Manajemen Basis Data
1) Jelaskan hubungan bisnis proses ERD diagram relasi dan desain database secara fisik ?
Entity Relationship Diagram (ERD) menurut (Gordon B Davis, 2000,p17) adalah “Model konsepsional untuk mendeskripsikan hubungan atau relasi atar penyimpanan”. Jadi Entity Relationship Diagram digunakan untuk pemodelan struktur hubungan antar data. Komponen-komponen yang digunakan yaitu:
- Entitas (Entity), objek yang diidentifikasi dalam lingkungan pemakai, sesuatu yang penting bagi pemakai dalam konteks yang dirancang.
- Atribut, elemen dari entitas yang berfungsi mendeskripsikan karakteristik dari entitas.
- relasi antar entitas, lebih dari suatu entitas yang saling berelasi.
Hubungan prosese ER diagram relasi dengan desain proses database secara fisik antara lain :
a. Pemetaan Entitas Biasa
Entitas biasa atau normal (regular entitas) adalah entitas-entitas yang mandiri keberadaannya dan secara umum menggambarkan objek yang nyata dalam dunia nyata
b. Pemetaan Entitas Lemah
Entitas lemah (weak entity) tidak memiliki keberadaan yang mandiri, ia hanya ada lewat relasi pengidentifikasi dengan entitas lain yang dinamakan Entitas_Pemilik.
c. Pemetaan Entitas Asosiatif
Saat menganalisis basis data dijumpai telasi banyak-ke-banyak, dapat memilih untuk memodelkan relasi itu sebagai entitas asosiatif dalam diagram E-R. Pemetaan entitas asosiatif mencakup langkah-langkah yang secara esensial sama dengan pemetaan relasi banyak-ke-banyak.
d. Pemetaan Unary Relationship
Pendefinisian unary relationship sebagai relasi yang terbentuk antara instansiasi-instansiasi dari satu type entitas.
Ø Hubungan Satu Ke Banyak.
Pemetaan entitas pada unary relationship kunci tamu ditambahkan pada relasi yang sama yang merujuk pada kunci primer (kunci tamu harus memiliki ranah nilai (domain) yang sama dengan ranah nilai kunci primer).
Relasi karyawan yang dihasilkan terlihat pada pemetaan relasinya, dimana kunci tamu (rekursi) pada relasi karyawan dinamakan NIP_Manager. Atribut ini memiliki ranah nilai yang sama dengan kunci primer pada relasi karyawan yakni NIP. Setiap baris pada relasi karyawan ini menyimpan data-data tentang karyawan, NIP, Nama, Tgl_Lahir serta NIP_Manager. Perhatikan bahwa sebagian kunci tamu NIM_Manager merujuk pada NIP.
Ø Hubungan Banyak Ke Banyak
Pada relasi jenis ini, dua relasi tercipta. Yang pertama merepresentasikan entitas pada relasi ini dan yang kedua adalah relasi asosiatif yang menggambarkan relasi banyak-ke-banyak itu sendiri. Kunci primer pada relasi asosiatif mengandung dua atribut.
Ø Hubungan Satu ke Satu
Hubungan satu-ke-satu untuk relasi berderajat satu (unary relationship) adalah kasus khusus dari hubungan satu-ke-banyak. Pada prinsipnya relasi ini sama dengan hubungan satu-ke-banyak.
e. Pemetaan Binary Relationship
Pada dasarnya pemetaan tergantung pada derajat dari relasi serta kardinalitas dari relasi yang bersangkutan.
Ø Hubungan Satu Ke Banyak.
Setiap relasi dapat ditransformasikan ke skema relasi. Nama yang diberikan pada relasi secara umum adalah sama dengan nama entitasnya, sehingga atribut-atribut pada entitas menjadi atribut terelasi.
Ø Hubungan Banyak Ke Banyak
Pada contoh dibawah ini untukmengapllikasikan aturan untuk hubungan banyak-ke-banyak terlihat bahwa asosiai Mahasiswa mengambil Matakuliah yang berkardinalitas banyak-ke-banyak.
Ø Hubungan Satu Ke Satu
Relasi satu-ke-satu dapat dilihat sebagai kasus khusus dari relasi satu-ke-banyak. Langkah-langkah pemetaan membutuhkan dua tahap, pertama dua relasi harus diciptakan dari masing-masing entitas.
f. Pemetaan Ternary Relationship
Untuk melakukan pemetaan yang menghubungkan tiga entitas, harus menciptakan suatu relasi asosiatif. Kunci primer untuk relasi asosiatif ini adalah kunci-kunci primer yang berasal dari ke tiga entitas yang terlibat dalam relasi.
g. Pemetaan Hubungan Supertype - Subtype
Model data relasional tidak secara langsung mendukung relasi supertype/subtype. Beberapa strategi dapat diterapkan oleh perancang data untuk merepresentasikan pemetaan tipe relasi supertype/subtype ke model relasional.
Strategi yang digunakan adalah :
Ø ciptakan relasi untuk supertype dan masing-masing subtype.
Ø Cantumkan pada relasi yang diciptakan untuk supertype aribut-atribut yang umum untuk semua anggota dari supertype, termasuk kunci primer.
Ø Cantumkan kunci primer supertype pada subtype-subtype yang menjadi anggota dan tambahkan atribut-atribut yang unik untuk subtype.
Ø Cantumkan atribut-atribut supertype yang menjadi diskriminat
2) Jelaskan proses desain database secara fisik ?
Perancangan database secara fisik merupakan proses pemilihan struktur-struktur penyimpanan dan jalur-jalur akses pada file-file database untuk mencapai penampilan yang terbaik pada bermacam-macam aplikasi.
Selama fase ini, dirancang spesifikasi-spesifikasi untuk database yang disimpan yang berhubungan dengan struktur-struktur penyimpanan fisik, penempatan record dan jalur akses. Berhubungan dengan internal schema.
Beberapa petunjuk dalam pemilihan perancangan database secara fisik :
1. Response time :
Waktu yang telah berlalu dari suatu transaksi database yang diajukan untuk menjalankan suatu tanggapan. Pengaruh utama pada response time adalah di bawah pengawasan DBMS yaitu : waktu akses database untuk data item yang ditunjuk oleh suatu transaksi. Response time juga dipengaruhi oleh beberapa faktor yang tidak berada di bawah pengawasan DBMS, seperti penjadwalan sistem operasi atau penundaan komunikasi.
2. Space utility :
Jumlah ruang penyimpanan yang digunakan oleh file-file database dan struktur jalur akses.
3. Transaction throughput :
Rata-rata jumlah transaksi yang dapat diproses per menit oleh sistem database, dan merupakan parameter kritis dari sistem transaksi (misal : digunakan pada pemesanan tempat di pesawat, bank, dll). Hasil dari fase ini adalah penentuan awal dari struktur penyimpanan dan jalur akses untuk file-file database.
Sasaran utama perancangan basis data secara fisik adalah untuk meningkatkan efisiensi dalam pemrosesan data. Perancangan basis data dan berkas-berkas secara fisik menghendaki informasi yang dikumpulkan dan dihasilkan dari tahap-tahap sebelumnya. Informasi yang dibutuhakan tersebut mencangkup :
ü Relasi yang sudah ternormalisasi.
ü Definisi dan deskripsi masing-masing atribut pada setiap entitas yang ada.
ü Deskripsi tentang kapan dan dimana data akan digunakan (pemasukan data, pemanggilan, penghapusan serta pembaharuan).
ü Harapan dan kebutuhan tentang waktu basis data menanggapi permintaan tertentu dari basis data., penyalinan, pemulihan, pemeliharaan.
ü Deskripsi teknologi yang digunakan untuk mengimplementasikan basis data.
Perancangan basis data secara fisik membutuhkan beberapa pilihan kritis yang akan berimbas pada integritas dan kinerja dari aplikasi. Kunci untuk melakukan pilihan itu adalah :
ü Pemilihan format penyimpanan untuk setiap atribut dari model data logika.
ü Pengelompokan atribut-atribut dari model data logika ke rekaman fisik.
ü Perancangan rekaman-rekaman pada memori sekunder sehingga rekaman secara individual maupun kelompok rekaman dapat disimpan, dipanggil, diperbaharui secara cepat.
ü Memilih struktur untuk menyimpan dan menghubungkan berkas-berkas sehingga pemanggilan data berlangsung dengan cara yang efisien.
ü Menyiapkan strategi untuk menangani query pada basis data, agar mengoptimasi kerja basis data pada query.
Volume data dan frekuensi penggunaan data adalah masukan yang kritis dalam proses perancangan basis data secara fisik. Sehingga untuk menghitung ukuran data serta pola penggunaannya dalam basis data. Salah satu cara yang mudah untuk memperlihatkan statistic volume data dan penggunaannya adalah dengan menambahkan notasi tambahan pada diagram E-R.
3) Bagaimana cara mendesain sebuah field ?
Field adalah unit terkecil aplikasi data yang dikenali oleh perangkat system lunak, seperti bahasa pemrograman atau DBMS. Field berhubungan dengan attribute sederhana dari model data logika, field menggambarkan setiap komponen dari atribut komposit.
Keputusan dasar yang harus kita buat untuk menspesifikasi setiap field berhubungan dengan tipe data yang digunakan untuk merepresentasikan field, adalah :
1. Memilih Tipe Data
Tipe data adalah skema pengkodean rinci yang dikenali oleh perangkat lunak system untuk mempresentasikan data yang terorganisasi. Database management system yang digunakan akan menentukan tipe data yang bisa digunakan.
Pemilihan tipe data mencangkup 4 sasaran yang kepentingannya berbeda untuk aplikasi yang berbeda juga, yaitu :
1. Meminimisasi (mengoptimasi) penggunaan ruang.
2. Mempresentasikan semua nilai yang mungkin.
3. Memperbaiki integritas data.
4. Mendukung semua manipulasi data.
Tipe data yang dipilih untuk field tertentu dapat dalam jumlah ruang minimal, mempresentasikan setiap nilai yang mungkin untuk atribut dan dapat mendukung manipulasi data yang dikehendaki. Setiap batasan ranah nilai suatu atribut dari model data konseptual sangat membantu dalam memilih tipe data yang terbaik.
Pencapaian 4 sasaran di atas mungkin tak kentara. Dengan kata lain beberapa tipe data mempunyai kemampuan manipulasi yang khusus. Kita harus menggunakan beberapa pertimbangan untuk memilih tipe data tertentu untuk tempat penyimpanan nilai-niali yang dimiliki atribut-atribut.
Tipe Data Field
Field-field dalam sebuah tabel haruslah ditentukan tipe datanya agar Access mengetahui bagaimana agar data tersebut dapat diolah dan memperlakukan data dalam field itu. Oleh karena itu sangat penting bagi kita untuk memahami berbagai tipe data field yang ada. Bahkan pengetahuan mengenai hal ini akan bermanfaat ketika Anda merancang berbagai macam tabel dalam sebuah database.
Text
Ini adalah tipe data yang paling umum digunakan. Tipe data ini bisa digunakan untuk field alfanumeric, seperti nama, alamat, kode pos, nomor telepon dan sebagainya. Microsoft Access memberi keleluasaan bagi Anda untuk memasukkan data sampai 255 karakter ke field dengan tipe data ini.
Memo
Tipe data ini mirip dengan teks, tetapi bisa menampung sampai dengan 64.000 karakter. Tipe data text lebih sering dugunakan karena memo tidak bisa diurutkan atau diindeks.
Number
Tipe data ini digunakan untuk menyimpan data numeric yang akan digunakan untuk perhitungan matematis. Anda tidak menggunakan tipe data ini untuk nomor telepon, misalnya, karena nomor telepon tidak perlu diproses secara matematis.
Date/Time
data ini digunakan untuk nilai tanggal dan waktu. Misalnya, Anda bisa menggunakan tipe data ini untuk tanggal lahir atau tanggal pembelian.
Currency
Tipe data ini terutama digunakan untuk nilai mata uang. Tetapi, Anda juga bisa menyertakan data numeric dalam perhitungan yang memerlukan satu sampai empat angka desimal. Tipe data ini, misalnya, bisa digunakan untuk nilai pembelian atau ongkos pengantaran.
Auto Number
Ini adalah angka yang secara otomatis akan terurut atau angka acak yang ditetapkan Microsoft Access untuk record baru yang ditambahkan ke sebuah tabel. Field AutoNumber tidak bisa diedit. Oleh karena itu jenis data ini digunakan untuk field yang harus unik, artinya tidak boleh ada nilai yang sama untuk field ini. Sebagai contoh Anda bisa menggunakan tipe data ini untuk NIM, NIP, KARPEG atau Nomor Induk Siswa.
Yes/No
Tipe data ini hanya bisa mempunyai dua nilai yaitu Yes atau No. Data ini digunakan untuk field yang hanya mempunyai dua nilai. Misalnya, sebuah tabel yang berisi informasi mengenai karyawan bisa menggunakan tipe data ini untuk field status perkawinan di mana hanya memiliki dua nilai yaitu Ya atau Tidak.
OLE Object
Tipe data ini digunakan untuk eksternal objek, seperti bitmap atau file suara. Misalnya, Anda bisa menggunakan tipe data ini untuk menyimpan gambar bitmap (foto) karyawan dalam tabel Karyawan. Meskipun file bitmap yang digunakan disimpan dalam tabel, tetapi file bitmap ini hanya bisa ditampilkan dalam form atau report.
Hyperlink
Ini merupakan gabungan dari teks dan bilangan yang disimpan sebagai teks dan digunakan sebagai alamat hyperlink. Hyperlink digunakan untuk menyimpan pointer ke sebuah situs web atau path ke sebuah file di harddisk. Bila Anda mengklik sebuah hyperlink, Microsoft Access akan mencoba membuka file tersebut dalam aplikasi asli file yang bersangkutan.
Lookup Wizard
Bila Anda menggunakan tipe data ini untuk sebuah field, Anda bisa memilih sebuah nilai dari tabel lain atau dari sebuah daftar nilai yang ditampilkan dalam sebuah kotak daftar atau kotak combo.
2. Teknik Pengkodean dan Teknik Kompresi
Beberapa atribut memiliki data yang besar. Data yang berukuran besar dapat di kodekan dalam jumlah bit yang lebih sedikit dengan metode kompresi. Untuk menghemat ruang penyimpanan, upayakan mengkode data yang disimpan di field dengan benar.
Bentuk kompresi data tertentu digunakan pada perangkat lunak-perangkat lunak pengkompresi data. Teknik pengkompresi data melihat pada pola data dan mengkodekan pada bit yang lebih kecil. Teknik kompresi juga dapat digunakan sebagai dasar algoritma enskripsi data untuk menyandingkan nilai-nilai field kedalam bentuk yang sukar dipahami oleh orang yang tidak berhak, sehingga data menjadi aman.
3. Mengendalikan Integritas Data
Kendali integritas data dapat disatukan kestruktur fisik field dan kendali pemaksaan dilakukan pada field-field itu. Beberapa integritas data yang didukung DBMS modern pada saat ini :
Ø Nilai default adalah niali suatu field dengan mengasumsikan pengguna tidak memasukkan nilai secara explisit pada field yang bersangkutan. Pemberian nilai default dapa field dapat mengurangi waktu pemasukan data dan membantu mengurangi kemungkinan kesalahan pemasukan data yang bersifat umum.
Ø Kendali rentang nilai (domain) membatasi niali-nilai yang mungkin dimasukan kedalam suatu field . kendali rentang harus digunakan secara hati-hati karena rentang suatu niali akan berubah sepanjang waktu.
Ø Kendali nilai full adalah niali kosong (tidak sama dengan spasi). Setiap kunci primer harus mmemiliki kendali integritas yang menolak niali null. Field-field yang lain mungkin memiliki nilai null tergantung kebijakan dari perusahaan.
Ø Integritas referensial pada suatu field membentuk kendali rentang yang memungkinkan DBMS untuk memeriksa apakah niali field sama dengan nilai field yang lainnya di dalam table yang sama. Pada umumnya integritas referensial hanya menjamin nilai rujukan silang, tapi tidak mampu mengoreksinya.
4. Menangani Data yang Hilang
Metode-metode yang dapat digunakan bila ada data yang hilang, anatara lain :
a) Memperkirakan data yang hilang. Meski demikian dalam hal ini, nilai perkiraan harus ditandai agar pengguna tahu bahwa nilai tersebut bukanlah niali sesungguhnya.
b) Lakukan pelacakan data yang hilang. Ini dapat dilakukan dengan bantuan DBMS misalnya dengan suatu pemicu (trigger). Trigger dapat mencatat dan menyimpan data-data yang hilang dalam suatu berkas dan trigger dapat diatur secara periodic untuk membuat laporan dari berkas tersebut.
c) Lakukan pengujian (sensitive testing), sehingga data yang hilang dapat diabaikan kecuali jika nilai tersebut secara signifikan merubah hasilnya.
4) Jelaskan dengan menggunakan contoh denormalisasi ?
Denormalisasi adalah suatu proses mentransformasi relasi yang normal kebentuk spesifikasi rekaman fisik yang tidak normal. Denormalisasi mungkin membagi relasi kebeberapa rekaman fisik, menggabungkan atribut dari berbagai relasi ke suatu rekaman fisik, atau kombinasi dari keduanya. Dnormalisasi meningkatkan kemungkinan kesalahan inkonsistensi data dan dapat memicu perlunya pemrograman ulang jika aturan bisnis berubah.
Kemungkinan-kemungkinan untuk melakukan denormalisasi :
a) Dua entitas dengan relasi satu-ke-satu
Jika salah satu entitas adalah partisipan optional, jika entitas yang sesuai hadir dalam kebanyakan waktu, maka mungkin bijaksana bila menggabungkan 2 relasi kedalam 1 definisi tunggal rekaman.
Memperlihatkan hubungan antara entitas mahasiswa dengan entitas aplikasi beasiswa yang mungkin harus dilengkapi oleh mahasiswa yang bersangkutan. Satu rekaman mungkin dapat dibentuk 4 field dari relasi ternormalisasi mahasiswa dan apliksai_beasiswa. Pada kasus ini field entitas optional di izinkan mempunya null.
b) Relasi banyak-ke-banyak (entitas asosiatif) dengan atribut bukan kunci.
Sangat disarankan untuk menggabungkan atribut dari salah satu entitas kerekaman yang memiliki relasi “banyak”, sehingga mengabaikan satu langkah operasi penggabungan pada banyak modul pengakses data. Ini sangat bermanfaat saat operasi penggabungan itu sering terjadi dan merupakan prosen yang berjalan secara intensif.
Penawaran harga dari berbagai jenis barang dan dari vendor yang berbeda-beda. Pada kasus ini field dari relasi bagian dan relasi penawaran_harga dapat dikombinasikan kedalam 1 rekaman untuk mempermudah operasi join dan having antara 3 relasi secara bersamaan
c) Data rujukan
Data rujukan hadir pada entitas pada salah satu sisi relasi “satu-ke-satu’, dan entitas ini berpartisipasi pada bagian yang tidak berhubungan dengan bagian basis data yang lain. Kita harus sungguh-sungguh mempertimbangkan untuk menggabungkan 2 entitas menjadi satu definisi rekaman tunggal saat instansiasi pada sisi ‘banyak’ berjumlah sedikit untuk tipa instansiasi pasangannya dari sisi ‘satu’.
Dimana beberapa item memiliki deskripsi yang sama dan tiap deskripsi hanya berhubungan dengan satu item. Pada kasus seperti ini, data instruksi penyimpanan dapat disimpan pada data rekaman item (Tentu saja untuk meningkatkan redundansi data dan kemungkinan untuk pemeliharaan data extra).
Posting Komentar