Migrasi database merupakan proses memindahkan skema, data, atau komponen basis data dari satu lingkungan ke lingkungan lain. Proses ini umum dilakukan pada pengembangan sistem yang berkembang pesat, terutama ketika kebutuhan aplikasi meningkat dan teknologi baru menawarkan performa serta fleksibilitas lebih baik.

Pada studi kasus ini, akan dijelaskan alasan migrasi database, pendekatan yang digunakan, contoh implementasi, hingga evaluasi hasil migrasi.

1. Latar Belakang Migrasi

Sebuah perusahaan e-commerce awalnya menggunakan database MySQL monolitik untuk menangani pesanan, pelanggan, dan pembayaran. Seiring meningkatnya jumlah transaksi dan fitur—termasuk integrasi multi-gudang—database mulai mengalami beberapa kendala:

• Query lambat pada tabel besar
• Konflik penulisan (write conflict)
• Sulit menambahkan indeks baru tanpa downtime
• Keterbatasan skalabilitas vertikal

Untuk mengatasi masalah tersebut, diputuskan migrasi dari MySQL tunggal ke arsitektur database terdistribusi menggunakan PostgreSQL serta pembagian database berdasarkan domain (database per layanan).

2. Tujuan dan Manfaat Migrasi

Tujuan utama migrasi ini antara lain:

a. Performance Improvement

PostgreSQL mendukung eksekusi query kompleks, indexing lebih variatif (BRIN, GIN, GiST), serta query planner yang kuat.

b. Scalability

Arsitektur terdistribusi memungkinkan horizontal scaling pada domain tertentu tanpa memengaruhi domain lain.

c. Maintainability

Database dipisah berdasarkan bounded context (orders, inventory, customers), memudahkan tim melakukan deployment terpisah.

d. Reliability

PostgreSQL mendukung fitur seperti logical replication, wal archiving, serta failover otomatis.

3. Strategi Migrasi

Proses migrasi database tidak dapat dilakukan secara langsung tanpa rencana matang karena risiko:

• Downtime
• Data tidak sinkron
• Kehilangan data
• Ketidaksesuaian struktur

Pada studi kasus ini digunakan strategi Dual-Write + Change Data Capture (CDC).

Tahap strategi:

1. Skema disesuaikan pada database target.
2. Data awal dipindahkan secara bulk.
3. CDC dijalankan agar perubahan di source ikut masuk ke target.
4. Aplikasi mulai melakukan dual-write agar sinkron.
5. Setelah validasi, write diarahkan sepenuhnya ke database target.

4. Contoh Implementasi Migrasi Data

a. Ekspor Awal (Bulk Export MySQL → CSV)

mysqldump -u root -p --tab=/tmp/orders_db orders

b. Import ke PostgreSQL

CREATE TABLE orders (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT,
    status VARCHAR(50),
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);

COPY orders FROM '/tmp/orders_db/orders.txt' WITH (FORMAT csv, DELIMITER '\t');

c. Penerapan CDC menggunakan Debezium (Contoh Konfigurasi Koneksi)

{
  "name": "mysql-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "database.hostname": "mysql-source",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "cdc",
    "database.password": "cdc-pass",
    "database.server.id": "184054",
    "database.include.list": "orders_db",
    "table.include.list": "orders_db.orders",
    "include.schema.changes": "false"
  }
}

Debezium akan menyuplai perubahan ke Kafka, kemudian consumer melakukan penyesuaian struktur dan memasukkan data ke PostgreSQL.

5. Tantangan dalam Proses Migrasi

Migrasi database jarang mulus tanpa hambatan. Beberapa tantangan yang muncul pada studi ini:

1. Perbedaan Tipe Data

Misalnya perbedaan TINYINT di MySQL dan BOOLEAN pada PostgreSQL.

2. Constraint & Indexing

PostgreSQL menggunakan penanganan unik dan constraint yang lebih ketat.

3. Handling Null & Default

Field dengan default value harus diperiksa pada kedua sistem agar tidak mengubah logika bisnis.

4. Latency dalam Proses CDC

Karena perubahan ditransfer melalui broker, diperlukan queue monitoring untuk memastikan tidak ada data yang tertinggal.

6. Validasi Hasil Migrasi

Setelah migrasi dilakukan, tahap validasi wajib dilakukan. Metode verifikasi meliputi:

• Row Count Comparison
• Checksum Comparison
• Query Behavior Validation
• Application Functional Test

Contoh pengecekan row count sederhana:

-- Pada MySQL
SELECT COUNT(*) FROM orders;

-- Pada PostgreSQL
SELECT COUNT(*) FROM orders;

Jika terdapat perbedaan, dilakukan identifikasi apakah ada data terlambat masuk atau terjadi konflik.

7. Hasil dan Evaluasi

Migrasi dari MySQL monolitik ke PostgreSQL terdistribusi menunjukkan hasil sebagai berikut:

KriteriaSebelum MigrasiSesudah MigrasiQuery SpeedLambat pada tabel besarMeningkat hingga 35%ScalabilityVertikal sajaHorizontal + Domain-BasedReliabilityNon-replicatedMulti-node + Failover SupportDowntimeTinggi saat deployMinim (CDC + dual-write)MaintenanceKompleksTersegmentasi per domain

Dengan demikian, migrasi database berhasil memenuhi tujuan awal tanpa mengubah logika aplikasi secara drastis.

Kesimpulan

Migrasi database merupakan proses kritis namun penting untuk mendukung pertumbuhan sistem. Dengan strategi yang tepat seperti kombinasi bulk data transfer dan CDC, migrasi dapat dilakukan dengan risiko minimal. Studi kasus ini membuktikan bahwa migrasi bukan hanya sekadar memindahkan data, tetapi juga meningkatkan performa, skalabilitas, dan reliabilitas aplikasi.