Database adalah suatu hal yang menjadi sangat penting dalam bisnis. Database dapat membantu sebuah perusahaan atau organisasi untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data dengan efisien. Data yang tersimpan dapat berfungsi untuk memperoleh wawasan dan membantu untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam bisnis. Apabila data tersebut tidak diolah dengan baik, maka beberapa masalah akan timbul. Untuk mencegah hal tersebut terjadi, denormalisasi data pun dilakukan. Denormalisasi adalah proses mengubah desain database agar lebih efisien dalam pengambilan data. Untuk memahaminya lebih jauh, simak pembahasan artikel ini!
Arti Denormalisasi Data
Denormalisasi adalah suatu teknik yang digunakan untuk mengoptimalkan database dengan menambahkan data tambahan ke satu atau beberapa tabel. Denormalisasi bukanlah kebalikan dari normalisasi atau menghilangkan normalisasi, melainkan merupakan teknik optimasi yang diterapkan setelah normalisasi.
Dalam normalisasi tradisional, data disimpan dalam tabel terpisah untuk meminimalkan data yang berlebihan. Tujuan utama adalah untuk memiliki hanya satu salinan dari setiap bagian data dalam database. Sedangkan denormalisasi adalah proses mengambil skema yang sudah dinormalisasi dan membuatnya tidak dinormalisasi. Biasanya pembuat database menggunakan teknik ini untuk menyesuaikan kinerja sistem agar dapat meningkatkan operasi kritis yang memerlukan waktu yang cepat.
Perbedaan Normalisasi dan Denormalisasi
Seringkali terjadi salah pemahaman dari normalisasi dan denormalisasi, untuk memudahkan dalam memahami perbedaan antara Normalisasi dan Denormalisasi, berikut adalah penjelasannya.
Normalisasi adalah sebuah metode yang digunakan dalam database untuk mengurangi redundansi data dan inkonsistensi data pada tabel. Normalisasi adalah teknik di mana data non-redundan dan konsisten disimpan dalam skema yang telah ditetapkan. Dengan menggunakan teknik normalisasi ini, jumlah tabel dalam database dapat bertambah, bukan berkurang.
Sementara itu, denormalisasi juga merupakan metode yang digunakan dalam database. Tujuannya adalah untuk menambahkan redundansi data agar dapat mengeksekusi kueri dengan cepat. Denormalisasi adalah teknik di mana data digabungkan untuk mengeksekusi kueri dengan cepat. Dengan menggunakan teknik denormalisasi, jumlah tabel dalam database dapat berkurang, yang merupakan kebalikan dari normalisasi.
Baca juga: Visualisasi Data dan Penerapannya Pada Big Data
Pada Keadaan Seperti Apa Harus Melakukan Denormalisasi Data?
Manfaat dari melakukan denormalisasi data dapat dirasakan pada situasi tertentu. Terutama saat kecepatan pengambilan data menjadi faktor penting. Namun, teknik ini dapat mengubah struktur keseluruhan database. Kapan harus melakukan Denormalisasi database? Sangat dianjurkan untuk melakukannya pada saat situasi-situasi berikut:
- Kinerja Kueri yang Buruk
Ketika database memiliki banyak tabel dan relasi, kueri yang kompleks akan memakan waktu yang lama untuk dijalankan. Denormalisasi dapat membantu meningkatkan kinerja kueri dengan mengurangi jumlah JOIN yang diperlukan.
- Analisis Data yang Kompleks
Ketika melakukan analisis data yang kompleks, denormalisasi dapat membantu menyediakan data yang siap pakai sehingga pengguna dapat mengakses data dengan lebih cepat dan mudah.
- Pemrosesan Laporan yang Cepat
Ketika database diharapkan untuk menghasilkan laporan dengan cepat, denormalisasi dapat membantu mempercepat proses pemrosesan laporan.
Namun, jika kinerja basis data sudah cukup baik, maka denormalisasi bukanlah langkah yang tepat. Karena denormalisasi menambah redundansi data dan dapat mengubah struktur database secara signifikan, penggunaan denormalisasi yang berlebihan dapat mengakibatkan kesulitan dalam manajemen database dan dapat mengurangi integritas data. Oleh karena itu, denormalisasi sebaiknya digunakan dengan hati-hati dan hanya dalam situasi-situasi tertentu di mana kecepatan pengambilan data menjadi faktor penting.
Baca juga: Data Pipeline: Integrasi Big Data Secara Efektif
Apa Saja Teknik untuk Melakukan Denormalisasi Data?
Setelah mengetahui apa saja manfaat dan apa itu denormalisasi data, sekarang saatnya untuk mempelajari apa saja teknik-teknik yang digunakan. Setiap teknik atau metode dibawah ini memiliki kelebihan dan kekurangan serta menyesuaikan dengan situasi pada saat itu.
- Pre-joining Tables
Teknik ini melibatkan penambahan kolom non-key pada tabel yang tidak memiliki nilai bisnis untuk menghindari penggabungan tabel dan mempercepat kueri. Namun, kolom yang telah denormalisasi harus diperbarui setiap kali nilai kolom utama diubah untuk memastikan konsistensi data. Teknik ini berguna ketika membuat banyak kueri di banyak tabel yang berbeda, tetapi dapat menerima data lama.
- Hierarchy Tables
Tabel hierarki memiliki struktur seperti pohon dengan hubungan satu-ke-banyak, di mana satu tabel induk memiliki banyak anak tabel, dan anak-anak hanya memiliki satu tabel induk. Metode ini berguna ketika data memiliki struktur hierarkis dan tabel induk tidak berubah. Dalam kasus seperti ini, tabel hierarki digunakan untuk menyimpan dan mengorganisir data. Tabel induk harus statis dan tidak berubah agar struktur hierarki tetap konsisten dan mudah dibaca. Sebagai contoh, tabel hierarki dapat digunakan untuk menyimpan struktur organisasi perusahaan, dengan satu tabel induk yang berisi informasi tentang perusahaan itu sendiri dan tabel anak yang berisi detail tentang departemen dan karyawan.
- Hard-Coded Values
Hard-coded values adalah nilai yang dimasukkan langsung ke dalam kode program tanpa menggunakan referensi ke tabel lain. Metode ini cocok digunakan ketika nilai-nilai tersebut dianggap statis dan jumlahnya kecil. Dengan memasukkan nilai langsung ke dalam aplikasi, proses pengambilan data lebih cepat dan menghindari penggabungan tabel kecil. Namun, teknik ini tidak disarankan jika nilai-nilai sering berubah atau jumlahnya besar.
- Storing Details with Master
Denormalisasi data dengan teknik ini adalah penyimpanan data di mana tabel utama disimpan bersama dengan tabel detail. Tabel utama berisi informasi utama sementara tabel-tabel lainnya berisi rincian spesifik. Metode ini paling cocok digunakan ketika gambaran umum tentang tabel utama sangat penting dan laporan analitis pada tabel utama sering dilakukan. Tabel detail disimpan bersama dengan tabel utama untuk memudahkan pemilihan data. Namun, metode ini paling efektif jika detailnya sedikit. Jika terlalu banyak detail, maka proses pengambilan data dapat melambat secara signifikan.
Baca juga: Menggali Manfaat S-Curve dalam mengoptimalkan Kinerja Proyek
- Repeating Single Detail with Master
Metode ini digunakan ketika kueri hanya memerlukan satu rincian tambahan pada tabel master daripada penggabungan beberapa nilai. Metode ini efektif digunakan ketika penggabungan (JOIN) mahal untuk satu detail saja dan tabel master memerlukan informasi tersebut secara teratur. Strategi ini biasanya digunakan ketika database berisi data historis. Entitas yang diulang biasanya adalah informasi terbaru.
Itulah pembahasan tentang pentingnya denormalisasi data dilakukan. Namun, untuk menerapkannya harus memperhatikan dan menyesuaikan situasi database pada perusahaan karena denormalisasi data tidak selalu cocok dengan segala situasi database. Apabila salah menerapkannya, maka kerumitan dalam perusahaan dapat terjadi sehingga pengambilan data maupun penggunaan data menjadi tidak efisien. Tingkatkan efektivitas database bisnis Anda bersama Jasa Konsultan IT dan Software House Malang, Arkatama. Klik ⇨disini⇦ untuk mengajukan demo dan pemesanan.
Content Writer: Lily (DTS Batch 3)
Editor: Alip Subekhan (DTS Batch 4)
