GraphQL vs SQL: Apa Perbedaan dan Manfaatnya?

Memilih strategi manajemen data yang tepat sangat penting untuk mencapai kesuksesan dalam proyek Anda. Efektivitas aplikasi Anda sering kali bergantung pada seberapa baik Anda dapat mengelola dan mengambil data.

Dalam artikel ini, kita akan menyelami perbedaan utama dan manfaat dari GraphQL dan SQL, dua pendekatan hebat yang memenuhi kebutuhan data yang berbeda. Dengan memahami fitur unik mereka, Anda dapat membuat keputusan yang tepat yang selaras dengan persyaratan aplikasi Anda dan meningkatkan kinerjanya. Bergabunglah dengan kami saat kami menguraikan kompleksitas setiap metode, membuka jalan bagi manajemen data yang lebih cerdas dan efisien!

Apa itu GraphQL?

GraphQL adalah bahasa kueri yang dikembangkan oleh Facebook untuk API, serta runtime untuk menjalankan kueri tersebut dengan menggunakan sistem tipe yang ditentukan untuk data Anda. Ini bukan teknologi basis data, melainkan cara untuk berinteraksi dengan data melalui API.

type Query {
  user(id: ID!): User
}

type User {
  id: ID!
  name: String
  email: String
}

# Query
{
  user(id: "123") {
    name
    email
  }
}

Fitur Utama GraphQL

• Kueri Khusus Klien: Memungkinkan klien untuk meminta data yang mereka butuhkan, bahkan dengan struktur yang bertingkat dalam.
• Titik Akhir Tunggal: Menggunakan titik akhir API tunggal dan memanfaatkan kueri untuk mengambil berbagai bentuk data.
• Data Waktu Nyata dengan Langganan: Mendukung pembaruan data waktu nyata melalui langganan.
• Mengurangi Pengambilan Berlebihan: Mengurangi transfer data yang tidak perlu dengan memungkinkan klien untuk menentukan dengan tepat apa yang mereka butuhkan.

Mengapa Menggunakan GraphQL di Aplikasi Anda?

Menggunakan GraphQL dalam sebuah aplikasi dapat memberikan sejumlah manfaat, terutama untuk aplikasi berbasis data yang mengandalkan pengambilan data yang efisien dan fleksibel. Mari kita gunakan contoh platform blog untuk mengilustrasikan manfaat GraphQL.

Skenario: Membangun API Blog

Bayangkan Anda sedang mengembangkan aplikasi blog dengan entitas berikut:

• Pengguna: Penulis postingan blog.
• Postingan: Postingan blog, termasuk judul, konten, dan tanggal publikasi.
• Komentar: Komentar pada setiap postingan oleh pembaca.

Dalam REST API, Anda mungkin memiliki titik akhir berikut:

• /users/{id} untuk mendapatkan detail pengguna.
• /posts/{id} untuk mendapatkan detail postingan.
• /posts/{id}/comments untuk mendapatkan komentar pada sebuah postingan.

Untuk membangun halaman postingan blog yang detail, Anda ingin menampilkan:

• Konten postingan.
• Nama dan profil penulis.
• Semua komentar, beserta nama setiap pemberi komentar.

Pendekatan REST

1. Permintaan Pertama: /posts/123 – Mengambil konten dan metadata postingan.
2. Permintaan Kedua: /users/45 – Mengambil detail penulis (dengan asumsi ID penulis adalah 45).
3. Permintaan Ketiga: /posts/123/comments – Mengambil semua komentar untuk postingan.
4. Permintaan Tambahan: Anda mungkin memerlukan lebih banyak permintaan jika setiap komentar memerlukan data dari pengguna yang berbeda, mengambil profil setiap pemberi komentar secara terpisah.

Dengan REST, ini dapat menyebabkan pengambilan berlebihan (mengambil lebih banyak informasi dari yang diperlukan, seperti bidang tambahan di setiap titik akhir) dan pengambilan kurang (tidak mengambil hubungan bertingkat seperti komentar dan detail pengguna dalam satu kueri).

Pendekatan GraphQL

Dengan GraphQL, Anda dapat menyusun satu kueri untuk mengambil semua data yang diperlukan:

query {
  post(id: "123") {
    title
    content
    publishedDate
    author {
      name
      profilePicture
    }
    comments {
      text
      commenter {
        name
      }
    }
  }
}

Dalam satu kueri ini:

• Data Postingan: Anda mendapatkan title, content, dan publishedDate dari postingan.
• Data Penulis: Bertingkat di bawah bidang author, jadi Anda hanya mendapatkan name dan profilePicture yang Anda butuhkan.
• Komentar: Setiap komentar hanya menyertakan text dan name pemberi komentar.

Manfaat Utama dalam Contoh Ini

1. Mengurangi Permintaan Jaringan: Alih-alih beberapa permintaan ke titik akhir yang berbeda, Anda mengambil semua data yang diperlukan dengan satu permintaan. Ini mengurangi beban jaringan dan mempercepat waktu respons.
2. Menghindari Pengambilan Berlebihan/Pengambilan Kurang: Anda hanya menerima bidang spesifik yang Anda minta, tanpa data berlebih atau bidang yang hilang. Ini membuat pengambilan data lebih efisien, terutama pada jaringan seluler atau bandwidth rendah.
3. Sumber Kebenaran Tunggal: Skema GraphQL mendefinisikan struktur data, membuatnya jelas bagi tim frontend dan backend data apa yang tersedia dan bagaimana data tersebut dapat dikueri.
4. Penyederhanaan Pembuatan Versi: Karena setiap klien menentukan data yang dibutuhkannya, tim backend dapat dengan aman mengembangkan skema tanpa merusak fungsionalitas yang ada.

Dengan cara ini, fleksibilitas kueri GraphQL memungkinkan Anda mengoptimalkan pengambilan data dan membuat aplikasi Anda lebih cepat dan lebih efisien, terutama saat berhadapan dengan data yang kompleks atau bertingkat dalam.

Apa itu SQL?

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa khusus domain yang digunakan dalam pemrograman dan dirancang untuk mengelola data yang disimpan dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). Ini sangat efektif untuk menangani data terstruktur di mana hubungan antara entitas yang berbeda didefinisikan dengan jelas.

SELECT name, email FROM users WHERE id = 123;

Fitur Utama SQL

• Bahasa Kueri Standar: Standar yang diterima secara luas untuk mengueri dan memanipulasi data dalam basis data relasional.
• Representasi Data Tabular: Data diatur dalam tabel dan relasi dapat dibentuk menggunakan kunci utama dan kunci asing.
• Kueri Kompleks: Mendukung kueri kompleks dengan operasi JOIN, agregasi, dan subkueri.
• Kontrol Transaksional: Menyediakan kontrol transaksional yang kuat untuk memastikan integritas data.

Mengapa Menggunakan SQL di Aplikasi Anda?

Menggunakan SQL (Structured Query Language) di aplikasi Anda memiliki beberapa keuntungan, terutama saat berhadapan dengan data terstruktur dan persyaratan kueri yang kompleks. Basis data SQL, juga dikenal sebagai basis data relasional, banyak digunakan dalam aplikasi di berbagai industri karena keandalannya, integritas data yang kuat, dan kemudahan penggunaan. Mari kita gunakan contoh aplikasi e-commerce untuk mengilustrasikan manfaat SQL.

Skenario: Membangun Aplikasi E-commerce dengan SQL

Bayangkan Anda sedang mengembangkan toko online dengan fitur-fitur berikut:

• Pengguna: Pelanggan yang dapat membuat akun, melakukan pemesanan, dan menulis ulasan.
• Produk: Barang yang dijual, masing-masing dengan detail spesifik (nama, harga, kuantitas stok).
• Pesanan: Transaksi yang mencakup satu atau lebih produk yang dibeli oleh pengguna.
• Ulasan: Umpan balik yang ditinggalkan oleh pengguna pada produk yang berbeda.

Dalam SQL, fitur-fitur ini dapat direpresentasikan oleh tabel terkait:

• Tabel Pengguna: Menyimpan informasi pengguna (ID pengguna, nama, email).
• Tabel Produk: Menyimpan informasi produk (ID produk, nama, harga, stok).
• Tabel Pesanan: Menyimpan metadata setiap pesanan (ID pesanan, ID pengguna, tanggal pesanan).
• Tabel ItemPesanan: Menyimpan detail tentang setiap item dalam pesanan (ID item pesanan, ID pesanan, ID produk, kuantitas).
• Tabel Ulasan: Menyimpan ulasan dari pengguna (ID ulasan, ID pengguna, ID produk, peringkat, komentar).

Bagaimana SQL Membuat Ini Efisien

Integritas Data dengan Kunci Asing

• Tabel OrderItems berisi product_id yang terhubung ke tabel Products, memastikan bahwa setiap item pesanan mengacu pada produk yang valid. Demikian pula, tabel Orders menyertakan bidang user_id yang terhubung ke tabel Users, memastikan setiap pesanan terikat ke pengguna yang ada.
• Pengaturan ini memberlakukan integritas data, mencegah pesanan menyertakan produk atau pengguna yang tidak ada.

Kueri Kompleks untuk Laporan

• Misalkan Anda menginginkan laporan total penjualan untuk setiap produk. Dalam SQL, Anda dapat menggunakan kueri dengan gabungan dan fungsi agregasi untuk mendapatkan data ini secara efisien:

SELECT 
    Products.name,
    SUM(OrderItems.quantity) AS total_quantity_sold,
    SUM(OrderItems.quantity * Products.price) AS total_revenue
FROM 
    OrderItems
JOIN 
    Products ON OrderItems.product_id = Products.product_id
GROUP BY 
    Products.name;

Kueri ini menghitung kuantitas dan pendapatan setiap produk, yang jika tidak akan memerlukan beberapa langkah dalam basis data yang kurang terstruktur.Memastikan Konsistensi Transaksional

• Ketika pengguna melakukan pemesanan, aplikasi perlu memperbarui beberapa tabel:
• Tambahkan entri ke tabel Orders untuk transaksi.
• Tambahkan entri ke tabel OrderItems untuk setiap item yang dibeli.
• Kurangi kuantitas stok di tabel Products.
• Menggunakan transaksi SQL, tindakan ini dikelompokkan bersama. Jika ada langkah yang gagal (misalnya, produk kehabisan stok), seluruh transaksi dapat dikembalikan, memastikan basis data tetap dalam keadaan konsisten. Berikut adalah tampilan transaksi ini dalam SQL:

BEGIN TRANSACTION;

-- Add a new order
INSERT INTO Orders (user_id, order_date)
VALUES (1, CURRENT_DATE);

-- Add order items
INSERT INTO OrderItems (order_id, product_id, quantity)
VALUES (LAST_INSERT_ID(), 2, 3);

-- Deduct stock
UPDATE Products
SET stock = stock - 3
WHERE product_id = 2;

COMMIT;

Jika pembaruan stok gagal karena kuantitas yang tidak mencukupi, SQL akan mengembalikan transaksi untuk memastikan pesanan dan item pesanan tidak disimpan sebagian, menjaga akurasi data.Analisis Data dan Wawasan Pelanggan

• Dengan SQL, Anda dapat menghasilkan wawasan tentang perilaku pelanggan dan kinerja produk. Misalnya, Anda mungkin ingin menemukan produk yang paling sering dibeli:

SELECT 
    product_id, COUNT(*) AS purchase_count
FROM 
    OrderItems
GROUP BY 
    product_id
ORDER BY 
    purchase_count DESC
LIMIT 5;

• Kueri ini menemukan lima produk teratas berdasarkan jumlah pembelian, metrik berharga untuk memahami produk populer dan merencanakan inventaris.

Ringkasan Keuntungan SQL dalam Contoh Ini

• Data Terstruktur dan Hubungan: Tabel dan kunci asing membantu memberlakukan data relasional terstruktur, yang ideal untuk aplikasi terorganisir seperti e-commerce.
• Integritas Data dan Kepatuhan ACID: Transaksi SQL memastikan bahwa operasi diselesaikan sepenuhnya atau tidak sama sekali, penting untuk menangani pesanan.
• Kemampuan Kueri yang Kuat: Gabungan, agregasi, dan pengelompokan SQL memungkinkan analisis dan pelaporan data yang efisien, menyederhanakan wawasan tentang penjualan dan perilaku pelanggan. Dengan demikian, SQL sangat cocok untuk aplikasi e-commerce ini karena memungkinkan organisasi data yang efisien, integritas data yang andal, dan kueri yang kuat, sehingga lebih mudah untuk mengelola dan menganalisis data secara real time.

Perbedaan Utama Antara GraphQL dan SQL

GraphQL dan SQL masing-masing memberikan manfaat yang berbeda untuk mengelola dan mengambil data. Fitur kueri yang fleksibel, fungsionalitas waktu nyata, dan pengambilan data yang efisien dari GraphQL membuatnya ideal untuk aplikasi kontemporer dengan persyaratan data yang bervariasi.

Sebaliknya, SQL luar biasa dalam mengelola data terstruktur, menavigasi hubungan yang kompleks, dan menjaga integritas transaksional. Detailnya adalah sebagai berikut:

Tujuan dan Ruang Lingkup:

• GraphQL adalah bahasa kueri yang dirancang khusus untuk interaksi klien-server, terutama digunakan untuk API web.
• SQL adalah bahasa untuk mengelola dan memanipulasi data dalam basis data relasional.

Pengambilan Data:

• GraphQL memungkinkan klien untuk menentukan dengan tepat data apa yang mereka butuhkan dalam satu permintaan.
• Kueri SQL lebih fokus pada pengambilan data dari basis data melalui kueri SELECT, gabungan, dan operasi lainnya.

Data Waktu Nyata:

• GraphQL dapat menangani data waktu nyata dengan langganan.
• SQL tidak secara native mendukung pembaruan data waktu nyata dengan cara yang sama.

Fleksibilitas dalam Mengueri:

• GraphQL menawarkan fleksibilitas tinggi, memungkinkan kueri yang disesuaikan yang disesuaikan dengan kebutuhan klien.
• SQL mengikuti pendekatan yang lebih terstruktur, dengan skema yang telah ditentukan sebelumnya dan format kueri yang kaku.

Penanganan Pengambilan Berlebihan:

• GraphQL secara efektif mengurangi pengambilan berlebihan dengan memungkinkan kueri spesifik.
• SQL dapat mengakibatkan pengambilan berlebihan jika kueri tidak terstruktur dengan baik atau terlalu luas.

Kompleksitas dan Kurva Pembelajaran:

• GraphQL mungkin memiliki kurva pembelajaran yang lebih curam karena pendekatannya yang unik untuk pengambilan data.
• SQL diajarkan dan digunakan secara luas, dengan sejumlah besar sumber daya dan pendekatan standar.

Perbedaan Antara GraphQL vs SQL

Cara Menghubungkan ke SQL Server di Apidog

Menghubungkan ke SQL Server di Apidog adalah proses yang mirip dengan menghubungkan ke basis data Oracle tetapi dengan beberapa perbedaan spesifik yang melayani SQL Server. Berikut adalah panduan singkat untuk membantu Anda menyiapkan koneksi ini:

Langkah 1: Instal Apidog

• Unduh Apidog: Kunjungi situs web resmi Apidog dan unduh aplikasinya. Pastikan kompatibel dengan sistem operasi Anda (Windows atau Linux).

Langkah 2: Buat Proyek Baru

• Proyek Baru: Di Apidog, buka bagian 'Ruang Kerja Saya', pilih 'Proyek Baru', dan pilih 'HTTP' sebagai jenisnya. Masukkan nama untuk proyek Anda.

Langkah 3: Akses Koneksi Basis Data

• Pengaturan: Klik opsi pengaturan di menu samping.
• Koneksi Basis Data: Navigasikan ke menu 'Koneksi Basis Data'.

Langkah 4: Siapkan Koneksi Baru

• Tambahkan Koneksi: Klik '+ Baru' untuk membuat koneksi basis data baru. Jendela baru akan muncul untuk pengaturan.

Langkah 5: Konfigurasikan Koneksi SQL Server

• Detail Koneksi: Berikan nama untuk koneksi basis data Anda dan pilih 'SQL Server' sebagai jenis basis data.
• Detail Server: Masukkan Host, Port, dan detail relevan lainnya yang spesifik untuk instans SQL Server Anda.
• Autentikasi: Gunakan nama pengguna dan kata sandi SQL Server yang sesuai. Biasanya, ini mungkin akun admin seperti 'sa' atau akun khusus pengguna.
• Uji Koneksi: Klik tombol 'uji koneksi' untuk memverifikasi apakah pengaturan berhasil.

Langkah 6: Definisikan Titik Akhir API

• Atur Titik Akhir: Tentukan URL untuk operasi pengiriman/penerimaan data aplikasi Anda, tandai jenis operasi (GET, POST, PUT, DELETE).
• Konfigurasikan Prosesor: Tentukan pra-prosesor atau pasca-prosesor untuk operasi basis data yang berbeda.

Langkah 7: Uji dan Validasi

• Pengujian API: Manfaatkan alat Apidog untuk menguji setiap titik akhir. Editor akan menyoroti kesalahan apa pun.
• Debug dan Uji Ulang: Selidiki masalah apa pun, lakukan koreksi, dan uji ulang hingga API berfungsi seperti yang diharapkan.

Kesimpulan

Kesimpulannya, GraphQL dan SQL melayani aspek penanganan dan pengambilan data yang berbeda. GraphQL menonjol dalam skenario yang membutuhkan kueri fleksibel dan khusus klien serta data waktu nyata, menjadikannya pilihan populer untuk API web modern.

SQL, di sisi lain, tetap menjadi landasan untuk manipulasi data terstruktur dalam basis data relasional, unggul dalam kueri data yang kompleks dan integritas transaksional. Memahami karakteristik berbeda mereka membantu dalam memilih teknologi yang tepat berdasarkan persyaratan spesifik suatu proyek.