Analisis Kinerja Elasticsearch pada Proses Query Data

Abstract

Elasticsearch adalah mesin pencari Restful terdistribusi, yang didasarkan pada perpustakaan perangkat lunak pengambilan informasi. Elasticsearch berbeda dari sistem manajemen basis data relasional klasik (RDBMS). Model basis data utama Elasticsearch adalah mesin pencari dan menyimpan dokumen daripada nilai-nilai kunci. Setiap dokumen di Elasticsearch adalah objek JavaScript Object Notation (JSON) dan karenanya tidak menggunakan Scripted Query Language (SQL). Data yang selalu bertambah akan diikuti dengan peningkatan masalah didalamnya. Misalnya penggunaan query yang tidak tepat dapat menghambat kinerja basis data yang sudah ada. Pada penelitian ini dilakukan analisis kinerja Elasticsearch terhadap proses query dengan menggunakan sistem yang telah dibangun untuk mengelola data serta mengukur penggunaan CPU, harddisk, dan RAM terhadap query. Hasil pengujian dari penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan data yang besar mempengaruhi waktu eksekusi pada proses insert, select, dan update. adapun untuk operasi delete mengalami inkonsisten. Sementara itu, penggunaan CPU, harddisk, dan RAM tertinggi terjadi pada saat proses insert dan update.