Perbandingan SQLite vs Realm untuk penyimpanan offline-first pada aplikasi lapangan: migrasi, opsi kueri, penanganan konflik, alat debugging, dan tips pemilihan praktis.
Offline-first tidak hanya berarti “bisa berjalan tanpa internet.” Artinya aplikasi dapat memuat data yang berguna, menerima input baru, dan menjaga setiap edit tetap aman sampai bisa sinkron.
Pekerjaan lapangan membawa serangkaian batasan yang bisa diprediksi: sinyal hilang-muncul, sesi kerja panjang, perangkat bisa usang, dan mode penghemat baterai umum. Orang bergerak cepat. Mereka membuka tugas, menggulir daftar panjang, mengambil foto, mengisi form, dan melompat ke tugas berikutnya tanpa memikirkan penyimpanan.
Yang diperhatikan pengguna itu sederhana. Mereka kehilangan kepercayaan saat edit hilang, saat daftar dan pencarian melambat saat offline, saat aplikasi tidak jelas menjawab “apakah pekerjaan saya tersimpan?”, saat record menggandakan atau menghilang setelah reconnect, atau saat pembaruan menyebabkan perilaku aneh.
Itulah mengapa memilih antara SQLite dan Realm lebih soal perilaku sehari-hari, bukan soal benchmark.
Sebelum memilih database lokal, pastikan empat hal jelas: model data Anda akan berubah, kueri harus cocok dengan alur kerja nyata, sinkron offline akan menciptakan konflik, dan tooling menentukan seberapa cepat Anda bisa mendiagnosis masalah di lapangan.
Bahkan aplikasi yang tampak stabil akan berkembang: field baru, status yang diubah nama, layar baru. Jika perubahan model menyakitkan, Anda akan mengirimkan lebih sedikit perbaikan atau berisiko merusak perangkat nyata dengan data nyata.
Aplikasi lapangan butuh filter cepat seperti “tugas hari ini,” “lokasi terdekat,” “form yang belum tersinkron,” dan “item yang diedit dalam 2 jam terakhir.” Jika database membuat kueri tersebut canggung, UI menjadi lambat atau kode berubah menjadi labirin.
Dua orang bisa mengedit record yang sama, atau satu perangkat mengedit data lama selama berhari-hari. Anda butuh rencana jelas siapa yang menang, apa yang digabung, dan kapan diperlukan keputusan manusia.
Saat sesuatu salah di lapangan, Anda perlu memeriksa data, mereproduksi isu, dan memahami apa yang terjadi tanpa menebak-nebak.
Aplikasi lapangan jarang statis. Setelah beberapa minggu, Anda menambahkan checkbox, mengubah nama status, atau memecah field "notes" menjadi field terstruktur. Migrasi sering jadi titik kegagalan karena ponsel sudah menyimpan data nyata.
SQLite menyimpan data dalam tabel dan kolom. Realm menyimpan data sebagai objek dengan properti. Perbedaan itu muncul cepat:
Menambahkan field mudah di kedua sistem: tambah kolom di SQLite, tambah properti dengan default di Realm. Rename dan split yang menyakitkan. Di SQLite, rename bisa terbatas tergantung setup, jadi tim sering membuat tabel baru dan menyalin data. Di Realm, Anda bisa membaca properti lama dan menulis ke yang baru saat migrasi, tapi harus berhati-hati dengan tipe, default, dan null.
Update besar pada data di perangkat perlu kehati-hatian ekstra. Migrasi yang menulis ulang setiap record bisa lambat pada ponsel lama, dan teknisi tidak boleh terjebak menunggu spinner di tempat parkir. Rencanakan waktu migrasi, dan pertimbangkan menyebarkan transformasi berat ke beberapa rilis.
Untuk menguji migrasi secara adil, perlakukan seperti sinkronisasi:
Contoh: jika “equipmentId” menjadi “assetId” dan kemudian dipecah menjadi “assetType” plus “assetNumber,” migrasi harus menjaga inspeksi lama tetap bisa digunakan, bukan memaksa logout atau menghapus data.
Aplikasi lapangan hidup atau mati pada layar daftar: tugas hari ini, aset terdekat, pelanggan dengan tiket terbuka, suku cadang yang dipakai minggu ini. Pilihan penyimpanan Anda harus membuat pertanyaan tersebut mudah diungkapkan, cepat dieksekusi, dan sulit disalahartikan enam bulan kemudian.
SQLite memberi Anda SQL, yang masih cara paling fleksibel untuk memfilter dan mengurutkan dataset besar. Anda bisa menggabungkan kondisi, join antar tabel, mengelompokkan hasil, dan menambahkan indeks ketika layar melambat. Jika aplikasi Anda butuh “semua inspeksi untuk aset di Region A, ditugaskan ke Tim 3, dengan item checklist gagal apa pun,” SQL biasanya bisa mengekspresikannya dengan bersih.
Realm condong pada objek dan API kueri tingkat lebih tinggi. Untuk banyak aplikasi ini terasa natural: query objek Job, filter berdasarkan status, urutkan berdasarkan tanggal jatuh tempo, ikuti relasi ke objek terkait. Tradeoff-nya adalah beberapa pertanyaan yang sepele di SQL (terutama kueri bergaya laporan lintas banyak relasi) bisa lebih sulit diungkapkan, atau Anda berakhir merestrukturisasi data untuk menyesuaikan kueri yang dibutuhkan.
Untuk pencarian teks parsial di beberapa field (judul tugas, nama pelanggan, alamat), SQLite sering mendorong Anda ke indeks yang cermat atau pendekatan full-text khusus. Realm juga bisa memfilter teks, tetapi Anda tetap harus memikirkan performa dan arti “contains” pada skala besar.
Relasi adalah titik praktis lain. SQLite menangani one-to-many dan many-to-many dengan tabel join, yang membuat pola seperti “aset yang ditandai dengan kedua tag ini” sederhana. Link Realm mudah dinavigasi di kode, tapi many-to-many dan pola “query through” biasanya perlu perencanaan lebih agar baca tetap cepat.
Polanya adalah menyimpan sedikit set kueri bernama yang langsung memetakan ke layar dan laporan: filter dan urut utama, query detail (satu record plus record terkait), definisi pencarian, beberapa penghitung (badge dan total offline), dan kueri export/reporting.
Jika Anda mengharapkan pertanyaan ad hoc sering dari bisnis, kekuatan kueri mentah SQLite sulit disaingi. Jika Anda ingin sebagian besar akses data terasa seperti bekerja dengan objek biasa, Realm bisa terasa lebih cepat dibangun, asalkan bisa menjawab layar tersulit tanpa jalan memutar yang canggung.
Aplikasi offline-first biasanya mendukung aksi inti yang sama saat terputus: buat record, perbarui record, hapus sesuatu yang tidak valid. Bagian sulit bukan penyimpanan lokal. Yang sulit adalah memutuskan apa yang terjadi ketika dua perangkat mengubah record yang sama sebelum salah satu sempat sinkron.
Konflik muncul dalam situasi sederhana. Seorang teknisi memperbarui inspeksi di tablet dalam ruang bawah tanah tanpa sinyal. Nanti, supervisor memperbaiki inspeksi yang sama dari laptop. Saat keduanya reconnect, server menerima dua versi berbeda.
Kebanyakan tim memilih salah satu pendekatan ini:
SQLite memberi Anda database lokal yang andal, tapi tidak menyediakan sinkronisasi sendiri. Anda biasanya membangun sisanya: lacak operasi tertunda, kirim ke API, retry dengan aman, dan terapkan aturan konflik di server.
Realm bisa mengurangi plumbing jika Anda menggunakan fitur sinkronisasinya, karena dirancang di sekitar objek dan pelacakan perubahan. Tetapi “sinkronisasi bawaan” tetap tidak memilih aturan bisnis Anda. Anda yang menentukan apa yang dihitung sebagai konflik dan data mana yang boleh menang.
Rencanakan audit trail sejak hari pertama. Tim lapangan sering butuh jawaban jelas “siapa mengubah apa, kapan, dan dari perangkat mana.” Bahkan jika Anda memilih last write wins, simpan metadata seperti user ID, device ID, timestamp, dan (jika mungkin) alasan. Jika backend Anda dibangun cepat, misalnya dengan platform no-code seperti AppMaster, lebih mudah mengiterasi aturan ini awal sebelum ratusan perangkat offline menyebar di lapangan.
Bug offline sulit karena terjadi ketika Anda tidak bisa mengamati aplikasi sedang berbicara ke server. Pengalaman debugging sering turun pada satu pertanyaan: seberapa mudah Anda melihat apa yang ada di perangkat dan bagaimana itu berubah dari waktu ke waktu?
SQLite mudah diperiksa karena berupa file. Dalam pengembangan atau QA Anda bisa menarik database dari perangkat uji, membukanya dengan alat SQLite umum, menjalankan kueri ad hoc, dan mengekspor tabel ke CSV atau JSON. Ini membantu memastikan “baris apa yang ada” versus “apa yang ditampilkan UI.” Kekurangannya, Anda harus memahami skema, join, dan scaffolding migrasi yang Anda buat.
Realm terasa lebih “seperti aplikasi” untuk diperiksa. Data disimpan sebagai objek, dan tooling Realm sering paling mudah untuk menelusuri kelas, properti, dan relasi. Bagus untuk menemukan masalah graph objek (link hilang, null tak terduga), tetapi analisis ad hoc kurang fleksibel jika tim Anda terbiasa inspeksi berbasis SQL.
Sebagian besar kegagalan di lapangan muncul karena error tulis diam-diam, batch sinkron parsial, atau migrasi yang hanya setengah selesai. Investasikan pada beberapa dasar: timestamp “last changed” per record, log operasi sisi-klien, log terstruktur sekitar migrasi dan penulisan background, cara mengaktifkan verbose logging di build QA, dan aksi “dump and share” yang mengekspor snapshot yang sudah disensor.
Contoh: seorang teknisi melaporkan inspeksi selesai menghilang setelah baterai habis. Snapshot bersama membantu memastikan apakah record tidak pernah ditulis, ditulis tapi tidak di-query, atau dibatalkan saat startup.
Dengan SQLite, berbagi sering sesederhana berbagi file .db (plus file WAL jika ada). Dengan Realm, biasanya Anda berbagi file Realm beserta file sampingnya. Dalam kedua kasus, definisikan proses yang dapat diulang untuk menghapus data sensitif sebelum apa pun meninggalkan perangkat.
Aplikasi lapangan gagal dengan cara membosankan: baterai mati saat menyimpan, OS membunuh aplikasi di background, atau penyimpanan penuh setelah berminggu-minggu foto dan log. Pilihan database lokal memengaruhi seberapa sering kegagalan itu berubah menjadi pekerjaan hilang.
Saat crash terjadi di tengah tulis, baik SQLite maupun Realm bisa aman bila digunakan dengan benar. SQLite andal saat Anda membungkus perubahan dalam transaksi (mode WAL bisa membantu ketahanan dan performa). Penulisan Realm bersifat transaksional secara default, jadi biasanya Anda mendapatkan simpan “all or nothing” tanpa kerja ekstra. Risiko umum bukan mesin database, melainkan kode aplikasi yang menulis dalam beberapa langkah tanpa titik commit jelas.
Korupsi jarang, tetapi Anda tetap butuh rencana pemulihan. Dengan SQLite, Anda bisa menjalankan integrity check, mengembalikan dari backup yang diketahui baik, atau membangun ulang dari resync server. Dengan Realm, korupsi sering berarti file Realm utuh dipertanyakan, jadi jalur pemulihan praktisnya sering “drop lokal dan resync” (baik kalau server jadi sumber kebenaran, menyakitkan jika perangkat menyimpan data unik).
Pertumbuhan penyimpanan sering mengejutkan. SQLite bisa membesar setelah delete kecuali Anda menjalankan vacuum secara berkala. Realm juga bisa tumbuh dan mungkin perlu kebijakan kompaksi, plus pemangkasan objek lama (mis. pekerjaan yang selesai) supaya file tidak terus membesar.
Upgrade dan rollback juga perangkap. Jika pembaruan mengubah skema atau format penyimpanan, rollback dapat membuat pengguna terjebak pada file versi baru yang tidak bisa dibaca. Rencanakan upgrade sebagai satu arah, dengan migrasi aman dan opsi “reset data lokal” yang tidak memecah aplikasi.
Kebiasaan keandalan yang berbuah:
Contoh: aplikasi inspeksi yang menyimpan checklist dan foto bisa mencapai penyimpanan rendah dalam sebulan. Jika aplikasi mendeteksi ruang rendah lebih awal, ia bisa menunda pengambilan foto, mengunggah saat memungkinkan, dan menjaga simpan checklist aman, terlepas dari database lokal yang digunakan.
Anggap penyimpanan sebagai bagian produk, bukan keputusan perpustakaan. Opsi terbaik adalah yang menjaga aplikasi tetap bisa digunakan saat sinyal hilang, dan dapat diprediksi saat sinyal kembali.
Tulis alur pengguna offline terlebih dahulu. Spesifik: “buka tugas hari ini, tambah catatan, lampirkan foto, tandai selesai, ambil tanda tangan.” Semua pada daftar itu harus bekerja tanpa jaringan, setiap kali.
Lalu jalani urutan singkat: daftar layar kritis offline dan berapa banyak data yang dibutuhkan setiap layar (tugas hari ini vs riwayat penuh), sketsakan model data minimal dan relasi yang tak bisa Anda palsukan (Job -> ChecklistItems -> Answers), pilih aturan konflik per entitas (jangan satu aturan untuk semua), putuskan bagaimana Anda akan menguji kegagalan (migrasi di perangkat nyata, retry sinkron, logout/ reinstall terpaksa), dan bangun prototipe kecil dengan data realistis yang bisa Anda ukur (muat, cari, simpan, sinkron setelah sehari offline).
Proses itu biasanya mengungkap batasan nyata: apakah Anda membutuhkan kueri ad hoc yang fleksibel dan inspeksi mudah, atau lebih menghargai akses berbasis objek dan penegakan model yang ketat?
Gunakan satu skenario realistis, seperti teknisi yang menyelesaikan 30 inspeksi offline dan kemudian berkendara kembali ke area jangkauan. Ukur waktu muat pertama dengan 5.000 record, apakah perubahan skema bertahan saat upgrade, berapa banyak konflik muncul setelah reconnect dan apakah Anda bisa menjelaskan tiap-tiapnya, dan seberapa cepat Anda bisa memeriksa “record buruk” saat dukungan menelepon.
Jika ingin memvalidasi alur cepat sebelum komit, prototipe no-code di AppMaster dapat membantu mengunci alur dan model data lebih awal, bahkan sebelum Anda menentukan pilihan database di perangkat.
Sebagian besar kegagalan offline-first bukan berasal dari engine database. Mereka berasal dari melewatkan bagian membosankan: upgrade, aturan konflik, dan penanganan error yang jelas.
Satu jebakan adalah menganggap konflik jarang. Dalam kerja lapangan konflik normal: dua teknisi mengedit aset yang sama, atau supervisor mengubah checklist sementara perangkat offline. Jika Anda tidak mendefinisikan aturan (last write wins, merge per field, atau simpan kedua versi), Anda pada akhirnya akan menimpa pekerjaan nyata.
Kegagalan diam-diam lain adalah menganggap model data “selesai” dan tidak melatih upgrade. Skema berubah bahkan di aplikasi kecil. Jika Anda tidak versi skema dan menguji upgrade dari build lama, pengguna bisa terjebak setelah update dengan migrasi gagal atau layar kosong.
Masalah performa juga muncul terlambat. Tim kadang mengunduh semuanya “untuk berjaga-jaga,” lalu heran kenapa pencarian lambat dan aplikasi butuh menit untuk membuka di ponsel kelas menengah.
Pola yang harus diwaspadai:
Contoh: seorang teknisi menyelesaikan inspeksi offline, mengetuk Sinkron, dan tidak mendapat konfirmasi. Upload sebenarnya gagal karena masalah token auth. Jika aplikasi menyembunyikan error, mereka meninggalkan lokasi berpikir tugas selesai, dan kepercayaan hilang.
Apapun penyimpanan yang Anda pilih, jalankan tes “mode lapangan” dasar: mode pesawat, baterai rendah, update aplikasi, dan dua perangkat mengedit record yang sama. Jika Anda membangun cepat dengan platform no-code seperti AppMaster, masukkan tes ini ke dalam prototipe sebelum alur kerja mencapai tim yang tidak bisa menanggung downtime.
Sebelum memilih engine penyimpanan, definisikan apa arti “baik” untuk aplikasi lapangan Anda, lalu uji dengan data nyata dan perangkat nyata. Tim berdebat soal fitur, tetapi kebanyakan kegagalan berasal dari hal dasar: upgrade, layar lambat, aturan konflik yang tidak jelas, dan tidak ada cara memeriksa status lokal.
Gunakan ini sebagai gerbang go/no-go:
Jika Anda membuat prototipe di AppMaster, terapkan disiplin yang sama. Uji upgrade, definisikan konflik, dan latih pemulihan sebelum Anda kirim ke tim yang tidak mampu downtime.
Seorang teknisi memulai hari dengan mengunduh 50 work order ke ponselnya. Setiap tugas berisi alamat, item checklist yang diperlukan, dan beberapa foto referensi. Setelah itu, sinyal hilang-muncul sepanjang hari.
Selama setiap kunjungan, teknisi sering mengedit beberapa record yang sama: status tugas (Arrived, In Progress, Done), suku cadang yang dipakai, tanda tangan pelanggan, dan foto baru. Beberapa edit kecil dan sering (status). Lainnya besar (foto) dan tidak boleh hilang.
Pukul 11:10, teknisi menandai Job #18 Done dan menambahkan tanda tangan saat offline. Pukul 11:40, dispatcher menugaskan ulang Job #18 karena di kantor terlihat masih terbuka. Saat teknisi reconnect pukul 12:05, aplikasi mengunggah perubahan.
Alur konflik yang baik tidak menyembunyikannya. Ia menampilkannya. Seorang supervisor harus melihat pesan sederhana: “Ada dua versi Job #18,” dengan field kunci berdampingan (status, teknisi yang ditugaskan, timestamp, tanda tangan ada/tidak) dan opsi jelas: pertahankan update lapangan, pertahankan update kantor, atau gabungkan per field.
Di sinilah keputusan penyimpanan dan sinkron muncul di dunia nyata: apakah Anda bisa melacak riwayat perubahan yang bersih, dan memutarnya kembali dengan aman setelah berjam-jam offline?
Saat sebuah tugas “menghilang,” debugging kebanyakan soal membuktikan apa yang terjadi. Log cukup harus menjawab: pemetaan local record ID dan server ID (termasuk saat dibuat), setiap penulisan dengan timestamp/user/device, upaya sinkron dan pesan error, keputusan konflik dan pemenangnya, serta status upload foto yang dilacak terpisah dari record tugas.
Dengan log itu, Anda bisa mereproduksi masalah alih-alih menebak dari keluhan.
Sebelum berpihak di debat SQLite vs Realm, tulis spesifikasi satu halaman untuk alur offline Anda: layar yang dilihat teknisi, data apa yang tinggal di perangkat, dan apa yang harus bekerja tanpa sinyal (buat, edit, foto, tanda tangan, antre upload).
Lalu prototipe seluruh sistem lebih awal, bukan hanya database. Aplikasi lapangan gagal di sambungan: form mobile yang menyimpan lokal tidak membantu jika tim admin tidak bisa meninjau dan memperbaiki record, atau backend menolak update nanti.
Rencana validasi praktis:
Jika kecepatan penting, langkah awal tanpa kode bisa membantu Anda memvalidasi alur dengan cepat. AppMaster (appmaster.io) adalah salah satu opsi untuk membangun solusi penuh (layanan backend, panel admin web, dan aplikasi mobile) lebih awal, lalu menghasilkan kode bersih saat kebutuhan berubah.
Pilih langkah validasi berikut berdasarkan risiko. Jika form berubah mingguan, uji migrasi dulu. Jika banyak orang menyentuh tugas yang sama, uji konflik. Jika Anda khawatir “bekerja di kantor tapi tidak di lapangan,” prioritaskan workflow debugging lapangan Anda.
What does “offline-first” actually mean for a field app?Offline-first berarti aplikasi tetap berguna tanpa koneksi: ia bisa memuat data yang diperlukan, menerima input baru, dan menyimpan setiap perubahan dengan aman sampai sinkronisasi memungkinkan. Janji utamanya adalah pengguna tidak kehilangan pekerjaan atau kepercayaan ketika sinyal hilang, OS menutup aplikasi, atau baterai mati di tengah tugas.
When should I pick SQLite over Realm (and vice versa)?SQLite biasanya menjadi pilihan yang lebih aman jika Anda membutuhkan filter kompleks, kueri bergaya laporan, relasi many-to-many, dan inspeksi ad hoc yang mudah dengan alat umum. Realm cocok ketika Anda menginginkan akses data bergaya objek, penulisan transaksional secara default, dan kebutuhan kueri Anda bisa disesuaikan dengan kekuatan Realm.
How do I avoid breaking users when the data model changes?Anggap migrasi sebagai fitur inti, bukan tugas sekali lalu. Instal build lama, buat data realistis di perangkat, lalu upgrade dan pastikan aplikasi masih bisa membuka data, mengedit, dan mensinkronkan; juga uji dataset besar, kondisi penyimpanan rendah, dan kasus menutup aplikasi di tengah migrasi.
What types of schema changes are the most risky on real devices?Menambahkan field biasanya mudah di kedua sistem, tetapi rename dan split yang paling berisiko. Rencanakan perubahan tersebut dengan hati-hati, tetapkan default yang masuk akal, tangani null dengan teliti, dan hindari migrasi yang menulis ulang semua record sekaligus pada perangkat tua.
What queries matter most for field apps, and how do I plan for them?Layar daftar dan filter yang sesuai kerja nyata adalah tolok ukurnya: “tugas hari ini,” “form yang belum tersinkron,” “diedit dalam 2 jam terakhir,” dan pencarian cepat. Jika mengekspresikan kueri tersebut terasa canggung, UI akan melambat atau kode menjadi sulit dirawat.
How should I handle sync conflicts when two people edit the same record?Baik SQLite maupun Realm tidak otomatis “menyelesaikan” konflik—Anda tetap butuh aturan bisnis. Mulailah dengan memilih aturan jelas per tipe entitas (last write wins, merge per field, atau antrian tinjauan manual) dan buat aplikasi mampu menjelaskan apa yang terjadi ketika dua perangkat mengubah record yang sama.
What should I log so support can diagnose “my work disappeared” reports?Catat metadata yang cukup untuk menjelaskan dan memutar ulang perubahan: user ID, device ID, timestamp, dan penanda “last changed” per record. Simpan log operasi sisi-klien sehingga Anda bisa melihat apa yang diantrekan, apa yang dikirim, apa yang gagal, dan apa yang diterima server.
Which is easier to debug on a real device: SQLite or Realm?SQLite mudah diperiksa karena berupa file yang bisa Anda ambil dari perangkat dan query langsung, yang membantu analisis ad hoc dan ekspor. Inspeksi Realm sering terasa lebih natural untuk graph objek dan relasi, tetapi tim yang terbiasa SQL mungkin merasa analisis mendalam kurang fleksibel.
What causes data loss in offline apps, even with a good local database?Risiko terbesar biasanya ada di logika aplikasi: penulisan multi-langkah tanpa titik commit jelas, kegagalan sinkron yang tersembunyi, dan tidak adanya jalur pemulihan untuk skenario disk penuh atau korupsi. Gunakan transaksi/checkpoint, tampilkan status simpan dan sinkron yang jelas, dan miliki opsi “reset dan resync” yang dapat diprediksi tanpa harus reinstall.
What should I prototype before committing to a storage engine?Bangun satu skenario end-to-end realistis dan ukur: waktu muat pertama dengan ribuan record, pencarian, simpan form panjang, dan “satu hari offline lalu reconnect” sinkron. Validasi upgrade dari setidaknya dua build lebih lama, simulasikan konflik antar dua perangkat, dan pastikan Anda bisa memeriksa data lokal dan log saat terjadi masalah.
27 Jan 2026
7 menit
26 Jan 20268 menit
21 Jan 20266 menitEksperimen dengan AppMaster dengan paket gratis.
Saat Anda siap, Anda dapat memilih langganan yang tepat.
