Denormalisasi

Dimara Kusuma Hakim, ST.

Ir. Fathansyah

Sumber

Basis DataIr. FathansyahPenerbit Informatika Bandung

Normalisasi – Efisiensi ruang penyimpanan– Menjaga Validitas Data– Menurunkan performa (jika berlebihan)– Sebagai petunjuk dalam desain basis data– Dengan pertimbangan tertentu, dapat dilanggar– Normalisasi adalah “kebijakan standard” dalam

perancangan basis data, dan bukan “kebijakan DBMS” yang kita gunakan

Tujuan utama Normalisasi adalah menghilangkan kerugian-kerugian yang diakibatkan oleh redundansi :

– Kebutuhan ruang penyimpanan yang besar– Inkonsistensi data (melemahkan integritas basis data)– Pemeliharaan integritas basis data, menyebabkan waktu

tambahan pada setiap proses pengubahan (update) data yang melibatkan data redundan

Denormalisasi

Pelanggaran terhadap Normalisasi Ditujukan demi pertimbangan performansi Cara : mengendalikan redundansi untuk

mengurangi perhitungan, kompleksitas perintah, & jumlah tabel yang di-Join

Konsekuensi :– kebutuhan tambahan ruang penyimpanan– Proses manipulasi data lebih lambat

Denormalisasi adalah hal mendasar dalam membuat DATAWAREHOUSE !

Bentuk-bentuk Denormalisasi

Derived Attribute (Atribut yg terderivasi) Atribut yg berlebihan Summary Table (tabel rekapitulasi) dll

Derived Attribute (Atribut yg terderivasi / turunan)

Nilai-nilai dari atribut ini diolah dari nilai-nilai yang sudah ada pada atribut yang lain (dari tabel yg sama atau tabel lain)

Digunakan untuk menghindari proses yang berulang dan memakan waktu

REPORT

Dengan QUERY Join, Cost = 0,015

Dengan Tabel Temp, cost = 0,004

Atribut yg berlebihan

Atribut yang menyatakan lebih dari satu fakta– Melanggar First Normal Form, karena tidak

memiliki domain nilai yang unik– Jenis :

Encoded attribute Concatenated Attribute Overlapping Attribute Alternate Attribute

Encoded attribute (atribut terkodekan)– Atribut yang memiliki kode tambahan yang

menunjukkan beberapa kondisi lainnya

– Contoh : Atribut KuliahID di tabel Kuliah yang di dalamnya sudah terkandung data semester penyelenggaraan setiap mata kuliah. Data semester ini sebenarnya sudah tidak diperlukan lagi, karena sudah ada atribut semester di tabel kuliah

– Contoh : KuliahID= IF-101 (semester ganjil), IF-202 (semester genap)

Concatenated Attribute (atribut gabungan)– Atribut dalam domain komposit

– Contoh :– Atribut nim di tabel Mahasiswa merupakan

gabungan dari 2 digit bilangan tahun masuk dan 3 digit no.urut mahasiswa

– Contoh : 00523120 – 00=2000, 523=informatika, 120=no urut

Overlapping Attribute (atribut tumpang tindih)– Atribut dengan nilai yang tidak sepenuhnya

eksklusif– Contoh : penambahan atribut “program studi” :

S1, S2 dan DS (S1 & S2 overlap)

`

Alternate Attribute (atribut bermakna ganda)– Atribut yang memiliki arti berbeda tergantung

kelompok entitasnya

– Contoh : atribut GAJI– Bagi dosen tetap gaji tetap per-bulan– Bagi dosen tidak tetap gaji tetap per-bulan– Bagi dosen honorer berupa honor per-sks

Summary Table (Tabel Rekapitulasi)

Normalisasi tabel-tabel Detail Laporan berbentuk Summary (rekapitulasi)

merupakan hasil pengolahan dari Kumpulan data Detail

Makin besar volume data dan makin banyak tabel yang ter-JOIN makin lama waktu diperlukan

Solusi : simpan hasil pengolahan dalam tabel khusus

Contoh : Tabel LapPenjualanSeptember2008

kode barang

Nama barang

quantity total

001 biskuat 100 100.000

002 Roti marie 200 250.000

Contoh : Tabel LapPenjualanNovember2008

kode barang

Nama barang

quantity total

001 biskuat 1 1.000

002 Roti marie 10 25.000