TUJUAN PENGEMBANGAN DAN KEUNTUNGAN BASIS DATA
Tujuan Pengembangan Basis Data oleh James Martin
(1975) dibedakan atas 2 (dua), yaitu :
1.Tujuan Primer, sebagai tujuan utama yang ingin
dicapai dalam setiap usaha perancangan dan pengembangan basis data
2.Tujuan Sekunder, merupakan tujuan tambahan untuk
mencapai tujuan primer
Terdapat 14 (empat belas) Tujuan Primer pengembangan
Basis Data (James Martin, 1975), yaitu :
1.Data dalam basis data dapat digunakan oleh banyak
pemakai.
2.Menjaga investasi intelektual, kebutuhan baru akan
pengolahan data dapat terpenuhi dari data yang tersedia saat ini.
3.Penekanan biaya, ada 3 hal yang berkaitan, yaitu :
biaya penyimpanan, biaya penggunaan data, dan tingginya biaya ketika membuat
perubahan-perubahan pada basis data.
4.Menghilangkan pengembangan sistem ganda (poliferasi)
5.Kinerja (performance)
6.Kejelasan (clarity)
7.Kemudahan pemakaian
8.Fleksibilitas penggunaan (flexibility)
9.Kebutuhan data yang tidak terantisipasi dapat
dipenuhi dengan cepat.
10.Perubahan yang mudah
11.Akurasi (accuracy) dan konsistensi (consictency)
12.Privasi (privacy)
13.Keamanan (security)
14.Ketersediaan (availability)
Tujuan Sekunder pengembangan Basis Data (James Martin,
1975), yaitu :
1.Kebebasan Data secara fisik
2.Kebebasan Data secara logika
3.Pengendalian atau minimalisasi kerangkapan data
4.Kecepatan Akses
5.Kecepatan pencarian
6.Standarisasi Data
7.Tersedianya kamus data
8.Antarmuka pemrogram tingkat tinggi
9.Bahasa end-user
10.Pengendalian integritas
11.Kecepatan pemulihan dari kerusakan
12.Kemampuan perubahan penyesuaian (tuning)
13.Perancangan dan pengawasan alat-alat
14.Pengorganisasian kembali atau migrasi data dapat
dilakukan secara otomatis
Keuntungan dari Pengembangan Basis Data (Martin, 1975)
:
1.Kerangkapan Data dapat diminimalkan
2.Inkonsistensi Data dapat dihindari
3.Data dalam basis data dapat digunakan secara bersama
(multiuser)
4.Standarisasi data dapat dilakukan
5.Pembatasan untuk keamanan data dapat diterapkan
6.Integritas data dapat dipelihara
7.Perbedaan kebutuhan data dapat diseimbangkan
Keuntungan Pengembangan Basis Data (Kamran Parsaye,
Mark Chignell, Setrag Khoshafian, dan Harry Wong, 1989) adalah sebagai berikut
:
1.Akses bersama data untuk pengguna yang berbeda
2.Keamanan data
3.Meningkatkan kemudahan dan efisiensi update untuk
pemeliharaan
Keuntungan Pengembangan Basis Data (Raymond McLeod Jr.
dan George Schell, 2001) adalah sebagai berikut :
1.Mengurangi kerangkapan data
2.Menghindari ketergantungan data
3.Memungkinkan integritas data dari banyak file
4.Pemanggilan data dan informasi cepat
5.Meningkatkan keamanan data
KEKANGAN ATAU ATURAN DAN PANDANGAN DALAM BASIS
DATA
Ø Tujuannya
:
Untukmenjaminbahwa data yang
diinputkanpadatabel-tabel data base mempunyaiintegritas yang terjaga, sehinggakemungkinankesalahan
input data jauhberkurang.
Terdapatbeberapaaturan
yang harusdipatuhidalam file-file basis
data.Aturantersebutberhubungandenganaspek-aspekpentingdalam basis data yaitu:
a.
Redudansi Data
b.
Inkonsistensi data
c.
Data terisolasi
d.
Security data
e.
Integritas data
a. Redudansi data :
Redudansi
data adalahmunculnya data-data berulang kali pada file basis data yang
semestinyatidakdiperlukan.
b. Inkonsistensidata :
• Data Inconsistency, yaitumunculnya data yang tidakkonsistenpadamedan yang
samauntukbeberapa file dengankunci yang sama. Ketidak-konsistenan data
biasanyaterjadiakibatkesalahandalampemasukan data (data entry) atau update
anomaly, yaitusuatu proses untukmeng-update data, tetapimengakibatkanmunculnya
data yang tidakkonsistenataukehilanganinformasitentangobjek yang ditinjau.
c. Data terisolasi :
• Data terisolasidisebabkanolehpemakaianbeberapa file basis data dimana
program aplikasitidakdapatmengakses data-data dari file tertentusehinggaseolah-olahada
file yang terpisah/terisolasiterhadap file yang lain dalam basis data.
• Data
terisolasiharusdihindarikarenaakanberakibatpadatidaklengkapnyainformasi yang
dihasilkandaripengolahan data dalam basis data.
d. Security data :
Prinsipdasarkeamanan
data dalam basis data :
- Data-data dalam
basis data merupakansumberinformasi yang
sangatpentingdanrahasiasehinggaharusdijagadariberbagaihal yang
dapatmengacaukanataumerusak data.
- Keamanan data
merupakanaspekkritisdalam basis data.
e. Integritasdata :
• Integritas data berhubungandengankinerjasistem agar
dapatmelakukankontrolataukendalipadasemuabagiansistem,
sehinggasistemselaluberoperasidalampengendalian yang penuh.
• Cara menjagaintegritas data adalahmenyakinkanbahwanilai-nilai data
adalahbenar. Hal tsbdilakukandenganmengesetsecaraseksamaprosedurpenangkapan
data danmembuatmoduldalam program aplikasiuntukmengecekkeabsahannilai data
saatdimasukkankedalammesin (data entry)
2. Kekangan
Kardinalitas
·
Jenis hubungan
antartipe entitas seringkali dinyatakan tidak sekedar dalam bentuk berupa One
to One, One to Many, Many to One, dan Many to Many,
melainkan juga dengan menyertakan kekangan kardinalitas.
·
Kekangan Kardinalitas
(cardinality constraint) adalah suatu
keadaan yang digunakan untuk menyatakan jumlah instan dalam sebuah entitas yang
dapatdikaitkan dengan sebuah instan pada entitas lain.
·
Kardinalitas Minimum adalah jumlah instan tersedikit dalam sebuah
entitas yang mungkin dikaitkan dengan setiap instan pada entitas lain.
Kardinalitas Maksimum adalah jumlah instan terbanyak dalam sebuah
entitas yang mungkin dikaitkan dengan setiap instan pada entitas lain.
3. kesimpulan dari 2
contoh di atas adalah bahwa :
·
Kardinalitas minimum
dapat terbagi atas kardinalitas minimum nol atau kardinalitas minimum 1
ARSITEKTUR BASIS DATA
Arsitektur Basis data
merupakan suatu kumpulan data yang tersimpan secara sistematik dimana user
dapat melihat data dan bagaimana cara user melihat data tersebut.Arsitektur ini
juga berfungsi memberikan kerangka kerja bagi pembangunan basis data.
LEVEL ARSITEKTUR BASIS DATA
Menurut ANSI/SPARC, arsitektur basis data terbagi atas tiga level yaitu :
1. Internal/Physical Level: berhubungan dengan bagaimana data disimpan secara fisik (physical storage). Internal level adalah level terendah untuk merepresentasikan basis data. Record disimpan dalam media penyimpanan dalam format byte. Didefinisikan sebagai sebuah skema internal.
2. External /View Level: berhubungan dengan bagaimana data direpresentasikan dari sisi setiap user. View level adalah level user, yang dimaksud dengan user adalah programmer, end user atau Database Administrator (DBA). (programmer : bahasa yang digunakan adalah bahasa pemrograman seperti C, COBOL, atau PL/I), (end user : bahasa yang digunakan adalah bahasa query atau menggunakan fasilitas yang tersedia pada program aplikasi pada level eksternal ini, user dibatasi pada kemampuan perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan aplikasi basis data yang didefinisikan sebagai sebuah skema eksternal.)
3. Conceptual/Logical Level: Yang menghubungkan antara internal & external level. Conceptual level adalah sebuah representasi seluruh muatan informasi yang dikandung oleh basis data.
Tingkatan level ini dilihat dari cara user dalam memahami atau mengetahui data.
PEMETAAN
Conceptual/Internal Mapping yaitu pemetaan yang mendefinisikan hubungan antara level konseptual dan level internal. Pemetaan ini menjelaskan bagaimana record & field pada level konseptual direpresentasikan pada level internal.
External/Conceptual Mapping yaitu pemetaan yang mendefinisikan hubungan antara level eksternal dan level konseptual.
MODEL-MODEL DATA
Model data adalah sekumpulan tool konseptual untuk mendeskripsikan data, relasi-relasi antar data, semantik data & konsistensi konstrain.
Object-based logical models
Object base logical model terbagi atas beberapa model, yaitu:
1. Entity-relationship model
2. Object-oriented model
3. Semantic data model
4. Functional data model
Dua dari model di atas yaitu:
1. Entity-relationship Model E-R model didasarkan atas persepsi terhadap dunia nyata yang terdiri dari sekumpulan objek, disebut entity dan hubungan antar objek tersebut, disebut relationship. Entity adalah objek di dunia yang bersifat unik. Setiap entity mempunyai atribut yang membedakannya dengan entity lainnya.
2. Object-Oriented Model Model berorientasi objek berbasiskan kumpulan objek, dimana setiap objek berisi:
• Nilai yang disimpan dalam variabel instant, dimana variabel tersebut “melekat” dengan objek itu sendiri.
• Metode : operasi yang berlaku pada objek yang bersangkutan.
• Objek-objek yang memiliki tipe nilai & metode yang sama dikelompokkan dalam satu kelas. Kelas disini mirip dengan tipe data abstrak pada bahasa pemrograman.
• Sending a message : sebuah objek dapat mengakses data sebuah objek yang lain hanya dengan memanggil metode dari objek tersebut.
Record-based logical models
Terdapat beberapa model dalam kelompok ini :
1. Model Relasional ( Relational Model), Model relasional menggunakan kumpulan tabel-tabel untuk merepresentasikan data & relasi antar data tersebut.
2. Model Jaringan (Network Model ), Data dalam model jaringan direpresentasikan dengan sekumpulan record, dan relasi antara data direpresentasikan oleh record & link.
3. Model Hirarki (Hirarchical Model), Mirip dengan model jaringan. Data direpresentasikan dalam record dan link. Perbedaannya adalah, pada model hirarki record-record diorganisasikan sebagai tree (pohon) daripada graf. Model relasional berbeda dengan model jaringan & hirarki, dalam hal penggunaan pointer atau link.
Selain itu pada arsitektur data,terdapat Bahasa Basis Data. Bahasa Basis Data ini dibagi menjadi 3 bagian ,yaitu:
1. DDL(Data Definition Language)
DDL digunakan untuk mendefinisikan, mengubah, serta menghapus basis data dan objek-objek yang diperlukan dalam basis data, misalnya tabel, view, user, dan sebagainya.
DDL yang digunakan adalah CREATE untuk membuat objek baru, USE untuk menggunakan objek, ALTER untuk mengubah objek yang sudah ada, dan DROP untuk menghapus objek. DDL biasanya digunakan oleh administrator basis data dalam pembuatan sebuah aplikasi basis data.Jadi DDL digunakan ketika kita ingin membuat, mengubah, dan menghapus object pada database. oleh karena itu DDL lebih berhubungan pada object bukan pada isi atau data. kata-kata yang akan sering kita jumpai dalam DDL antara lain : Create, Use, Alter, dan Drop.
2. Data Manipulation Language (DML)
Data Manipulation Language (DML) adalah bahasa basis data yang berguna untuk melakukan modifikasi dan pengambilan data pada suatu basis data. Modifikasi data terdiri dari: penambahan (insert), pembaruan (update), penghapusan (delete), seleksi data (selection) dan membuat tabel maya (view).
Penambahan data (Insert) pada sebuah tabel:
Syntax:
INSERT INTO [(field1, field2, … fieldn)] VALUES
bisa berbentuk nilai tunggal atau berbentuk SQL query. Syarat dari , jumlah, urutan dan jenis datanya harus sama.
Contoh : insert into Mahasiswa (nrp, nama, alamat) values (’5105100234′, ‘Rayna’, ‘Surabaya’);
Pembaruan data (Update) pada sebuah tabel:
Syntax:
UPDATE SET = [,=, … =]
Contoh : update Mahasiswa set nama = ‘Rama’ where nrp = ’5105100234′ ;
Penghapusan data (delete) pada sebuah tabel:
Syntax:
DELETE FROM [WHERE ]
[Where ] sama seperti where yang dipelajari pada SQL.
Contoh : delete from Mahasiswa where nrp = ’5105100234′:
3. DCL(Data Control Language)
Merupakan pemberian otoritas/hak pakai atau perintah-perintah yang dapat digunakan untuk menjaga keamanan basis data.Perintah tersebut dapat dipakai untuk menentukan akses basis data hanya dapat dilakukan oleh orang-orang tertentu dan dengan macam akses yang dibatasi pula.Yang biasa digunakan pada DCL ini ada Grant(memberi hak) dan revoke(mengambil hak).
LEVEL ARSITEKTUR BASIS DATA
Menurut ANSI/SPARC, arsitektur basis data terbagi atas tiga level yaitu :
1. Internal/Physical Level: berhubungan dengan bagaimana data disimpan secara fisik (physical storage). Internal level adalah level terendah untuk merepresentasikan basis data. Record disimpan dalam media penyimpanan dalam format byte. Didefinisikan sebagai sebuah skema internal.
2. External /View Level: berhubungan dengan bagaimana data direpresentasikan dari sisi setiap user. View level adalah level user, yang dimaksud dengan user adalah programmer, end user atau Database Administrator (DBA). (programmer : bahasa yang digunakan adalah bahasa pemrograman seperti C, COBOL, atau PL/I), (end user : bahasa yang digunakan adalah bahasa query atau menggunakan fasilitas yang tersedia pada program aplikasi pada level eksternal ini, user dibatasi pada kemampuan perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan aplikasi basis data yang didefinisikan sebagai sebuah skema eksternal.)
3. Conceptual/Logical Level: Yang menghubungkan antara internal & external level. Conceptual level adalah sebuah representasi seluruh muatan informasi yang dikandung oleh basis data.
Tingkatan level ini dilihat dari cara user dalam memahami atau mengetahui data.
PEMETAAN
Conceptual/Internal Mapping yaitu pemetaan yang mendefinisikan hubungan antara level konseptual dan level internal. Pemetaan ini menjelaskan bagaimana record & field pada level konseptual direpresentasikan pada level internal.
External/Conceptual Mapping yaitu pemetaan yang mendefinisikan hubungan antara level eksternal dan level konseptual.
MODEL-MODEL DATA
Model data adalah sekumpulan tool konseptual untuk mendeskripsikan data, relasi-relasi antar data, semantik data & konsistensi konstrain.
Object-based logical models
Object base logical model terbagi atas beberapa model, yaitu:
1. Entity-relationship model
2. Object-oriented model
3. Semantic data model
4. Functional data model
Dua dari model di atas yaitu:
1. Entity-relationship Model E-R model didasarkan atas persepsi terhadap dunia nyata yang terdiri dari sekumpulan objek, disebut entity dan hubungan antar objek tersebut, disebut relationship. Entity adalah objek di dunia yang bersifat unik. Setiap entity mempunyai atribut yang membedakannya dengan entity lainnya.
2. Object-Oriented Model Model berorientasi objek berbasiskan kumpulan objek, dimana setiap objek berisi:
• Nilai yang disimpan dalam variabel instant, dimana variabel tersebut “melekat” dengan objek itu sendiri.
• Metode : operasi yang berlaku pada objek yang bersangkutan.
• Objek-objek yang memiliki tipe nilai & metode yang sama dikelompokkan dalam satu kelas. Kelas disini mirip dengan tipe data abstrak pada bahasa pemrograman.
• Sending a message : sebuah objek dapat mengakses data sebuah objek yang lain hanya dengan memanggil metode dari objek tersebut.
Record-based logical models
Terdapat beberapa model dalam kelompok ini :
1. Model Relasional ( Relational Model), Model relasional menggunakan kumpulan tabel-tabel untuk merepresentasikan data & relasi antar data tersebut.
2. Model Jaringan (Network Model ), Data dalam model jaringan direpresentasikan dengan sekumpulan record, dan relasi antara data direpresentasikan oleh record & link.
3. Model Hirarki (Hirarchical Model), Mirip dengan model jaringan. Data direpresentasikan dalam record dan link. Perbedaannya adalah, pada model hirarki record-record diorganisasikan sebagai tree (pohon) daripada graf. Model relasional berbeda dengan model jaringan & hirarki, dalam hal penggunaan pointer atau link.
Selain itu pada arsitektur data,terdapat Bahasa Basis Data. Bahasa Basis Data ini dibagi menjadi 3 bagian ,yaitu:
1. DDL(Data Definition Language)
DDL digunakan untuk mendefinisikan, mengubah, serta menghapus basis data dan objek-objek yang diperlukan dalam basis data, misalnya tabel, view, user, dan sebagainya.
DDL yang digunakan adalah CREATE untuk membuat objek baru, USE untuk menggunakan objek, ALTER untuk mengubah objek yang sudah ada, dan DROP untuk menghapus objek. DDL biasanya digunakan oleh administrator basis data dalam pembuatan sebuah aplikasi basis data.Jadi DDL digunakan ketika kita ingin membuat, mengubah, dan menghapus object pada database. oleh karena itu DDL lebih berhubungan pada object bukan pada isi atau data. kata-kata yang akan sering kita jumpai dalam DDL antara lain : Create, Use, Alter, dan Drop.
2. Data Manipulation Language (DML)
Data Manipulation Language (DML) adalah bahasa basis data yang berguna untuk melakukan modifikasi dan pengambilan data pada suatu basis data. Modifikasi data terdiri dari: penambahan (insert), pembaruan (update), penghapusan (delete), seleksi data (selection) dan membuat tabel maya (view).
Penambahan data (Insert) pada sebuah tabel:
Syntax:
INSERT INTO [(field1, field2, … fieldn)] VALUES
bisa berbentuk nilai tunggal atau berbentuk SQL query. Syarat dari , jumlah, urutan dan jenis datanya harus sama.
Contoh : insert into Mahasiswa (nrp, nama, alamat) values (’5105100234′, ‘Rayna’, ‘Surabaya’);
Pembaruan data (Update) pada sebuah tabel:
Syntax:
UPDATE SET = [,=, … =]
Contoh : update Mahasiswa set nama = ‘Rama’ where nrp = ’5105100234′ ;
Penghapusan data (delete) pada sebuah tabel:
Syntax:
DELETE FROM [WHERE ]
[Where ] sama seperti where yang dipelajari pada SQL.
Contoh : delete from Mahasiswa where nrp = ’5105100234′:
3. DCL(Data Control Language)
Merupakan pemberian otoritas/hak pakai atau perintah-perintah yang dapat digunakan untuk menjaga keamanan basis data.Perintah tersebut dapat dipakai untuk menentukan akses basis data hanya dapat dilakukan oleh orang-orang tertentu dan dengan macam akses yang dibatasi pula.Yang biasa digunakan pada DCL ini ada Grant(memberi hak) dan revoke(mengambil hak).
PENGANTAR MODEL DATA SEMANTIC
Model data Semantic (SDM),
seperti model data lain, adalah cara penataan data untuk mewakili dalam cara
yang logis. SDM berbeda dari model data yang
lain, namun, dalam hal ini berfokus pada penyediaan makna lebih dari data itu
sendiri, bukan semata-mata atau terutama pada hubungan dan atribut data.
SDM memberikan pemahaman
tingkat tinggi data dengan abstrak itu lebih jauh dari aspek fisik penyimpanan
data. [2]
Mewakili Dunia Nyata dengan
Entitas di SDM
Dalam SDM, entitas mewakili
beberapa aspek atau item di dunia nyata, seperti karyawan. Entitas adalah mirip dengan rekor dalam sistem relasional
atau objek dalam sistem berorientasi objek. Entitas
ini di SDM berfokus pada jenis, yang lebih umum, bukan set data. Dalam SDM, suatu entitas merupakan gagasan yang sangat dasar
dari sebuah objek dunia nyata atau konseptual yang didefinisikan oleh atribut
tunggal.
Misalnya, seorang SDM tipe
entitas mungkin orang, yang menyediakan kategori dasar yang dapat dengan
mudah dipahami. Dalam model relasional,
bagaimanapun, Anda mungkin berakhir dengan sejumlah tabel yang berbeda
"termasuk orang, pasangan, anak, rumah, dan pekerjaan."
Masing-masing merupakan bagian dari hal-hal apa yang membuat orang, tetapi
dengan SDM, orang adalah seluruh entitas, bukan memecahnya menjadi
bagian-bagian.
Dengan cara ini, suatu
entitas di SDM sangat mirip dengan domain. Oleh
karena itu, di dalam domain ini orang, akan ada daftar nama-nama orang
yang akan diwakili oleh data. Benda-benda di domain ini kemudian akan menunjukkan
contoh-contoh spesifik dari seseorang yang diwakili oleh setiap orang entitas.
Sebagai contoh, nama domain mengandung Orang
Bob, Sue, Jim, Betty, dan Clyde. Masing-masing
poin nama ke turunan ojbect spesifik Person, sehingga Bob poin ke rekor
memberikan rincian tentang Bob, seperti nama, jenis kelamin, atau status
perkawinan, dan seterusnya untuk setiap perusahaan yang terdaftar di bawah Person.
[1] [2]
MODEL HIERARKIS
Model database Hierarki merupakan model data
yang dimana data tersebut diatur dengan struktur data tree. Struktur ini dapat
mewakili informasi menggunakan hubungan child/parent: setiap parent dapat
memiliki banyak child, tetapi setiap child hanya boleh memiliki satu parent (yang
dikenal juga dengan hubungan 1-ke-banyak). Seluruh atribut dari record
yang ditentukan telah diatur dengan tipe entitas.
Contoh dari Model
hierarki
Pada database tipe entiti sama dengan tabel. Setiap
record individual diwakili sebagai baris, dan setiap atribut sebagai kolom.
Tipe entiti berhubungan satu sama lain dengan menggunakan pemetaan 1:N,
juga dikenal sebagai hubungan satu-ke-banyak. Model ini dikenal sebagai model
database awal yang diciptakan oleh IBM pada tahun 1960-an.
Database hierarki yang paling banyak digunakan saat
ini ialah IMS dikembangkan oleh IBM
dan Registry Windows oleh Microsoft.
Model data hierarki kehilangan daya tariknya
sebagai Model Relasional Edgar F.Codd menjadi standar de facto yang digunakan
secara virtual oleh seluruh sistem manajemen database saat ini. Implementasi
Database Relasional dari model hierarki pertama sekali dipublikasikan pada
tahun 1992.[1]
Sebuah organisasi dapat menyimpan informasi pegawai
pada tabel yang mengandung atribut/kolom seperti nomor pegawai, nama awal, nama
akhir, dan kode departemen. Organisasi menyediakan setiap pegawai dengan
hardware computer seperti yang dibutuhkan, namun peralatan komputer hanya dapat
digunakan dari pegawai yang telah disetujui. Organisasi dapat menyimpan
informasi hardware komputer pada tabel terpisah yang termasuk setiap bagian
dari nomor serial, tipe, dan pegawai yang menggunakannya. Bentuk tabel akan
tampak seperti ini:
|
|
Pada model ini, tabel data pegawai mewakili bagian "parent"
dari hierarki, sedang tabel komputer mewakili bagian "child" dari
hierarki. Secara kontras dari stuktur tree biasanya ditemukan pada algoritma
software komputer, pada model ini child menuju parent. Seperti yang
diperlihatkan, setiap pegawai dapat memiliki beberapa peralatan komputer, namun
setiap peralatan komputer hanya boleh dimiliki satu pegawai.
Consider the following structure:
|
No
Pegawai
|
Pangkat
|
Laporan
ke
|
|
10
|
Direktur
|
|
|
20
|
Manager Senior
|
10
|
|
30
|
Juru Ketik
|
20
|
|
40
|
Programmer
|
20
|
Pada tabel ini, "child" memiliki tipe
yang sama seperti "parent". Hierarki yang menunjukka Nomor Pegawai 10
merupakan atasan dari 20, serta setiap laporan 30 dan 40 pada 20 diwakili
dengan kolom "Laporan Ke". Pada bahasan database Relasional, kolom
Laporan Ke merupakan foreign key yang mereferensikan kolom Nomor
Pegawai. Jika tipe data "child" berbeda, maka "child"
berada pada tabel yang berbeda, namun harus terdapat foreign key yang
mereferensikan kolom Nomor Pegawai dari tabel pegawai.
Model sederhana ini biasa nya dikenal sebagai Model
Adjacency list, yang diperkenalkan oleh Dr. Edgar F Codd setelah
kritik awal muncul yang mengatakan bahwa model relasional tidak dapat
memodelkan data hierarki. Registry Windows merupakan salah satu database
hierarki yang menyimpan pengaturan konfigurasi dan pilihan dari sistem operasi
Microsoft Windows.
MODEL JARINGAN
Model Jaringan merupakan model database yang
diyakini sebagai cara fleksibel mewakili objek dan hubungan mereka. Model ini
memiliki fitur istimewa yang pada skema, diperlihatkan sebagai grafik dengan
tipe objek ialah node, tipe hubungannya ialah kurva, yang tidak terbatas dengan
menjadi hierarki atau berkisi
Contoh dari Model
Jaringan.
Penemu asli dari Model Jaringan ialah Charles
Bachman, dan dikembangkan menjadi spesifikasi standar pada 1969 di
Konsorsium CODASYL
Sementara data struktur model hierarkis merupakan sebagai record
tree, dengan setiap record memiliki satu record parent dan banyak child, model
jaringan ini membolehkan setiap record untuk memiliki parent dan record yang
banyak, membentuk sebuah stuktur grafik umum. Sifat ini diterapkan pada dua
tingkatan: yaitu skema merupakan grafik umum dari tipe record yang dihubungkan
oleh tipe hubungan yang disebut "set tipe" pada CODASYL), dan
database itu sendiri yang merupakan grafik umum dari kejadian record yang
terhubung dengan hubungan set CODASYL. Siklus dapat diterapkan pada kedua
tingkatan. Peraturan untama yang paling berlaku dari model jaringan, dengan
perbandingannya pada model hierakis ialah diizinkannya model yang lebih alami dari
hubungan antara entiti. Walaupun model telah secara luas dikembangkan dan
digunakan, model ini gagal untuk menjadi dominan dengan dua alasan utama.
Pertama, IBM memilih untuk tetap menggunakan model hierarki dengan
semi-jaringan pada produk jadinya seperti IMS dan DL/I. Kedua, model ini pada
akhirnya digantikan oleh model relasional, yang menyediakan tingkatan yang
lebih tinggi, dengan tampilan yang lebih bagus. Hingga pada awal tahun 1980-an
manfaat hasil dari tampilan navigasi tingkatan rendah yang menyediakan database
hierarki dan jaringan diyakinkan untuk aplikasi skala besar, namun setelah
hardware menjadi lebih cepat, fleksibilitas dan produktifitas lebih dari model
relasional sedikit demi sedikit membuat model jaringan berangsur-angsur menjadi
usang pada penggunaan perusahaan.
Beberapa sistem database terkenal yang menggunakan
jaringan model termasuk:
- Integrated Data Store (IDS)
- IDMS (Integrated Database Management System)
- RDM Embedded
- TurboIMAGE
- Unisys OS 2200 database
Pada tahun 1969, Konferensi Bahasa Sistem Data
(CODASYL) meresmikan spesifikasi pertama dari model database jaringan. Kemudian
diikuti dengan penerbitan kedua pada tahun 1971, yang mennjadi dasar dari semua
implementasinya. Proyek tersebuk berlanjut pada awal tahun 1980an, memuncak
pada peresmian Organisasi Standarisasi Internasional (ISO), namun hanya
sedikit berpengaruh pada produk ini.
Pangkalan data[1] atau basis data (bahasa Inggris: database), atau
sering pula dieja basisdata, adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat
diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi
dari basis data tersebut. Perangkat lunak
yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri
(query) basis data disebut sistem
manajemen basis data (database management system, DBMS).
Sistem basis data dipelajari dalam ilmu informasi.
Istilah "basis data" berawal dari ilmu
komputer. Meskipun kemudian artinya semakin luas, memasukkan hal-hal di luar
bidang elektronika, artikel ini mengenai basis data komputer. Catatan yang
mirip dengan basis data sebenarnya sudah ada sebelum revolusi industri yaitu
dalam bentuk buku besar, kuitansi dan kumpulan data yang berhubungan dengan
bisnis.
Konsep dasar dari basis data adalah kumpulan dari
catatan-catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah basis data memiliki
penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya: penjelasan
ini disebut skema.
Skema menggambarkan obyek yang diwakili suatu basis data, dan hubungan di
antara obyek tersebut. Ada banyak cara untuk mengorganisasi skema, atau
memodelkan struktur basis data: ini dikenal sebagai model
basis data atau model data. Model yang umum digunakan sekarang
adalah model relasional,
yang menurut istilah layman mewakili semua informasi dalam bentuk tabel-tabel
yang saling berhubungan dimana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom
(definisi yang sebenarnya menggunakan terminologi matematika). Dalam model ini,
hubungan antar tabel diwakili denga menggunakan nilai yang sama antar tabel.
Model yang lain seperti model hierarkis
dan model jaringan menggunakan cara yang lebih
eksplisit untuk mewakili hubungan antar tabel.
Istilah basis data mengacu pada koleksi dari
data-data yang saling berhubungan, dan perangkat lunaknya seharusnya mengacu
sebagai sistem manajemen basis data (database management system/DBMS).
Jika konteksnya sudah jelas, banyak administrator dan programer menggunakan
istilah basis data untuk kedua arti tersebut.
Lingkungan basis data adalah sebuah habitat di mana
terdapat basis data untuk bisnis. Dalam lingkungan basis data, pengguna
memiliki alat untuk mengakses data. Pengguna melakukan semua tipe pekerjaan dan
keperluan mereka bervariasi seperti menggali data (data mining),
memodifikasi data, atau berusaha membuat data baru. Masih dalam lingkungan
basis data, pengguna tertentu tidak diperbolehkan mengakses data, baik secara
fisik maupun logis. (Koh, 2005, dalam Janner Simarmata & Imam Paryudi 2006:
33).
Perangkat lunak basis data yang banyak digunakan
dalam pemrograman dan merupakan perangkat basis data aras tinggi (high level):
MANFAAT DARI PENGGUNAAN
BASISDATA.
a. Dapat menghindari adanya redundancy atau duplikasi data, yang merupakan
salah satu penyebab terjadinya inkonsistensi data.
b. Menyediakan interface untuk multiuser, sehingga suatu basis data dapat digunakan oleh beberapa user dalam waktu yang bersamaan.
c. Pengguna dapat menyimpan, mengubah, maupun menampilkan data yang diinginkan secara mudah dan cepat.
d. Pada sistem basis data, dapat ditambahkan aturan keamanan sehingga dapat membatasi akses user terhadap basis data tersebut.
e. Memudahkan pengguna dalam melakukan backup dan recovery data.
b. Menyediakan interface untuk multiuser, sehingga suatu basis data dapat digunakan oleh beberapa user dalam waktu yang bersamaan.
c. Pengguna dapat menyimpan, mengubah, maupun menampilkan data yang diinginkan secara mudah dan cepat.
d. Pada sistem basis data, dapat ditambahkan aturan keamanan sehingga dapat membatasi akses user terhadap basis data tersebut.
e. Memudahkan pengguna dalam melakukan backup dan recovery data.
Jelaskan masalah-masalah yang dapat ditemui jika tidak menggunakan
basisdata.
a. Mungkin terjadi duplikasi data yang menyebabkan banyak space (memori)
komputer yang terbuang sia-sia untuk menyimpan data yang sama. Selain
itu, juga dapat menyebabkan terjadi inkonsistensi data, yaitu saat data yang
sama diubah hanya pada satu tempat saja sedangkan di tempat lainnya tidak
diubah.
b. Sulitnya menganalisa keterhubungan data atau memperoleh data yang saling berkaitan karena memerlukan pekerjaan/proses tambahan dalam memahami keterkaitan antar data yang disimpan.
c. Tidak adanya format baku dalam penyimpanan data sehingga menyebabkan data tersimpan tanpa adanya format yang sama. Hal ini dapat menyebabkan sulitnya dalam mengolah data.
d. Membutuhkan waktu yang lebih lama dalam pencarian data karena data kurang terstruktur.
e. Sulitnya untuk berbagi data karena setiap program atau aplikasi memiliki keterbatasan dalam mengakses data dari program atau aplikasi lainnya.
b. Sulitnya menganalisa keterhubungan data atau memperoleh data yang saling berkaitan karena memerlukan pekerjaan/proses tambahan dalam memahami keterkaitan antar data yang disimpan.
c. Tidak adanya format baku dalam penyimpanan data sehingga menyebabkan data tersimpan tanpa adanya format yang sama. Hal ini dapat menyebabkan sulitnya dalam mengolah data.
d. Membutuhkan waktu yang lebih lama dalam pencarian data karena data kurang terstruktur.
e. Sulitnya untuk berbagi data karena setiap program atau aplikasi memiliki keterbatasan dalam mengakses data dari program atau aplikasi lainnya.
Jelaskan bagaimana kedudukan pengembangan basisdata dalam pengembangan
sistem informasi secara keseluruhan.
Saat ini basis data sangat diperlukan untuk pengembangan informasi.
Pengembangan basis data itu sendiri harus dilakukan sejalan dengan pengembangan
sistem informasi. Hal ini ditujukan agar sistem informasi yang dirancang dan
diproyeksikan dapat menghasilkan sebuah sistem yang secara keseluruhan bekerja
dengan semua aspek/tahapan yang membangunnya. Pengembangan basis data itu
sangat menunjang pengembangan sistem informasi karena basis data adalah salah
satu komponen penting dalam sistem informasi yang merupakan dasar dalam
penyediaan informasi. Selain itu dengan basis data kita dapat menentukan
kualitas informasi dengan cepat, akurat, tepat pada waktunya dan relevan.
Tidak hanya itu, keamanan sistem informasi terletak pada keamanan sistem
basis datanya karena salah satu aspek yang terpenting dalam keamanan sistem
informasi adalah proteksi terhadap pengaksesan dan perusakan data oleh pemakai
yang tidak berwenang.
Jelaskan dan bandingkan fitur-fitur yang terdapat pada DBMS Oracle,
PostGree SQL, dan SQL Server.
Oracle merupakan DBMS yang dikembangkan oleh Oracle Corporation. DBMS ini
pertama kali disebarluaskan pada November 1979. Saat ini, versi stabil yang
terbaru adalah versi 11g Release 2, yang diluncurkan pada September 2009.
Oracle merupakan perangkat lunak berbayar.
PostgreSQL merupakan DBMS yang dikembangkan oleh PostgreSQl Global
Development Group. Versi pertama disebarluaskan pada Juni 1989. Versi stabil
yang terbaru adalah versi 9.0.3, yang diluncurkan pada 31 Januari 2011.
PostgreSQL merupakan perangkat lunak tidak berbayar dan open source.
Microsoft SQL Server merupakan DBMS yang dikembangkan oleh Microsoft. DBMS
ini hanya dapat digunakan di atas sistem operasi Windows. Versi
pertama disebarluaskan pada 1989. Versi stabil yang terbaru adalah versi
10.5, yang diluncurkan pada tahun 2008. Seperti produk Microsoft lainnya,
Microsoft SQL Server juga merupakan perangkat lunak berbayar.
PERANCANGAN BASIS DATA
Perancangan
basis data merupakan proses menciptakan perancangan untuk basis data yang akan
mendukung operasi dan tujuan perusahaan (Connolly,2002,p279). Dalam merancang
suatu basis data, digunakan metodologi-metodologi yang membantu dalam tahap
perancangan basis data. Metodologi perancangan adalah pendekatan struktur
dengan menggunakan prosedur, teknik, alat, serta bantuan dokumen untuk membantu
dan memudahkan dalam proses perancangan. Dengan menggunakan teknik metode
disain ini dapat membantu dalam merencanakan, mengatur, mengontrol, dan
mengevaluasi database development project (Connolly,2002,p418).
Perancangan Basis Data
memiliki beberapa tujuan, diantaranya :
1.
Memenuhi informasi yang berisikan kebutuhan-kebutuhan pengguna secara khusus
dan aplikasi-aplikasinya.
2.
Memudahkan pengertian struktur informasi.
3.
Mendukung kebutuhan-kebutuhan pemrosesan dan beberapa obyek penampilan
(response time, processing time, dan storage space).
Siklus hidup aplikasi basis data
berhubungan dengan siklus hidup sistem informasi. Siklus kehidupan sistem
informasi sering disebut macro life cycle, dimana siklus
kehidupan basis data merupakan micro life cycle. Proses
perancangan basis data merupakan bagian dari siklushidup sistem informasi.
Ada 6 fase proses
perancangan basis data, yakni:
1. Pengumpulan data dan analisa
Proses identifikasi dan analisa kebutuhan-kebutuhan data disebut pengumpulan data dan analisa. Untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan suatu sistem basis data, pertama harus mengenal bagian-bagian lain dari sistem informasi yang akan berinteraksi dengan sistem basis data, termasuk para pemakai yang ada dan para pemakai yang baru serta aplikasi-aplikasinya. Kebutuhan-kebutuhan dari para pemakai dan aplikasi inilah yang kemudian dikumpulkan dan dianalisa.
Ada 4 aktivitas pengumpulan data dan analisis, yaitu:
a. Menentukan kelompok pemakai dan bidang-bidang aplikasinya.
b. Peninjauan dokumentasi yang ada.
c. Analisa lingkungan operasi dan pemrosesan data.
d. Daftar pertanyaan dan wawancara.
2. Perancangan basis data secara konseptual
Tujuan dari fase ini adalah menghasilkan conceptual schema untuk basis data yang tergantung pada sebuah DBMS yang spesifik. Sering menggunakan sebuah high-level data model seperti ERD (Entity Relationship Diagram) model selama fase ini. Dalam conceptual schema, kita harus memerinci aplikasi-aplikasi basis data yang diketahui dan transaksi-transaksi yang mungkin.
1. Pengumpulan data dan analisa
Proses identifikasi dan analisa kebutuhan-kebutuhan data disebut pengumpulan data dan analisa. Untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan suatu sistem basis data, pertama harus mengenal bagian-bagian lain dari sistem informasi yang akan berinteraksi dengan sistem basis data, termasuk para pemakai yang ada dan para pemakai yang baru serta aplikasi-aplikasinya. Kebutuhan-kebutuhan dari para pemakai dan aplikasi inilah yang kemudian dikumpulkan dan dianalisa.
Ada 4 aktivitas pengumpulan data dan analisis, yaitu:
a. Menentukan kelompok pemakai dan bidang-bidang aplikasinya.
b. Peninjauan dokumentasi yang ada.
c. Analisa lingkungan operasi dan pemrosesan data.
d. Daftar pertanyaan dan wawancara.
2. Perancangan basis data secara konseptual
Tujuan dari fase ini adalah menghasilkan conceptual schema untuk basis data yang tergantung pada sebuah DBMS yang spesifik. Sering menggunakan sebuah high-level data model seperti ERD (Entity Relationship Diagram) model selama fase ini. Dalam conceptual schema, kita harus memerinci aplikasi-aplikasi basis data yang diketahui dan transaksi-transaksi yang mungkin.
Fase perancangan basis
data secara konseptual mempunyai 2 aktifitas paralel :
1) Perancangan skema konseptual :
Berfungsi untuk menguji kebutuhan-kebutuhan data dari suatu basis data yang merupakan hasil dari fase 1, dan menghasilkan sebuah conceptual basis data schema pada DBMS independent model data tingkat tinggi seperti ERD (Entity Relationship Diagram) model. Skema ini dapat dihasilkan dengan menggabungkan bermacam-macam kebutuhan pengguna dan secara langsung membuat skema basis data atau dengan merancang skema-skema yang terpisah dari kebutuhan tiap-tiap pengguna dan kemudian menggabungkan skema-skema tsb. Model data yang digunakan pada perancangan skema konseptual adalah DBMS-independent, dan langkah selanjutnya adalah memilih sebuah DBMS untuk melaksanakan rancangan tsb.
2) Perancangan transaksi :
Berfungsi untuk menguji aplikasi-aplikasi basis data dimana kebutuhan-kebutuhannya telah dianalisa pada fase 1, dan menghasilkan perincian transaksi-transaksi ini. Pada tahap ini merupakan pembuatan flowchart dan kegunaan fase ini yang diproses secara paralel bersama fase perancangan skema konseptual adalah untuk merancang karakteristik dari transaksi-transaksi basis data yang telah diketahui pada suatu DBMS-independent. Transaksi-transaksi ini akan digunakan untuk memproses dan memanipulasi basis data suatu saat dimana basis data tsb dilaksanakan.
1) Perancangan skema konseptual :
Berfungsi untuk menguji kebutuhan-kebutuhan data dari suatu basis data yang merupakan hasil dari fase 1, dan menghasilkan sebuah conceptual basis data schema pada DBMS independent model data tingkat tinggi seperti ERD (Entity Relationship Diagram) model. Skema ini dapat dihasilkan dengan menggabungkan bermacam-macam kebutuhan pengguna dan secara langsung membuat skema basis data atau dengan merancang skema-skema yang terpisah dari kebutuhan tiap-tiap pengguna dan kemudian menggabungkan skema-skema tsb. Model data yang digunakan pada perancangan skema konseptual adalah DBMS-independent, dan langkah selanjutnya adalah memilih sebuah DBMS untuk melaksanakan rancangan tsb.
2) Perancangan transaksi :
Berfungsi untuk menguji aplikasi-aplikasi basis data dimana kebutuhan-kebutuhannya telah dianalisa pada fase 1, dan menghasilkan perincian transaksi-transaksi ini. Pada tahap ini merupakan pembuatan flowchart dan kegunaan fase ini yang diproses secara paralel bersama fase perancangan skema konseptual adalah untuk merancang karakteristik dari transaksi-transaksi basis data yang telah diketahui pada suatu DBMS-independent. Transaksi-transaksi ini akan digunakan untuk memproses dan memanipulasi basis data suatu saat dimana basis data tsb dilaksanakan.
3. Pemilihan DBMS
Pemilihan basis data ditentukan oleh beberapa faktor, diantaranya : faktor teknik, ekonomi dan organisasi.
Contoh faktor teknik
:
Keberadaan DBMS dalam menjalankan tugasnya seperti jenis-jenis DBMS (relational, network, hierarchical), struktur penyimpanan, dan jalur akses yang mendukung DBMS, pemakai, dll.
Faktor-faktor ekonomi dan organisasi yang mempengaruhi satu sama lain dalam pemilihan DBMS :
1) Struktur data yakni jika data yang disimpan dalam basis data mengikuti struktur hirarki, maka suatu jenis hirarki dari DBMS harus dipikirkan.
2) Personal yang telah terbiasa dengan suatu sistem yakni jika staf programmer dalam suatu organisasi sudah terbiasa dengan suatu DBMS, maka hal ini dapat mengurangi biaya latihan dan waktu belajar.
3) Tersedianya layanan purna jual yakni keberadaan fasilitas pelayanan purna jual sangat dibutuhkan untuk membantu memecahkan beberapa masalah sistem.
4. Perancangan basis data secara logika (pemetaan model data)
Fase selanjutnya dari perancangan basis data adalah membuat sebuah skema konseptual dan skema eksternal pada model data dari DBMS yang terpilih. Fase ini dilakukan oleh pemetaan skema konseptual dan skema eksternal yang dihasilkan pada fase 2. Pada fase ini, skema konseptual ditransformasikan dari model data tingkat tinggi yang digunakan pada fase 2 ke dalam model data dari DBMS yang dipilih pada fase 3.
Keberadaan DBMS dalam menjalankan tugasnya seperti jenis-jenis DBMS (relational, network, hierarchical), struktur penyimpanan, dan jalur akses yang mendukung DBMS, pemakai, dll.
Faktor-faktor ekonomi dan organisasi yang mempengaruhi satu sama lain dalam pemilihan DBMS :
1) Struktur data yakni jika data yang disimpan dalam basis data mengikuti struktur hirarki, maka suatu jenis hirarki dari DBMS harus dipikirkan.
2) Personal yang telah terbiasa dengan suatu sistem yakni jika staf programmer dalam suatu organisasi sudah terbiasa dengan suatu DBMS, maka hal ini dapat mengurangi biaya latihan dan waktu belajar.
3) Tersedianya layanan purna jual yakni keberadaan fasilitas pelayanan purna jual sangat dibutuhkan untuk membantu memecahkan beberapa masalah sistem.
4. Perancangan basis data secara logika (pemetaan model data)
Fase selanjutnya dari perancangan basis data adalah membuat sebuah skema konseptual dan skema eksternal pada model data dari DBMS yang terpilih. Fase ini dilakukan oleh pemetaan skema konseptual dan skema eksternal yang dihasilkan pada fase 2. Pada fase ini, skema konseptual ditransformasikan dari model data tingkat tinggi yang digunakan pada fase 2 ke dalam model data dari DBMS yang dipilih pada fase 3.
Dalam perancangan basis data secara logik, kita
dapat melakukannya dengan cara :
a.
Menerapkan Normalisasi terhadap struktur tabel yang telah diketahui.
b.
Langsung membuat model Entity-Relationship (ER).
Model data secara logik merupakan sumber informasi perancangan fisik. Model ini menyediakan perancang suatu kendaraan untuk pertimbangan dalam merancang basis data yang efisien.
5. Perancangan basis data secara fisik
Perancangan basis data secara fisik merupakan proses pemilihan struktur-struktur penyimpanan dan jalur-jalur akses pada file-file basis data untuk mencapai penampilan yang terbaik pada bermacam-macam aplikasi. Selama fase ini, dirancang spesifikasi-spesifikasi untuk basis data yang disimpan yang berhubungan dengan struktur-struktur penyimpanan fisik, penempatan record dan jalur akses. Berhubungan dengan internal schema (pada istilah 3 level arsitektur DBMS). Pada tahap ini, perancangan fisik telah ditujukan untuk system DBMS tertentu. Perancangan basis data tingkat fisik sudah dikaitkan dengan platform dan perangkat lunak system manajemen basis data dimana basis data diimplementasikan.
Beberapa petunjuk dalam pemilihan perancangan basis data secara fisik:
Model data secara logik merupakan sumber informasi perancangan fisik. Model ini menyediakan perancang suatu kendaraan untuk pertimbangan dalam merancang basis data yang efisien.
5. Perancangan basis data secara fisik
Perancangan basis data secara fisik merupakan proses pemilihan struktur-struktur penyimpanan dan jalur-jalur akses pada file-file basis data untuk mencapai penampilan yang terbaik pada bermacam-macam aplikasi. Selama fase ini, dirancang spesifikasi-spesifikasi untuk basis data yang disimpan yang berhubungan dengan struktur-struktur penyimpanan fisik, penempatan record dan jalur akses. Berhubungan dengan internal schema (pada istilah 3 level arsitektur DBMS). Pada tahap ini, perancangan fisik telah ditujukan untuk system DBMS tertentu. Perancangan basis data tingkat fisik sudah dikaitkan dengan platform dan perangkat lunak system manajemen basis data dimana basis data diimplementasikan.
Beberapa petunjuk dalam pemilihan perancangan basis data secara fisik:
- Response time, ialah waktu akses basis data 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.
- Space utility, ialah jumlah ruang penyimpanan yang digunakan oleh file-file basis data dan struktur jalur akses.
- Transaction throughput, ialah rata-rata jumlah transaksi yang dapat diproses per menit oleh sistem basis data dan merupakan parameter kritis dari sistem transaksi (misal : digunakan pada pemesanan tempat di pesawat, bank, dll). Hasil dari fase ini adalah penentual awal dari struktur penyimpanan dan jalur akses untuk file-file basis data.
6.
Implementasi sistem basis data
Setelah perancangan secara logika dan secara fisik lengkap, kita dapat melaksanakan sistem basis data. Perintah-perintah dalam DDL dan DML (Data Manipulation Language) dari DBMS yang dipilih, dihimpun dan digunakan untuk membuat skema basis data dan file-file basis data (yang kosong). Sekarang basis data tsb dimuat (disatukan) dengan datanya. Jika data harus dirubah dari sistem komputer sebelumnya, perubahan-perubahan yang rutin mungkin diperlukan untuk format ulang datanya yang kemudian dimasukkan ke basis data yang baru. Transaksi-transaksi basis data sekarang harus dilaksanakan oleh para programmer aplikasi. Spesifikasi secara konseptual diuji dan dihubungkan dengan kode program dengan perintah-perintah dari embedded DML yang telah ditulis dan diuji. Suatu saat transaksi tsb telah siap dan data telah dimasukkan ke dalam basis data, maka fase perancangan dan implementasi telah selesai, dan kemudian fase operasional dari sistem basis data dimulai.
Setelah perancangan secara logika dan secara fisik lengkap, kita dapat melaksanakan sistem basis data. Perintah-perintah dalam DDL dan DML (Data Manipulation Language) dari DBMS yang dipilih, dihimpun dan digunakan untuk membuat skema basis data dan file-file basis data (yang kosong). Sekarang basis data tsb dimuat (disatukan) dengan datanya. Jika data harus dirubah dari sistem komputer sebelumnya, perubahan-perubahan yang rutin mungkin diperlukan untuk format ulang datanya yang kemudian dimasukkan ke basis data yang baru. Transaksi-transaksi basis data sekarang harus dilaksanakan oleh para programmer aplikasi. Spesifikasi secara konseptual diuji dan dihubungkan dengan kode program dengan perintah-perintah dari embedded DML yang telah ditulis dan diuji. Suatu saat transaksi tsb telah siap dan data telah dimasukkan ke dalam basis data, maka fase perancangan dan implementasi telah selesai, dan kemudian fase operasional dari sistem basis data dimulai.
METODOLOGI PERANCANGAN BASIS
DATA
Metodologi perancangan
basis data adalah kumpulan teknik terorganisasi untuk pembuatan rancangan basis
data. Teknik terorganisasi ini merupakan kumpulan tahap-tahapan yang memiliki
aturan-aturan terurut.
Langkah-langkah Metodologi Perancangan Basis Data
Berikut adalah perancangan basis data relasional :
- Dimulai dari perancangan basis data logik untuk basis data relasional pada tahap 1 sampai dengan tahap 3.
- Perancangan dan implementasi basis data fisik untuk basis data relasional pada tahap 4 sampai dengan tahap 7.
- Dimulai dari perancangan basis data logik untuk basis data relasional pada tahap 1 sampai dengan tahap 3.
- Perancangan dan implementasi basis data fisik untuk basis data relasional pada tahap 4 sampai dengan tahap 7.
a. Tahap 1
Membangun rancangan data konseptual lokal berdasarkan pandangan pemakai. Yaitu mengidentifikasikan himpunan entitas – himpunan entitas. Mengidentifikasikan keterhubungan-keterhubungan (relationship), mengidentifikasikan dan asosiasikan atribut-atribut pada entitas atau keterhubungan, menentukan domain atribut, menentukan atribut-atribut candidate key dan primary key, melakukan spesialisasi/generalisasi, menggambarkan diagram ER, melakukan review model data konsep dengan pemakai.
Membangun rancangan data konseptual lokal berdasarkan pandangan pemakai. Yaitu mengidentifikasikan himpunan entitas – himpunan entitas. Mengidentifikasikan keterhubungan-keterhubungan (relationship), mengidentifikasikan dan asosiasikan atribut-atribut pada entitas atau keterhubungan, menentukan domain atribut, menentukan atribut-atribut candidate key dan primary key, melakukan spesialisasi/generalisasi, menggambarkan diagram ER, melakukan review model data konsep dengan pemakai.
b. Tahap 2
Membangun dan validasi model data logik lokal. Yaitu memetakan model data konsep ke model data logik, melakukan turunan relasi-relasi dari model data logik, validasi model menggunakan normalisasi, validasi model berdasarkan transaksi – transaksi pemakai, menggambarkan ER nya, mendefinisikan kontsrain-konstrain (batasan-batasan) integritas, melakukan review model data logik dengan pemakai.
Membangun dan validasi model data logik lokal. Yaitu memetakan model data konsep ke model data logik, melakukan turunan relasi-relasi dari model data logik, validasi model menggunakan normalisasi, validasi model berdasarkan transaksi – transaksi pemakai, menggambarkan ER nya, mendefinisikan kontsrain-konstrain (batasan-batasan) integritas, melakukan review model data logik dengan pemakai.
c. Tahap 3
Membangun dan validasi model data logik global. Yaitu menggabungkan model data logik lokal menjadi model global, validasi model data logik global, periksa untuk pertumbuhan masa datang, menggambarkan diagram ER akhir, melakukan review model logik global dengan pemakai.
Membangun dan validasi model data logik global. Yaitu menggabungkan model data logik lokal menjadi model global, validasi model data logik global, periksa untuk pertumbuhan masa datang, menggambarkan diagram ER akhir, melakukan review model logik global dengan pemakai.
d. Tahap 4
Menerjemahkan model data logik global untuk DBMS target. Yaitu merancang relasi-relasi basis untuk DBMS target, merancang aturan-aturan integritas untuk DBMS target.
Menerjemahkan model data logik global untuk DBMS target. Yaitu merancang relasi-relasi basis untuk DBMS target, merancang aturan-aturan integritas untuk DBMS target.
e. Tahap 5
Merancang dan implementasi representasi fisik. Yaitu menganalisa transaksi-transaksi, memilih organisasi file, memilih indeks-indeks sekunder, mempertimbangkan penambahan redudansi yang terkendali, estimasikan ruang disk yang diperlukan.
Merancang dan implementasi representasi fisik. Yaitu menganalisa transaksi-transaksi, memilih organisasi file, memilih indeks-indeks sekunder, mempertimbangkan penambahan redudansi yang terkendali, estimasikan ruang disk yang diperlukan.
f. Tahap 6
Merancang dan mengimplementasikan mekanisme pengamanan. Yaitu merancang view-view pemakai, merancang aturan-aturan pengaksesan.
Merancang dan mengimplementasikan mekanisme pengamanan. Yaitu merancang view-view pemakai, merancang aturan-aturan pengaksesan.
g. Tahap 7
sMemonitor dan menyesuaikan system yang sedang operasi.
sMemonitor dan menyesuaikan system yang sedang operasi.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar