PostgreSQL 18 dan MySQL 9.0 di 2026: Vektor, JSON, dan Performa - Mana Pilihan Tepat?

Tahun 2026 menandai titik balik signifikan bagi ekosistem basis data open-source. PostgreSQL 18 dirilis Agustus 2025 dan versi 18.6 hadir Agustus 2026 dengan subsistem I/O berbasis io_uring yang mempercepat baca storage hingga 3×. MySQL 9.0 (GA Juli 2025) dan 9.1 (April 2026) membawa dukungan vektor native tipe VECTOR serta optimasi read-heavy workload. Kedua engine kini bersaing di arena AI-native: pgvector sudah bundled di hampir semua managed Postgres (RDS, Cloud SQL, Azure Flexible Server, Supabase, Neon), sementara MySQL mengandalkan tipe VECTOR bawaan yang masih relatif muda. Artikel ini mengurai perbandingan teknis mendalam — bukan sekadar benchmark sintetis — agar tim engineering Indonesia dapat memutuskan stack database yang tepat untuk beban kerja 2026 ke depan.

1. Kemampuan Vektor: pgvector vs Native VECTOR

Pencarian vektor (ANN) menjadi kebutuhan wajib untuk RAG, rekomendasi, dan deteksi anomali. PostgreSQL mengandalkan ekstensi pgvector (versi 0.7.4 per Juli 2026) yang mendukung indeks HNSW dan IVFFlat. MySQL 9.1 memperkenalkan tipe VECTOR dan fungsi VEC_COSINE_DISTANCE() namun indeks ANN-nya masih eksperimental dan tidak mendukung HNSW penuh.

-- PostgreSQL + pgvector
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE TABLE docs (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  content TEXT,
  embedding VECTOR(1536)
);
CREATE INDEX idx_docs_embedding ON docs USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
SELECT id, content, 1 - (embedding <=> $1) AS similarity
FROM docs ORDER BY embedding <=> $1 LIMIT 10;

Di sisi MySQL, sintaks mirip tapi indeks ANN terbatas pada IVFFLAT saja dan memerlukan SET SESSION innodb_vector_index_maintenance=ON. Untuk workload produksi RAG skala jutaan vektor, pgvector lebih matang, komunitasnya lebih besar, dan sudah terbukti di Supabase/Neon untuk multi-tenant SaaS.

2. JSON & Dokumen: JSONB vs Native JSON

PostgreSQL JSONB menyimpan biner terstruktur, mendukung indeks GIN penuh, operasi @> (contains), ?&? (key exists), dan generated columns virtual. MySQL JSON (sejak 5.7) juga punya indeks multi-valued via JSON_TABLE dan ->> extraction, namun tidak mendukung indeks GIN setara — hanya functional index pada jalur skalar.

-- PostgreSQL JSONB dengan GIN
CREATE TABLE products (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  attrs JSONB NOT NULL
);
CREATE INDEX idx_products_attrs ON products USING GIN (attrs);
SELECT name, attrs->>'color'
FROM products
WHERE attrs @> '{"category": "electronics", "in_stock": true}'
ORDER BY (attrs->>'price')::numeric DESC;

Benchmark independen (Kunal Ganglani, Juli 2026) menunjukkan PostgreSQL 18 mengungguli MySQL 9.1 pada query JSON kompleks (join, agregasi, nested filter) 1.4–2.1×. MySQL tetap lebih cepat pada point-lookup JSON sederhana (attrs->>'$.sku') berkat optimizer read-path yang lebih ringan.

3. Performa OLTP & Analitik: Benchmark Real-World 2026

Uji coba pada AWS c6i.2xlarge (8 vCPU, 16 GB RAM, gp3) dengan sysbench OLTP read-write 70/30, 100 concurrent threads, 300 detik:

MySQL menang pada throughput murni read-heavy, tapi PostgreSQL punya P99 lebih stabil dan paralel query efektif untuk beban analitik (CTE, window function, hash join). Untuk workload campuran (HTAP ringan), PostgreSQL 18 dengan parallel_workers=4 dan io_uring mengunggul 30–40% pada query analitik besar.

Insight 2026: Jika aplikasi butuh vektor + JSON kompleks + analitik ad-hoc → PostgreSQL 18. Jika read-heavy sederhana, tim sudah ahli MySQL, dan butuh memori minimal → MySQL 9.1 masih layak.

4. Ekosistem Managed & Operational Simplicity

Cloud provider Indonesia (Biznet, IDCloudHost, Dewaweb) kini menawarkan managed PostgreSQL 17/18 dan MySQL 8.0/9.0. Supabase dan Neon (region Singapore/Jakarta) memberikan branching, point-in-time recovery, dan pgvector built-in tanpa DevOps overhead. MySQL setara (PlanetScale, TiDB Cloud) cenderung mahal untuk skala menengah. Untuk tim <5 orang, managed Postgres + pgvector mengurangi beban operasional signifikan — tidak perlu kluster terpisah untuk vector search.

Kesimpulan & Rekomendasi Praktis

• Greenfield AI/RAG 2026: PostgreSQL 18 + pgvector (Supabase/Neon/RDS).
• Legacy WordPress/Laravel: Tetap MySQL/MariaDB — migrasi biaya tinggi, gain marginal.
• HTAP ringan (OLTP + dashboard analitik): PostgreSQL 18 dengan TimescaleDB extension atau Citus untuk sharding.
• Embedded/edge: SQLite 3.49 (WAL mode) — zero-config, cukup hingga ~10k DAU.

Pilih database berdasarkan workload shape, bukan popularitas. Tahun 2026 membuktikan PostgreSQL jadi platform data serbaguna (relasional, vektor, JSON, time-series, geospasial) yang mengurangi polyglot persistence — keuntungan operasional jangka panjang bagi startup hingga enterprise Indonesia.