DynamoDB vs Google Cloud Bigtable
DynamoDB dan Google Cloud Bigtable sama-sama basis data NoSQL terdistribusi yang mempartisi data berdasarkan kunci, tetapi keduanya menargetkan bentuk workload yang berbeda. DynamoDB adalah penyimpanan key-value dan dokumen serverless dari AWS yang dibangun untuk akses operasional (bergaya OLTP). Bigtable adalah penyimpanan wide-column dari GCP yang dirancang untuk menskala hingga kisaran petabyte untuk workload analitis, time-series, dan ingest berthroughput tinggi.
Sebaiknya menggunakan DynamoDB atau Bigtable?
Pilih DynamoDB jika Anda berada di AWS dan menginginkan basis data key-value/dokumen serverless dengan bayar-per-permintaan untuk pola akses operasional tanpa cluster yang perlu dijalankan. Pilih Google Cloud Bigtable jika Anda berada di GCP dengan data time-series, IoT, atau analitis berthroughput sangat tinggi atau berskala petabyte, menginginkan kompatibilitas HBase/Cassandra API, dan dapat menyediakan node cluster. Cloud dan bentuk workload biasanya yang menentukan.
DynamoDB vs Bigtable sekilas
| Karakteristik | DynamoDB | Google Cloud Bigtable |
|---|---|---|
| Model data | Key-value dan dokumen NoSQL; Item bertipe hingga 400 KB dalam tabel | Penyimpanan wide-column; map yang jarang (sparse) dan terurut, dikunci oleh row key, dengan column family dan cell (bisa sangat lebar) |
| Bahasa kueri / API | API native (GetItem, Query, Scan) ditambah PartiQL, bahasa kompatibel-SQL | Bigtable API (baca dan Scan berbasis row key); kompatibilitas HBase dan Cassandra API; dukungan SQL untuk kueri |
| Kunci / akses | Partition key dengan sort key opsional; akses dirancang di seputar pola yang diketahui | Row key tunggal yang menentukan urutan pengurutan; range scan atas ruang kunci yang terurut |
| Secondary index | Global secondary index (GSI) dan local secondary index (LSI) | Tidak ada secondary index; Anda merancang row key (dan dapat memelihara tabel indeks Anda sendiri) |
| Konsistensi | Eventually consistent secara default; strongly consistent reads tersedia per permintaan | Konsistensi kuat pada instance single-cluster; instance multi-cluster secara default eventual (dapat dikonfigurasi) |
| Model penskalaan | Partisi otomatis; kapasitas serverless on-demand atau provisioned | Node cluster provisioned (dengan autoscaling); menskala hingga petabyte antar banyak mesin |
| Transaksi | Transaksi ACID antar beberapa Item dalam satu Region | Read-modify-write atomik satu baris; tidak ada transaksi ACID multi-baris umum |
| Model harga / operasi | Bayar-per-permintaan (on-demand) atau kapasitas provisioned ditambah penyimpanan; serverless, hanya AWS | Ditagih berdasarkan node-hours provisioned ditambah penyimpanan SSD/HDD (dan jaringan); berbasis node, hanya GCP |
| Workload paling cocok | Aplikasi operasional dengan akses kunci yang dapat diprediksi yang butuh latensi rendah konsisten | Time-series berskala petabyte, IoT, analitik, dan ingest berthroughput tinggi dengan range scan |
Kapan DynamoDB pilihan yang lebih baik
- Anda berada di AWS dan menginginkan nol operasi. DynamoDB serverless — tidak ada node cluster yang perlu diatur ukuran atau diskalakan. Kapasitas on-demand menagih per permintaan dan menskala mengikuti trafik secara otomatis.
- Akses Anda operasional dan berbasis kunci. Get-by-id, query-a-partition, dan filter-within-a-partition memetakan secara alami ke DynamoDB, dan secondary index memungkinkan Anda mengkueri pada kunci alternatif tanpa memelihara tabel terpisah.
- Anda menginginkan konsistensi kuat per-permintaan. DynamoDB menawarkan strongly consistent reads sesuai permintaan tanpa mengonfigurasi topologi cluster.
- Anda membutuhkan integrasi AWS native. IAM, Lambda, dan Streams mengurangi kode glue.
Kapan Bigtable pilihan yang lebih baik
- Anda berada di GCP dengan data berskala petabyte. Bigtable dibangun untuk menskala antar ratusan atau ribuan mesin hingga kisaran petabyte, menambahkan node untuk throughput lebih besar.
- Workload Anda time-series, IoT, atau analitis. Row key tunggal yang terurut ditambah baris lebar cocok untuk data terurut waktu dan range scan besar, serta memberi masukan ke ekosistem Hadoop/Spark/Beam.
- Anda menginginkan kompatibilitas HBase atau Cassandra API. Bigtable mendukung standar HBase API terbuka dan Cassandra API, memudahkan migrasi dari sistem tersebut.
- Anda membutuhkan throughput tulis berkelanjutan yang sangat tinggi dengan kapasitas node provisioned yang dapat diprediksi.
Bekerja dengan DynamoDB
Jika DynamoDB cocok untuk workload operasional Anda, DynoTable adalah klien desktop native untuknya di macOS, Windows, dan Linux. Ia membaca rantai kredensial AWS standar Anda, jadi data Anda tetap di DynamoDB tanpa ada yang perlu dimigrasikan. Ia menelusuri dan mengedit Item secara inline, membangun kondisi kunci dan filter secara visual, serta menambahkan SQL Workbench yang mengekspresikan kueri berbentuk relasional dalam aturan pola akses DynamoDB, ditambah asisten AI yang berjalan pada kredensial AWS Bedrock Anda sendiri.
Alat DynamoDB Expression Builder gratis menghasilkan key-condition, filter, dan update expression dalam bentuk SDK, CLI, dan PartiQL tanpa instalasi. DynoTable adalah aplikasi komersial closed-source; halaman ini menjelaskan apa yang dilakukannya, bukan bagaimana ia dibangun.
FAQ
Apakah DynamoDB berbasis Bigtable?
Tidak. Keduanya adalah produk independen dari AWS dan Google. Desain Bigtable tahun 2006 memengaruhi ranah NoSQL yang lebih luas (termasuk Cassandra), dan DynamoDB berakar dari karya Dynamo Amazon tahun 2007, tetapi keduanya berbagi garis keturunan desain dalam bidang ini, bukan basis kode.
Apakah Bigtable memiliki secondary index seperti DynamoDB?
Tidak. Bigtable memiliki row key tunggal dan tidak ada secondary index — Anda merancang row key untuk pola baca Anda dan, jika perlu, memelihara tabel indeks Anda sendiri. DynamoDB menyediakan global dan local secondary index yang memungkinkan Anda mengkueri pada kunci alternatif secara langsung.
DynamoDB atau Bigtable untuk data time-series?
Bigtable dibangun khusus untuk time-series berskala besar: row key terurut atas rentang waktu ditambah baris lebar cocok untuk range scan dan volume petabyte. DynamoDB juga dapat menangani time-series — umumnya dengan sort key komposit dan partisi ber-bucket waktu — dan merupakan pilihan yang lebih sederhana di AWS pada skala moderat, tetapi Bigtable dirancang untuk ujung analitis bervolume sangat tinggi.
Terkait
- Pelajari cara kerja partition key DynamoDB dan strategi sort key untuk data terurut waktu.
- Pahami mode baca dalam panduan konsistensi DynamoDB dan kapan menggunakan DynamoDB.
- Bangun kueri dengan cepat menggunakan DynamoDB Expression Builder gratis.
- Unduh DynoTable untuk menelusuri, mengkueri, dan mengedit tabel DynamoDB Anda.
Terakhir diverifikasi 2026-07-12 terhadap AWS DynamoDB Developer Guide resmi dan dokumentasi Google Cloud Bigtable. Google Cloud Bigtable adalah merek dagang Google LLC; dirujuk di sini hanya untuk tujuan identifikasi.