Cost Reduction Opportunity: Cara Menurunkan Biaya Database Tanpa Mengorbankan Performa
3 min read Cost Reduction Strategy

Cost Reduction Opportunity: Cara Menurunkan Biaya Database Tanpa Mengorbankan Performa

Database sering menjadi salah satu komponen paling mahal dalam arsitektur sistem, terutama ketika aplikasi mulai scale dan traffic meningkat. Banyak tim fokus pada optimasi aplikasi atau infrastruktur, tetapi lupa bahwa pola penggunaan database adalah faktor utama yang mendorong cost.

Artikel ini membahas cost reduction opportunity di level database: pendekatan, mindset, dan praktik teknis yang bertujuan mengurangi biaya database tanpa mengorbankan reliability dan performance.

Gunakan Cache di Mana Pun Perlu dan Tepat

Mengapa Cache Sangat Efektif untuk Cost Reduction

Setiap query ke database:

  • Menggunakan CPU
  • Mengonsumsi memory
  • Menggunakan I/O
  • Menambah load koneksi

Cache memotong semua itu dengan:

  • Mengurangi jumlah query
  • Menurunkan load database
  • Memungkinkan penggunaan instance database yang lebih kecil

Jenis Cache yang Umum Digunakan

  • In-memory cache: Redis, Memcached
  • Application-level cache: cache di layer service
  • HTTP / CDN cache (untuk data publik)

Best Practice Penggunaan Cache

  • Cache data yang sering dibaca, jarang berubah

  • Gunakan TTL yang masuk akal, jangan infinite tanpa invalidation strategy

  • Hindari cache data yang:

    • Sangat dinamis
    • Sangat user-specific (kecuali memang dibutuhkan)

Prinsip sederhana: lebih baik membaca dari cache 1000x daripada query database 1000x.

Optimasi Query Lambat (Slow Query Optimization)

Dampak Query Lambat terhadap Cost

Query lambat bukan hanya masalah performance, tapi juga cost:

  • CPU database tinggi lebih lama
  • Lock lebih lama → query lain ikut melambat
  • Instance perlu scale-up lebih cepat

Monitoring Slow Query

Beberapa tools yang umum digunakan:

  • AWS RDS Performance Insights
  • AWS CloudWatch (Slow Query Log)
  • MySQL Slow Query Log
  • PostgreSQL pg_stat_statements
  • New Relic / Datadog / Dynatrace

Langkah Optimasi yang Berdampak Besar

  • Tambahkan index yang tepat (bukan asal index)
  • Hindari SELECT *
  • Pastikan query menggunakan index (cek EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE)
  • Pecah query kompleks menjadi beberapa query sederhana bila perlu

Satu query yang buruk bisa setara cost-nya dengan ribuan query yang optimal.

Pikirkan Efisiensi Database Saat Development Feature Baru

Cost reduction paling murah adalah mencegah desain buruk sejak awal.

Prinsip Dasar

  • Jangan jadikan database sebagai “tempat logika”
  • Jangan query database hanya karena “paling gampang”
  • Selalu tanyakan: apakah ini benar-benar perlu ke database?

Contoh 1: Hitung Dinamis vs Precomputed Data

Kurang efisien:

  • Setiap request menghitung total, agregasi, atau statistik dari tabel besar

Lebih efisien:

  • Simpan hasil agregasi di tabel terpisah
  • Update via event / background job

Dampak:

  • Query lebih sederhana
  • Load database turun drastis

Contoh 2: Polling vs Event / Push

Kurang efisien:

  • Client polling database setiap beberapa detik

Lebih efisien:

  • Gunakan event (message queue)
  • Gunakan cache + invalidation
  • Gunakan mekanisme push, jangan pull/polling saat third party membutuhkan update dari sistem kita

Dampak:

  • Jumlah query berkurang signifikan
  • Koneksi database lebih stabil

Right-Sizing Database Instance

Masalah Umum

  • Database di-scale terlalu besar “untuk jaga-jaga”
  • Instance jarang dievaluasi ulang

Best Practice

  • Review penggunaan CPU, memory, dan I/O secara berkala
  • Turunkan instance size jika utilisasi konsisten rendah
  • Gunakan read replica hanya jika benar-benar dibutuhkan

Database yang over-provisioned = uang yang terbakar setiap jam.

Kurangi Beban Database dengan Arsitektur yang Tepat

Beberapa pendekatan arsitektur yang membantu cost reduction:

  • Read / Write separation
  • CQRS sederhana untuk kasus read-heavy
  • Batch processing daripada real-time query berulang

Pendekatan ini bukan untuk semua sistem, tetapi sangat berdampak jika digunakan di konteks yang tepat.

Evaluasi Data Retention dan Archiving

Masalah yang Sering Terjadi

  • Data lama tidak pernah dihapus
  • Semua data disimpan di primary database

Solusi

  • Tentukan data retention policy

  • Archive data lama ke:

    • Cold storage
    • Data warehouse

Dampak langsung:

  • Tabel lebih kecil
  • Index lebih efisien
  • Query lebih cepat dan murah

Penutup

Cost reduction di database bukan soal memotong fitur, tetapi soal:

  • Desain yang lebih bijak
  • Penggunaan resource yang tepat
  • Kesadaran bahwa setiap query ada biayanya

Tim yang sadar cost sejak desain dan development akan:

  • Lebih scalable
  • Lebih stabil
  • Lebih sustainable secara bisnis

Database yang sehat bukan yang paling besar, tapi yang paling efisien digunakan.