Kilasan Industri Database 2025

 (cs.cmu.edu)
29 poin oleh GN⁺ 2026-01-06 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Tahun 2025 dirangkum oleh menguatnya dominasi PostgreSQL, meluasnya standar MCP, gelombang akuisisi dan merger besar, memanasnya kembali persaingan format file, serta naiknya pamor Larry Ellison
  • PostgreSQL memantapkan diri sebagai DBaaS inti di perusahaan cloud besar, sementara proyek terdistribusi (Multigres, Neki, PgDog) baru bermunculan
  • Semua DBMS utama mengadopsi Model Context Protocol (MCP) dari Anthropic, menandai dimulainya integrasi serius antara LLM dan database
  • MongoDB mengajukan gugatan terkait replikasi API terhadap FerretDB, dan di ranah format file persaingan untuk menggantikan Parquet kian memanas
  • Aktivitas akuisisi, penutupan usaha, dan pendanaan berlangsung aktif di seluruh industri, sehingga 2025 dinilai sebagai tahun yang mempercepat restrukturisasi dan konsolidasi industri database

Ekspansi berkelanjutan PostgreSQL

  • PostgreSQL 18 dirilis pada November 2025 dengan memperkenalkan subsistem penyimpanan asynchronous I/O dan fitur skip scan
    • Mengurangi ketergantungan pada OS page cache dan meningkatkan pemanfaatan indeks multi-key
  • Databricks mengakuisisi Neon senilai 1 miliar dolar, dan Snowflake mengakuisisi CrunchyData senilai 250 juta dolar
    • Microsoft meluncurkan HorizonDB, sehingga semua perusahaan cloud besar kini memiliki layanan berbasis PostgreSQL
  • Proyek PostgreSQL terdistribusi baru seperti Multigres dari Supabase, Neki dari PlanetScale, dan PgDog mulai bermunculan
    • Supabase merekrut salah satu pendiri Vitess, Sugu, untuk memimpin pengembangan middleware sharding
  • Di ranah layanan PostgreSQL independen, ada Supabase, YugabyteDB, TigerData, PlanetScale, Xata, PgEdge, Nile, dan lainnya
    • Beberapa startup seperti Hydra dan PostgresML tutup pada 2025
  • Persaingan M&A dan evolusi teknologi yang berpusat pada PostgreSQL menjadi penggerak utama industri

Penyebaran penuh MCP (Model Context Protocol)

  • Pada 2025, semua DBMS utama mendukung standar MCP milik Anthropic
    • MCP adalah antarmuka berbasis JSON-RPC yang memungkinkan LLM berinteraksi dengan database
  • Setelah OpenAI mengumumkan dukungan MCP pada Maret 2025, sistem besar seperti ClickHouse, Snowflake, Oracle, dan MongoDB merilis server MCP
    • Layanan berbasis PostgreSQL juga masing-masing menyediakan server MCP sendiri (Supabase, Timescale, Xata, dll.)
  • Server MCP mengakses database per permintaan tunggal dan tidak mendukung join antar-DB heterogen
  • Melalui fitur data branching, Neon menangani 80% database yang dibuat oleh agen AI
  • Dari sisi keamanan, kebutuhan akan hak akses minimum dan mekanisme perlindungan otomatis makin ditekankan
    • Beberapa sistem menyediakan perlindungan bawaan seperti batas read-only, query timeout, dan pembatasan hasil

Sengketa hukum antara MongoDB dan FerretDB

  • Pada 2025, MongoDB menggugat FerretDB atas dugaan pelanggaran paten, hak cipta, dan merek dagang
    • FerretDB adalah proxy middleware yang menerjemahkan query MongoDB ke PostgreSQL, dan penggunaan frasa “drop-in replacement” disebut sebagai masalah
  • Microsoft menyumbangkan DocumentDB, open source yang kompatibel dengan MongoDB, ke Linux Foundation
    • Amazon, Yugabyte, dan pihak lain juga ikut dalam proyek tersebut
  • Klaim MongoDB bahwa mereka “memelopori database non-relasional” dibantah dengan catatan bahwa sistem pendahulu seperti IDS dan IMS sudah ada sejak 1960-an
  • Fakta bahwa nama awal FerretDB adalah “MangoDB” juga disebut sebagai sumber kontroversi kebingungan merek dagang

Persaingan format file kembali memanas

  • Pada 2025, muncul lima format file open source baru yang menantang dominasi Parquet
    • FastLanes (CWI), F3 (CMU+Tsinghua), Vortex (SpiralDB), AnyBlox (peneliti Jerman), Amudai (Microsoft)
  • Vortex dari SpiralDB mendapat sorotan setelah disumbangkan ke Linux Foundation, sementara AnyBlox meraih penghargaan makalah terbaik VLDB
  • Tim pengembang Parquet menanggapi dengan mendorong modernisasi spesifikasi
  • Format F3 yang melibatkan Pavlo bertujuan mengatasi masalah interoperabilitas dengan decoder bawaan berbasis WASM
  • Persaingan generasi berikutnya kemungkinan besar akan bergeser ke dukungan GPU

Tren merger, investasi, dan penutupan

  • Contoh akuisisi besar pada 2025
    • IBM mengakuisisi DataStax dan Confluent, Databricks mengakuisisi Neon·Tecton·Mooncake
    • Snowflake mengakuisisi CrunchyData·Datometry, Salesforce mengakuisisi Informatica, Nvidia mengakuisisi HeavyDB
    • Fivetran dan dbt Labs bergabung secara mengejutkan, lalu bertransformasi menjadi platform ETL terpadu
  • Putaran pendanaan utama
    • Databricks (4 miliar dan 1 miliar dolar), ClickHouse (350 juta dolar), Supabase (200 juta dan 100 juta dolar), Timescale (110 juta dolar), dll.
  • Contoh penutupan usaha
    • Fauna, PostgresML, Hydra, MyScaleDB, Voltron Data, Apache Derby, dan lainnya
    • Penutupan IBM Research Almaden disebut sebagai titik akhir simbolis bagi riset database
  • Pavlo menyoroti keterbatasan komersial database berbasis GPU dan menekankan kematangan engine OLAP berbasis CPU serta persaingan yang berfokus pada pengalaman pengguna

‘Tahun terbaik’ Larry Ellison

  • Pada 2025, pendiri Oracle Larry Ellison menjadi orang terkaya di dunia (393 miliar dolar)
    • Kekayaannya melonjak berkat kenaikan tajam saham Oracle dan investasi di pusat data AI
  • Oracle terlibat dalam transaksi besar seperti akuisisi TikTok AS dan upaya Paramount mengakuisisi Warner Bros
  • Pavlo menggambarkan langkah Ellison sebagai “simbol sosok yang menaklukkan dunia lewat database”
    • Terlepas dari kritik, pengaruh Oracle dan kehadiran Ellison tetap sangat kuat

Kesimpulan

  • Industri database 2025 dapat diringkas dengan restrukturisasi yang berpusat pada PostgreSQL, percepatan integrasi AI·LLM, serta polarisasi antara M&A besar dan penutupan usaha
  • Pavlo menekankan bahwa peneliti maupun pelaku industri perlu memusatkan perhatian pada keamanan, standardisasi, dan otomatisasi operasional
  • Tulisan ditutup dengan teaser peluncuran startup baru dari peneliti CMU, Sydht.ai

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2026-01-06
Opini Hacker News

  • Gaya kuliah unik dari CMU DB Group wajib ditonton
    Bisa dilihat di hasil pencarian YouTube.
    Terutama intro gangsta dan set DJ yang benar-benar berkesan.
    Saya juga ingat dulu ada video seseorang tidur di lantai saat kuliah. Jadi makin penasaran dengan riwayat dan latar belakang Andy

    • Kalau penggemar Wu-Tang dan hip-hop, pasti bisa relate. Intro itu memang keren sekali
    • Saya agak bingung apakah “Intro to Database Systems” di CMU itu level sarjana atau mata kuliah lanjutan yang membahas struktur internal. Sebagai pemula di database, saya ingin mencari kuliah pengantar yang cocok
    • Saya sudah menambahkan “https://” ke tautannya supaya bisa diklik

  • Agak disayangkan karena dalam ulasan beberapa tahun terakhir tidak disebut database immutable atau bi-temporal
    Database seperti ini sangat berguna terutama di industri fintech.
    Contoh yang representatif adalah XTDB v2 (2025) dan Datomic Free (2023)

    • Di CMU, seminar teknis tentang XTDB diadakan 5 minggu lalu.
      Saya penasaran apakah cukup hanya disebut sebagai “sekadar ada”
    • Dengan tipe tstzrange PostgreSQL dan ekstensi pg_bitemporal, kita bisa melangkah cukup jauh.
      Kami mengimplementasikan riwayat perubahan dan fungsi undo lewat sistem audit log berbasis row trigger.
      Kami juga memindahkan log ke penyimpanan terpisah untuk menjaga backup offline
    • Keunggulan database immutable makin diakui. Bukan cuma untuk audit sederhana, tapi juga memberi banyak manfaat seperti pembacaan bersamaan, replikasi cepat, dan undo transaksi.
      Saat ini saya sedang mengembangkan immutable SQLite — xitdb-java
    • Ada juga yang menambahkan temporalitas dan sifat immutable ke triple store. Alasannya xtdb atau datomic lambat untuk penelusuran graf SPARQL.
      Saya berharap ada triple store dengan dukungan time travel
    • Saya juga meninggalkan pendapat serupa di komentar lain

  • Tren database 2025 bisa diringkas jadi dua hal
    1️⃣ Memindahkan semuanya ke SQLite
    2️⃣ Berfokus pada penggunaan field JSON
    SQLite mudah ditangani berkat struktur file tunggal dan desain tanpa daemon. Fungsi JSON-nya juga membuat pemrosesan data fleksibel terasa menyenangkan

    • Dari sudut pandang saya, sekarang semuanya adalah DuckDB. Satu file, dukungan banyak format, S3, Parquet, penyimpanan kolumnar, WASM, semuanya lengkap
    • Sebenarnya saya jadi bertanya, “apakah DB benar-benar diperlukan?” SQLite berada di titik tengah antara DB penuh dan object storage buatan sendiri.
      Ia menyediakan semacam API akses objek yang ternormalisasi
    • Saya penasaran, kalau SQLite dipakai bukan di lingkungan multi-pengguna, seberapa jauh ia bisa menangani banyak koneksi web yang menulis secara bersamaan
    • Dulu ada anggapan SQLite jangan dipakai untuk production, tapi sepertinya sekarang itu sudah berubah
    • Menurut saya kombinasi ideal adalah “SQLite kalau bisa, PostgreSQL kalau perlu, DuckDB untuk analitik, BigQuery untuk BI skala besar”

  • Saya paham kenapa Pavlo skeptis soal keamanan MCP. MCP punya filosofi yang berpusat pada paparan konteks, yang bertentangan dengan prinsip least privilege
    Jika DB diekspos lewat protokol seperti ini, bukan cuma data sederhana tetapi juga kompleksitas skema ikut terlihat oleh model.
    Pada akhirnya terasa seperti kemunculan kembali SQL injection — hanya saja kali ini penyebabnya bukan pengguna jahat, melainkan halusinasi model

    • Dengan memanfaatkan fakta bahwa LLM bersifat stateless, saya membuat gateway MCP yang melacak sumber konteks input dan memblokir perubahan status yang berisiko.
      Dibangun berdasarkan kerangka lethal trifecta dari Simon Willison, dan bisa dilihat di open-edison
    • Tidak ada orang yang akan memakai DB MCP dengan izin tulis di lingkungan production. Menyalahkan protokol untuk itu rasanya tidak adil
    • Saya ragu ada nilai yang cukup besar sampai kita rela meninggalkan prinsip. Mungkin ini cuma perpanjangan semangat “move fast, break things”

  • Saya merasa perlu ada peralihan ke database immutable.
    Datomic kuat, tetapi rumit dan kurva belajarnya curam, sedangkan immudb masih belum siap untuk production.
    Begitu melewati ratusan ribu record saja, masalah mulai muncul

  • Supabase menunjukkan pertumbuhan yang luar biasa. Saya bahkan mendengar sekitar 70% startup YC sedang memakainya.
    Saya jadi penasaran apakah nantinya mereka akan pindah ke self-hosted

  • Disebutkan mengapa EdgeDB berganti nama menjadi Gel, tetapi seharusnya itu juga ditambahkan ke bagian akuisisi.
    Gel bergabung dengan Vercel

    • Terima kasih. Saya sudah menambahkan tautan koreksi ke blog.
      Saya perlu mencari cara untuk melacak perubahan seperti ini secara otomatis
    • Terus terang saya kecewa. Bahkan setelah membaca tulisan resmi dari Vercel, masa depan Gel masih terlihat tidak jelas.
      Commit terakhir di GitHub juga 2 minggu lalu

  • Berkat Andy dan DB Group di CMU, database jadi jauh lebih populer di kalangan umum. Mereka benar-benar tim kelas dunia

    • Saya penasaran, secara spesifik mereka melakukan apa

  • Rilis PostgreSQL 18 benar-benar luar biasa.
    Kebanyakan orang hanya membicarakan async IO worker, tetapi Unicode locale, penambahan constraint yang belum divalidasi, kolom virtual, btree skip scan, UUIDv7, dan lainnya juga merupakan peningkatan besar

  • Tren multi-tahun dalam beberapa tahun terakhir sangat mengesankan.
    Databricks dan Snowflake membuktikan kelincahan dan daya tahan mereka di tengah persaingan cloud.
    Sementara itu, Cloudera dan Hortonworks gagal.
    Selain itu, ClickHouse diam-diam terus menyempurnakan ceruknya sendiri dengan sangat baik