguna sebagai dokumen, sekaligus membuat hubungan graph untuk koneksi teman, tanpa perlu berpindah antara database yang berbeda.
Integrasi Real-Time dengan Web: SurrealDB juga mendukung koneksi websocket bawaan, yang memungkinkan pembaruan data secara real-time di seluruh klien. Fitur ini sangat cocok untuk membangun dashboard yang membutuhkan pembaruan instan saat data berubah.

Implementasi Praktis: Berikut adalah contoh query di SurrealDB menggunakan sintaks mirip SQL untuk mengambil data pengguna dan hubungan mereka dalam model graph:

sqlCopy codeSELECT * FROM user WHERE id = "1234";
RELATE user->friend->user WHERE user.id = "1234";

Query ini mengambil data pengguna dan membuat hubungan antara pengguna sebagai teman, dengan sintaks mirip SQL yang sudah familiar bagi developer yang terbiasa dengan database relasional.

Perbandingan: Script Praktis

Berikut adalah perbandingan praktis bagaimana kamu bisa mengimplementasikan fungsionalitas serupa di FaunaDB dan SurrealDB. Misalnya, kamu ingin menambahkan pengguna baru dan membuat hubungan “teman” antara dua pengguna.

Contoh FaunaDB:

graphqlCopy codemutation {
  createUser(data: { name: "Alice", email: "[email protected]" }) {
    id
    name
  }
}
mutation {
  createFriendship(data: { fromUser: { connect: "1234" }, toUser: { connect: "5678" } }) {
    fromUser {
      name
    }
    toUser {
      name
    }
  }
}

Contoh SurrealDB:

sqlCopy codeCREATE user SET name = "Alice", email = "[email protected]";
RELATE user->friend->user WHERE user.id = "1234" AND user.id = "5678";

Di kedua contoh ini, kamu membuat pengguna baru dan membangun hubungan antara dua pengguna. FaunaDBmenggunakan mutasi GraphQL, yang cocok untuk diintegrasikan dengan aplikasi front-end berbasis GraphQL, sementara SurrealDB menggunakan sintaks SQL-like, yang mungkin lebih familiar bagi developer yang terbiasa dengan database relasional.

Kesimpulan

FaunaDB dan SurrealDB adalah pilihan menarik bagi developer yang ingin mencoba sesuatu yang baru. FaunaDB unggul dalam lingkungan serverless yang membutuhkan skalabilitas dan konsistensi data global, sementara SurrealDB menawarkan fleksibilitas dengan kemampuannya mendukung berbagai model data dan fitur real-time yang kuat.

Meskipun kedua database ini masih berkembang dibandingkan dengan database mapan seperti PostgreSQL atau MongoDB, mencoba mereka sekarang bisa memberikan keunggulan inovatif dalam proyek kamu. Jika kamu sedang membangun aplikasi modern yang membutuhkan fleksibilitas, pembaruan real-time, atau skalabilitas global, FaunaDB dan SurrealDB layak untuk dieksplorasi.

Dunia dev makin ngebut — selain database, AI juga mulai ngubah cara kita ngoding. Kalo mau liat tool-tool yang saya cobain, baca di: http://christechno.com/id/2025/10/06/🧠-ai-tools-untuk-programmer-di-2025-cara-kita-ngoding-sekarang-udah-berubah-total/