database key‑value
membangun database dari nol
append‑only
hash index
SST
LSM‑Tree
memtable

Mari Membangun Database Key‑Value dari Nol

ccinta yang ku beri sepenuh hatiku, entah yang kuterima aku tak peduli.
Mari Membangun Database Key‑Value dari Nol

Bikin Database Key-Value Sendiri dari Nol

Pernah kepikiran nggak sih, gimana caranya data-data di aplikasi kesayangan kita itu bisa tersimpan rapi dan bisa diakses kapan aja? Nah, di balik kelancaran itu, ada dunia menarik tentang bagaimana database itu dibuat. Khususnya buat kita para developer atau siapa aja yang doyan ngulik, yuk kita coba selami gimana cara membangun database key-value dari nol. Dijamin bikin melek dan nambah wawasan!

Dari File Teks Sederhana ke Magisnya "Append-Only"

Awalnya, mungkin kita terpikir bikin database itu semudah nyimpen data di file teks biasa. Tulis aja kunci=nilai, kelar. Tapi, dunia nyata nggak sesederhana itu kan ya, Kalo data makin banyak, nyari satu kunci bisa jadi kayak nyari jarum di tumpukan jerami. Belum lagi kalau mau ngedit atau hapus, bisa bikin pusing tujuh keliling.

Di sinilah ide brilian muncul: append-only. Apaan tuh? Gampangnya, kita cuma nambahin data baru, nggak pernah ngedit atau hapus data lama. Setiap kali ada pembaruan atau penghapusan, kita cukup tambahin baris baru yang menandakan perubahan itu. Terus, data lama yang udah nggak relevan bakal diabaikan nanti pas proses "pembersihan" di belakang layar. Dengan cara ini, operasi tulis jadi cepet banget karena nggak perlu lagi repot ngatur-ngatur ulang isi file.

Biar Ngebut, Pakai Indeks Dong!

Oke, data udah makin teratur dengan append-only. Tapi tetep aja, nyari data masih agak lama kalau filenya segede gaban. Nah, biar ngebut, kita perlu "peta" alias indeks. Salah satu cara paling simpel adalah pake hash table. Ibaratnya, kita bikin semacam kamus yang langsung ngasih tahu lokasi data berdasarkan kuncinya. Masukin kunci, langsung dapet nilai. Keren kan?

Tapi, hash table ini punya musuh bebuyutan: memori. Kalo datanya segede-gedenya, hash table bisa ngabisin memori RAM kita. Makanya, kita perlu strategi cerdas, seperti sparse indices. Bayangin aja, daripada bikin peta lengkap sampai ke gang-gang terkecil, kita bikin peta yang nunjukin jalan utama aja. Kalo mau ke jalan kecil, baru kita pake "peta jalan utama" itu buat nyari arahnya. Ini lebih hemat memori, tapi pencariannya jadi agak bertahap.

Cara lain biar hemat memori dan tetep efisien adalah pake struktur data yang terurut, contohnya Sorted String Tables (SST). Ini kayak buku telepon yang disusun berdasarkan abjad. Data di dalamnya udah diurutin berdasarkan kuncinya, jadi nyari data jadi lebih cepet pake teknik kayak binary search. Plus, data yang udah diurutin lebih gampang dikompresi dan di-handle.

Puncak Kejayaan: LSM Trees!

Nah, setelah melewati berbagai fase perbaikan, muncullah konsep yang paling keren dan banyak dipakai sekarang: LSM Trees (Log-Structured Merge Trees). Ini adalah evolusi pamungkas dari semua ide sebelumnya. LSM Trees ini pada dasarnya menggabungkan dua dunia: memori yang super cepat dan penyimpanan disk yang luas.

Gimana cara kerjanya? Gampangannya, data yang baru masuk itu pertama kali disimpan di memori (disebut memtable) yang bentuknya kayak hash table. Karena di memori, operasi tulis dan baca jadi cepet banget. Kalo memtable udah penuh, dia bakal "dibekukan", diurutin, dan ditulis ke disk sebagai sebuah SST.

Nah, di sinilah keajaiban merge (penggabungan) terjadi. Seiring waktu, bakal ada banyak SST di disk. LSM Trees ini punya mekanisme pintar buat menggabungkan SST-SST ini secara berkala. Proses penggabungan ini nggak cuma ngerapihin data, tapi juga sekaligus ngapus data-data lama yang udah nggak relevan (sisa dari operasi pembaruan atau penghapusan sebelumnya). Jadi, data di disk tetep bersih dan efisien.

Dengan arsitektur seperti ini, LSM Trees bisa memberikan performa baca dan tulis yang luar biasa. Operasi tulis bisa sangat cepat karena dilimpahkan ke memori, sementara operasi baca pun tetep efisien berkat struktur data yang teroptimasi di disk. Inilah yang bikin banyak database modern, kayak RocksDB, LevelDB, atau Cassandra, bisa ngebut dan handal banget.

Membangun database key-value dari nol memang nggak instan, tapi prosesnya penuh dengan pelajaran berharga tentang efisiensi, optimasi, dan cara kerja fundamental penyimpanan data. Dari file teks sederhana sampai ke kompleksitas LSM Trees, setiap langkah menunjukkan bagaimana para engineer terus berinovasi untuk menciptakan sistem yang lebih cepat, lebih kuat, dan lebih dapat diandalkan.

Diskusi

Login dulu buat ikutan diskusi.