Perbandingan Response Time Pencarian Menggunakan Text Indexing Pada MongoDB dan ArangoDB Berbasis Web
DOI:
https://doi.org/10.57152/malcom.v4i3.1308Keywords:
ArangoDB, MongoDB, Pencarian Data, Python, Teks IndeksAbstract
Jumlah data dalam basis data meningkat setiap hari seiring dengan berkembangnya industri teknologi informasi. Basis data relasional (SQL) telah berevolusi sejak diperkenalkannya basis data NoSQL seperti MongoDB dan ArangoDB. Basis data tersebut memiliki fitur yang dapat menggunakan indeks teks untuk pencarian teks dan menyimpan data dalam format JSON/ BSON. Volume data, fleksibilitas struktural, dan kecepatan pencarian adalah masalah umum dalam pemrosesan data. Akibatnya, manajemen data menjadi tidak efektif yang menyebabkan penurunan kinerja basis data. Fokus utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan perbandingan respon waktu terhadap pencarian menggunakan teks indeks pada basis data MongoDB dan ArangoDB yang berbasis website guna mempercepat pencarian sehingga mengetahui perbandingan performa kueri antar basis data. Berdasarkan temuan dari 1000, 10000, 100000, dan 1000000 rekaman data didapat kesimpulan bahwa pengindeksan teks MongoDB lebih cepat dibandingkan dengan ArangoDB. Pada pengujian didapatkan hasil pada satu kata kunci selisih kecepatan waktu eksekusi sebesar 170,75ms, untuk dua kata kunci sebesar 205,5ms, dan pada tiga kata kunci sebesar 267,75ms.
References
J. Homepage, S. Budiman, F. Fadhila, V. Ardiyansyah Saputro, And E. Utami, “Ijcit (Indonesian Journal On Computer And Information Technology) Perbandingan Performa Sql Dan Nosql Dengan Php Pada 5 Juta Data,” 2021.
R. Sridevi And S. Srimathi, “Populating Indian Gst Details Into Java Apache Derby Database Powered By Glassfish Server,” Inventive Communication And Computational Technologies: Proceedings Of Icicct 2019, Pp. 409–421, 2020.
A. Akhtar, “Popularity Ranking Of Database Management Systems,” Jan. 2023, [Online]. Available: Http://Arxiv.Org/Abs/2301.00847
A. Sonita And M. Sari, “Implementasi Algoritma Sequential Searching Untuk Pencarian Nomor Surat Pada Sistem Arsip Elektronik,” 2018. [Online]. Available: Www.Ejournal.Unib.Ac.Id/Index.Php/Pseudocode
D. R. Zmaranda, C. I. Moisi, C. A. Gy?rödi, R. Gy?rödi, And L. Bandici, “An Analysis Of The Performance And Configuration Features Of Mysql Document Store And Elasticsearch As An Alternative Backend In A Data Replication Solution,” Applied Sciences (Switzerland), Vol. 11, No. 24, Dec. 2021, Doi: 10.3390/App112411590.
T. N. Khasawneh, M. H. Al-Sahlee, And A. A. Safia, “Sql, Newsql, And Nosql Databases: A Comparative Survey,” In 2020 11th International Conference On Information And Communication Systems, Icics 2020, Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Apr. 2020, Pp. 13–21. Doi: 10.1109/Icics49469.2020.239513.
A. Septia Maharani Et Al., “Perancangan Data Base Kasir Dan Persediaan Barang Menggunakan Mongodb,” 2022.
T. L. Sinaga, N. Charibaldi, And N. Heri Cahyana, “Perbandingan Waktu Respon Aplikasi Database Nosql Elasticsearch Dan Mongodb Pada Pengujian Operasi Crud,” 2023.
H. Chan, L. Xu, H. Liu, R. Zhang, And A. Sangaiah, “System Design Of Cloud Search Engine Based On Rich Text Content. Journal: Mobile Networks And Applications,” Mobile Networks And Applications, Pp. 459–472, 2020.
H. Sugiharto, “Perbandingan Response Time Replikasi Database Arangodb Dan Mongodb.” [Online]. Available: Https://Www.Researchgate.Net/Publication/338169009
A. Hajar, E. Utami, And H. Al Fatta, “Penggunaan Fulltext Indexing Untuk Meningkatkan Efisiensi Pencarian Data Pada Basis Data Mysql Use Of Fulltext Indexing To Improve Data Search Efficiency In Mysql Databases,” Vol. 12, No. 2, 2022, Doi: 10.30700/Jst.V12i2.1264.
D. Rusman And R. Setiawan, “Perbandingan Kinerja Database Nosql Mongodb Dan Arangodb.” [Online]. Available: Https://Www.Researchgate.Net/Publication/348432404
F. Frankie And Y. A. Susetyo, “Implementation Of Text Indexing System In Web-Based Document Search Application Using Mongodb,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), Vol. 4, No. 5, Pp. 1081–1087, Oct. 2023, Doi: 10.52436/1.Jutif.2023.4.5.959.
I. Asyhari, M. Subchan Mauludin, And J. M. Tengah, “Implementasi Full Text Search Pada Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Laravel,” Vol. 1, No. 1, Pp. 1–9, 2019, [Online]. Available: Www.Elastic.Co
Https://Www.Tiobe.Com/, “February Headline: The Go Programming Language Enters The Top 10,” Https://Www.Tiobe.Com/.
Arangodb. (N.D.). Full-Text Token Search - Arangosearch - Arangodb Documentation. Retrieved February 25, 2024, From Https://Docs.Arangodb.Com/3.11/Index-And-Search/Arangosearch/Full-Text-Token-Search/
Pratama, I. G. A. E., Satwika, I. P., & Wijaya, I. N. Y. A. (2022). Analisis Perbandingan Performa Api Metode Rest Dan Graphql Dengan Php Dan Go. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer, 8(4).
Susetyo, Y. A. (2023). Analisis Dan Penerapan Database Mongodb Pada Aplikasi Manajemen Dokumen Di Pt. Xyz. Jurnal Jtik (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 7(4), 570-578.
Chopade, R., & Pachghare, V. (2020). Mongodb Indexing For Performance Improvement. In Ict Systems And Sustainability: Proceedings Of Ict4sd 2019, Volume 1 (Pp. 529-539). Springer Singapore.
Ilmi, I. F. (2023). Analisis Kinerja Mekanisme Caching Mongodb Cluster Pada Moodle. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 7(7), 3085-3094.
Ramasamy, Chitra And Zolkepli, Maslina (2020) Bibliographic Data Retrieval Using Query Optimization Techniques In Mongodb. Journal Of Advanced Research In Dynamical And Control Systems, 12 (Spec.4). 1524 - 1532. Issn 1943-023x
Mongodb. (N.D.). $Search — Mongodb Manual. Retrieved February 25, 2024, From Https://Www.Mongodb.Com/Docs/Manual/Reference/Operator/Aggregation/Search/
