Transcript Materi_3 - herubudiana

Sistem Manajemen Basis Data
Materi
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Database dan DBMS
Komponen lingkungan database
Arsitektur database
Bahasa database
Model basis data
Data warehouse
OLAP
Data mining
SQL
Sistem basis data terdistribusi
Database dan DBMS
• Database adalah suatu pengorganisasian sekumpulan
data yang saling terkait sehingga memudahkan aktifitas
untuk memperoleh informasi.
• Untuk mengelola basis data diperlukan perangkat lunak
yang disebut DBMS.
• DBMS adalah perangkat lunak sistem yang
memungkinkan para pemakai membuat, memelihara,
mengontrol, dan mengakses basis data dengan cara
yang praktis dan efisien.
• DBMS dapat digunakan untuk mengakomodasikan
berbagai macam pemakai yang memiliki kebutuhan
akses yang berbeda.
Fitur-fitur DBMS
•
•
•
•
•
•
•
Independensi data – program
Keamanan
Integritas
Konkurensi
Pemulihan (recovery)
Katalog sistem
Perangkat produktifitas
Keunggulan DBMS
• Mengendalikan / mengurangi duplikasi data.
• Menjaga konsistensi dan integritas data.
• Memudahkan pemerolehan informasi yang lebih banyak
dari data yang sama.
• Meningkatkan keamanan data.
• Memaksakan penerapan standar.
• Menghemat biaya.
• Menanggulangi konflik kebutuhan antar pemakai.
• Meningkatkan tingkat respon dan kemudahan akses
bagi pemakai akhir.
• Meningkatkan produktifitas pemrogram.
• Meningkatkan pemeliharaan.
• Meningkatkan konkurensi tanpa menimbulkan
masalah kehilangan informasi atau integritas.
• Meningkatkan layanan backup dan recovery.
Kelemahan DBMS
• Kompleksitas yang tinggi membuat administrator
dan pemakai akhir harus benar-benar
memahami fungsi-fungsi dalam DBMS agar
dapat memperoleh manfaat yang optimal.
• Ukuran penyimpanan yang dibutuhkan oleh
DBMS sangat besar dan memerlukan memori
yang besar agar bisa bekerja secara efisien.
• Harga DBMS yang handal sangat mahal.
• Terkadang DBMS meminta kebutuhan perangkat
keras dengan spesifikasi tertentu.
• Biaya konversi sistem lama ke sistem baru yang
memakai DBMS terkadang sangat mahal.
• Kinerjanya terkadang kalah dengan sistem yang
berbasis berkas.
• Dampak kegagalan menjadi lebih tinggi karena
semua pemakai bergantung pada ketersediaan
DBMS.
Komponen lingkungan database
•
•
•
•
•
Perangkat keras.
Perangkat lunak.
Data.
Prosedur.
Orang.
Orang-orang yang terlibat dalam
DBMS
• Orang yang berperan langsung.
– Database administrator : orang yang bertanggung jawab
terhadap administrasi penggunaan sumber daya database.
Tugasnya :
• mengatur otorisasi akses terhadap basis data
• memonitor penggunaan basis data
• melayani permintaan s/w dan h/w.
– Database desainer : orang yang bertanggung jawab dalam
perancangan basis data.
Tugasnya :
• mengidentifikasi data yang akan disimpan dalam basis data
• memilih struktur yang sesuai dalam menyajikan dan menyimpan data
–
End user : orang yang pekerjaannya memerlukan akses
terhadap basis data untuk keperluan query, update,
generate report.
End user dibagi menjadi 4 kelompok, yaitu :
•
Casual end users :
–
–
•
Naive/Parametric end users :
–
•
Biasanya secara berkala melakukan query dan update basis data
dengan menggunakan jenis query dan update yang standar (transaksi
yang telah diprogram dan dites).
Sophisticated end users :
–
•
Mengakses basis data secara kadang-kadang tetapi mungkin
memerlukan informasi yang berbeda untuk setiap kalinya.
Menggunakan bahasa query yang rumit dalam menspesifikasi query.
Meliputi engineers, scientists dan business analysists – yang telah
mengenal dengan baik dan menyeluruh mengenai fasilitas-fasilitas
DBMS untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan yang kompleks.
Stand-alone users :
–
Mereka yang memelihara basis data personal dengan menggunakan
paket-paket program yang telah dibuat dan menyediakan menu-menu
yang mudah untuk digunakan.
– System analyst dan application programmers
• System analyst bertugas mendefinisikan kebutuhankebutuhan end user (khususnya naive end user), dan
mengembangkan spesifikasi untuk transaksi-transaksi
yang memenuhi keinginannya.
• Applications programmers bertugas
mengimplementasikan spesifikasi menjadi program (yang
telah ditest secara intensif)
• Orang-orang di belakang layar
– DBMS Designers and Implementers
Orang-orang yang merancang dan
mengimplementasikan modul-modul DBMS dan
interfacenya sebagai satu paket software.
– Tool Developers
Orang-orang yang mengembangkan paket-paket
software yang memberikan fasilitas dalam
perancangan dan penggunaan sistem basis data
(misal : Paket-paket untuk performance monitoring,
GUI, prototyping, simulation, dan lain sebagainya)
– Operators and Maintenance Personnel
Arsitektur database
• Arsitektur database dimaksudkan untuk
membuat abstraksi terhadap database.
• Tujuannya agar DBMS dapat diakses secara
efisien tanpa mengharuskan pemakai tahu
secara detil tentang cara data disimpan dan
dipelihara.
• ANSI-SPARC (American National Standard
Institute – Standards Planning and
Requirementa Comitte) mendefinisikan 3 level
dalam arsitektur database, yaitu : level eksternal,
level konseptual, dan level internal.
Arsitektur ANSI – SPARC
Pandangan 1
Pandangan 2
Skema konseptual
Skema internal
Database
Pandangan 3
• Internal level (internal schema)
– menjelaskan struktur penyimpanan fisik dari basis data
– menggunakan model data fisik
• Conceptual Level (conceptual schema)
– menjelaskan struktur dari keseluruhan basis data untuk
dipakai oleh satu komunitas user.
– Model data tingkat tinggi atau model data implementasi dapat
digunakan pada level ini.
• External atau View Level (external schema atau user
view)
– menjelaskan sebagian basis data yang menjadi “interest” dari
sekelompok user tertentu
– model data tingkat tinggi (atau implementasi) dapat
digunakan pada level ini.
Bahasa database
• Bahasa DBMS digunakan untuk membuat spesifikasi
skema konseptual dan internal, dan mapping antara
keduanya.
• DDL (Data Definition Language) dapat digunakan
untuk menspesifikasikan kedua skema di atas, jika
dalam DBMS tidak ada pemisahan yang ketat antara
kedua level tersebut.
• DDL hanya digunakan untuk menspesifikasi skema
konseptual, jika DBMS mempunyai pemisahan yang
jelas.
• Untuk mapping antara keduanya dapat digunakan VDL
(View Definition Language) untuk menspesifikasikan
user view dan mappingnya menjadi skema konseptual.
• DML (Data Manipulation Language) digunakan untuk
melakukan manipulasi data (setelah dilakukan proses
kompilasi skema konseptual).
• SQL (Structured Query Language) merupakan contoh
bahasa yang digunakan untuk manipulasi basis data
relasional, yang mengintegrasikan DDL, VDL dan DML.
Model basis data
• Model data yang umum saat ini ada 4 macam,
yaitu :
–
–
–
–
Model data hirarkis
Model data jaringan
Model data relasional
Model data berorientasi objek
Model data hirarkis
• Model ini sering kali dijabarkan dalam bentuk
pohon terbalik.
• Dikenal istilah parent dan child, masing-masing
berupa simpul dan terdapat hubungan bahwa
setiap child hanya bisa memiliki satu parent,
sedangkan satu parent bisa memiliki sejumlah
child.
• Simpul tertinggi disebut root.
• Model data hirarkis tidak dapat
merepresentasikan hubungan M:M.
Contoh model data hirarkis
Root
Dosen A
MK A
Dosen B
MK B
MHS A MHS B MHS C MHS D MHS E
MK C
MHS F MHS G MHS H
•
•
•
•
Model data jaringan
Model data jaringan menyerupai model hirarkis.
Model data jaringan tidak mengenal root.
Setiap child bisa memiliki lebih dari satu parent.
Mendukung hubungan M:M.
Contoh model data jaringan
Dosen A
MK A
Dosen B
MK B
MHS A MHS B MHS C MHS D MHS E
MK C
MHS F MHS G MHS H
Model data relasional
• Model data relasional menggunakan
sekumpulan tabel berdimensi dua dengan
setiap tabel tersusun atas sejumlah baris dan
kolom.
• Kolom (field) dapat didefinisikan sebagai satuan
data terkecil dalam sebuah tabel yang
mempunyai makna.
• Baris (record) adalah kumpulan kolom yang
menyatakan suatu data yang saling terkait.
• Pada model data relasional, kaitan atau asosiasi
antara dua buah tabel disebut relasi. Relasi
dapat berupa :
– 1:1, satu data pada suatu tabel berpasangan dengan
hanya satu data pada tabel lain.
– 1:M, satu data pada suatu tabel berpasangan
dengan banyak data pada tabel lain.
• Model data relasional tidak mendukung relasi
M:M. Relasi seperti ini perlu dibentuk dengan
relasi M:1 dan 1:M.
• Secara konsep, setiap tabel harus memiliki
primary key.
• Primary key dapat tersusun dari sebuah atau
beberapa field yang berperan sebagai identitas
yang unik untuk setiap baris data.
• Foreign key adalah sebuah kolom dalam sebuah
tabel yang menjadi penghubung dengan primary
key pada tabel lain.
• Indeks merupakan suatu mekanisme dalam
database yang memungkinkan pencarian data
dapat dilakukan dengan cepat.
Model data berorientasi objek
• Model data berorientasi objek adalah model
data yang menerapkan teknik pemrograman
berorientasi objek.
Data warehouse
• Data warehouse adalah basis data yang
menyimpan data sekarang dan data masa lalu
yang berasal dari berbagai sumber yang
menjadi perhatian penting bagi manajemen
dalam organisasi dan ditujukan untuk keperluan
analisis dan pelaporan manajemen dalam
rangka pengambilan keputusan.
• Data warehouse bersifat multidimensional yang
berarti bahwa terdapat banyak lapisan kolom
dan baris.
• Data warehouse dapat dibangun sendiri dengan
menggunakan perangkat pengembangan
aplikasi ataupun dengan menggunakan
perangkat lunak khusus yang ditujukan untuk
menangani hal tersebut.
Prinsip data warehouse
Sumber data
internal
DB 1
Manajer data
warehouse
DB 2
Sumber data
eksternal
Data warehouse
•Perangkat EIS
•Perangkat
pelaporan
•Perangkat
pengembangan
aplikasi
•OLAP
•Data mining
OLAP
• On Line Analytical Processing adalah suatu
jenis pemrosesan yang memanipulasi dan
menganalisa data bervolume besar dari
berbagai perspektif (multidimensi).
• OLAP dapat digunakan untuk melakukan
konsolidasi, drill-down, slicing and dicing.
• Konsolidasi melibatkan pengelompokan data.
• Drill-down adalah suatu bentuk yang
memungkinkan data yang ringkas dijabarkan
menjadi data yang lebih detil.
• Slicing and dicing menjabarkan pada
kemampuan untuk melihat data dari berbagai
sudut pandang.
Data mining
• Data mining adalah perangkat lunak yang
digunakan untuk menemukan pola-pola
tersembunyi maupun relasi-relasi yang terdapat
dalam database yang besar dan menghasilkan
aturan-aturan yang digunakan untuk
memperkirakan perilaku di masa mendatang.
Aplikasi data mining
• Pemasaran.
– Mengidentifikasi pembelian yang dilakukan konsumen.
– Menemukan relasi di antara karakteristik demografi
pelanggan.
– Memperkirakan tanggapan penawaran melalui surat.
• Bank.
– Mendeteksi pola penyalahgunaan kartu kredit.
– Mengidentifikasi tingkat loyalitas pelanggan.
• Asuransi.
– Analisis klaim
– Memperkirakan pelanggan yang akan membeli produk baru.
SQL
• SQL (Structured Query Language) adalah
bahasa yang digunakan untuk mengakses
basis data yang tergolong relasional.
• SQL dapat digunakan untuk mengambil (query)
data, menciptakan dan menghapus tabel,
menambah, merubah dan menghapus data
pada tabel, dan berbagai operasi yang lain.
Sistem basis data terdistribusi
• Basis data terdistribusi adalah kumpulan data
yang dipakai secara bersama-sama yang
terintegrasi secara logis, tetapi secara fisik
tersebar pada beberapa komputer yang
terhubung melalui jaringan.