Apa yang Dimaksud dengan Skema Basis Data?
Apa yang Dimaksud dengan Skema Basis Data?
Skema basis data adalah struktur logis yang mendefinisikan cara data diorganisasikan di dalam basis data. Basis data relasional dan beberapa basis data non-relasional menggunakan skema untuk menggambarkan struktur data mereka, hubungan antar data, dan proses internalnya. Skema basis data menyediakan cetak biru logis untuk penyimpanan dan pengorganisasian data, guna meningkatkan aksesibilitas pengguna, skalabilitas, dan integritas data.
Apa saja manfaat dari skema basis data?
Sebagai skema basis data yang mendefinisikan cara suatu bisnis mengorganisir datanya, terdapat beberapa manfaat dalam menggunakan skema tersebut.
Tingkatkan organisasi
Perusahaan dapat mengorganisir informasi mereka ke dalam struktur data yang jelas untuk meningkatkan keteraturan dan memastikan bahwa hubungan antara kumpulan data tersebut jelas dan konsisten. Skema yang terdefinisi dengan baik juga memudahkan bisnis untuk mengembangkan sistem manajemen basis data mereka dengan lebih mudah.
Meningkatkan integritas data
Dengan menerapkan aturan tentang cara bisnis Anda menyimpan data menggunakan skema, Anda memastikan tingkat integritas yang tinggi, bahkan dalam sistem penyimpanan yang kompleks. Menjaga konsistensi aturan membantu memastikan validitas data dan memenuhi persyaratan kepatuhan.
Meningkatkan aksesibilitas
Skema basis data menyediakan berbagai pandangan terhadap struktur data keseluruhan yang Anda gunakan. Dengan menggunakan tingkat-tingkat ini, para desainer, administrator, dan pemangku kepentingan dapat membahas struktur tersebut tanpa memerlukan pengetahuan teknis.
Apa saja langkah-langkah untuk merancang skema basis data?
Ada tiga langkah dalam merancang skema basis data yang umum digunakan dalam sistem manajemen basis data.
1. Skema basis data konseptual
Desain skema basis data konseptual merupakan gambaran tingkat tertinggi dari sebuah basis data, yang memberikan gambaran keseluruhan tentang basis data tanpa detail-detail kecil. Desain skema basis data konseptual biasanya berupa sketsa cepat yang dibuat dengan tangan.
Contohnya, basis data relasional menyimpan data dalam tabel, dengan setiap tabel berisi kumpulan data yang saling terkait. Skema basis data konseptual mungkin menggambarkan tabel produk dan atributnya, tabel pelanggan, serta hubungan banyak-ke-banyak antara tabel-tabel tersebut. Namun, skema basis data konseptual mungkin tidak mencakup detail implementasi yang lebih rinci, seperti tipe data atau batasan akses.
Skema konseptual berguna untuk menggambarkan aliran data secara keseluruhan dalam suatu organisasi, tanpa memberikan terlalu banyak detail.
2. Skema basis data logis
Desain skema basis data logis memberikan gambaran tentang bagaimana data dalam basis data disusun. Ini menjelaskan hubungan antara entitas dan memberikan detail lebih lanjut tentang cara data diorganisasikan. Desain skema basis data logis umumnya merupakan kegiatan pemodelan data digital.
Setiap entitas dalam skema data didefinisikan berdasarkan informasi seperti:
- Nama tabel
- Hubungan entitas
- Nama atribut
- Nilai default
- Jenis data
- Batasan keamanan
- Tata cara
- Tampilan
- Indeks
- Metadata
Desain skema logis yang lengkap memastikan konsistensi dan integritas data dengan memberikan batasan untuk data baru maupun data yang sudah ada.
Skema basis data logis umumnya tidak mencakup persyaratan teknis apa pun.
3. Skema basis data fisik
Skema basis data fisik menggambarkan secara tepat di mana data dapat ditemukan dalam struktur basis data yang lebih luas. Hal ini mencakup detail penyimpanan teknis, termasuk lokasi file, format penyimpanan spesifik, dan strategi pengindeksan yang digunakan oleh setiap tabel untuk menyimpan datanya. Desain skema fisik umumnya merupakan kombinasi antara pola desain teknis database yang tetap dan spesifikasi pengguna.
Skema fisik adalah bentuk skema basis data yang paling tidak konseptual dan memberikan wawasan nyata tentang lokasi data. Skema logis dan fisik diperlukan untuk inisiasi basis data.
Apa saja cara untuk memodelkan skema basis data?
Berbagai jenis gaya skema basis data sesuai dengan kebutuhan bisnis dan jenis data yang berbeda-beda. Basis data Pemrosesan Analitis Online (OLAP), seperti kueri bisnis yang kompleks, mungkin memerlukan teknik pemodelan yang berbeda, seperti skema bintang dan skema salju. Basis data Pemrosesan Analitis Online (OLAP), seperti kueri bisnis yang kompleks, mungkin memerlukan teknik pemodelan yang berbeda, seperti skema bintang dan skema snowflake.
Berikut adalah beberapa gaya skema basis data yang paling populer.
Skema Entity-Relationship (ER)
Skema entity-relationship mengaitkan setiap entitas dengan sebuah tabel dan kemudian memetakan hubungan antara tabel-tabel tersebut. Skema E-R memiliki hubungan penghubung antara semua elemen data; 1:1, 1:banyak, dan banyak:banyak. Skema basis data relasional ini menggunakan tabel, kolom, dan baris untuk membangun sistem data, yang dihubungkan melalui hubungan dan batasan.
Skema bintang
Perusahaan dapat memanfaatkan skema bintang untuk mengelola dan mengorganisir set data besar berdasarkan dua prinsip utama: fakta dan dimensi. Dalam konteks skema bintang, fakta merupakan inti dari struktur dan menyediakan potongan data yang didasarkan pada pengukuran. Contoh dari fakta-fakta utama tersebut antara lain jumlah transaksi, klik pada situs web, atau total pembelian. Dimensi kemudian memberikan informasi tambahan tentang fakta, seperti siapa pelanggan yang melakukan pembelian, dari mana pembelian dilakukan, dan produk apa yang dibeli.
Skema Snowflake
Skema snowflake, mirip dengan skema bintang, menggunakan tabel fakta pusat yang kemudian terhubung ke beberapa tabel dimensi. Namun, berbeda dengan skema bintang, tabel dimensi dalam skema snowflake akan memiliki sejumlah tabel basis data tambahan yang bercabang dari mereka, memberikan detail lebih lanjut tentang dimensi-dimensi tersebut. Penggunaan skema snowflake berguna untuk data yang memiliki sejumlah besar dimensi dan sub-dimensi. Baik skema bintang maupun skema snowflake sering digunakan dalam bisnis intelijen. Kedua pendekatan ini memungkinkan pengguna basis data untuk mengorganisir tampilan data mereka berdasarkan dimensi bisnis tertentu.
Skema hierarkis
Skema basis data hierarkis menggunakan struktur pohon, dengan simpul akar di bagian atas yang bercabang ke simpul-simpul lain. Dalam model hierarkis, setiap ‘orang tua’ data dapat memiliki beberapa simpul anak, sementara setiap simpul anak hanya dapat memiliki satu orang tua. Contohnya, model hierarkis dapat dimulai dari perusahaan, kemudian meluas ke setiap departemen, dan selanjutnya meluas ke karyawan individu di dalam setiap departemen.
Apa proses dalam merancang skema basis data OLTP?
Proses penyusunan skema basis data disebut pemodelan data.
Berikut adalah langkah-langkah utama untuk membuat model data sistem OLTP.
Mengumpulkan persyaratan
Sebelum membuat basis data, Anda harus menentukan tujuannya dan merinci informasi utama, seperti data yang ingin Anda simpan di dalamnya dan cara Anda berencana menggunakan basis data tersebut. Basis data terbaik untuk Anda akan berbeda-beda tergantung pada:
- Data khusus yang Anda gunakan
- Kueri yang perlu Anda gunakan untuk berinteraksi dengan basis data
- Laporan yang ingin Anda buat
Langkah ini menjelaskan tujuan Anda, yang akan memandu proses desain skema basis data Anda.
Buat diagram entity-relationship
Diagram hubungan entitas (ERD) menggambarkan bagaimana tabel, objek basis data, dan entitas individu dalam basis data saling terhubung. Membuat tampilan skema konseptual basis data Anda memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan cara kerja basis data dan memperoleh wawasan tentang data yang disimpannya.
Pada tahap ini, Anda juga dapat menentukan konvensi penamaan yang digunakan oleh tabel, kolom, objek basis data, dan indeks dalam basis data Anda. Konvensi membantu semua orang untuk memiliki pendekatan standar saat memasukkan data.
Mengelompokkan entitas data ke dalam tabel
Berdasarkan peta ERD Anda, Anda sekarang dapat mengorganisir semua data Anda ke dalam tabel-tabel khusus. Setiap entitas dalam struktur basis data Anda harus memiliki tabelnya sendiri, dengan kolom-kolom terpisah yang menyimpan atribut-atribut terkait. Tentukan kunci primer yang akan memudahkan Anda untuk mengidentifikasi dan mengambil nilai data khusus.
Normalisasi struktur data
Normalisasi adalah sebuah proses dalam perancangan skema basis data yang bertujuan untuk mengurangi redundansi data dan meningkatkan integritas data. Hal ini melibatkan pengorganisasian data ke dalam tabel sedemikian rupa sehingga hubungan antar data terstruktur dengan baik dan anomali diminimalkan.
Ada beberapa bentuk normalisasi, masing-masing dengan persyaratan tertentu. Setiap bentuk normal berikutnya menangani jenis redundansi atau ketergantungan yang berbeda untuk meningkatkan konsistensi data dan membuat skema lebih tangguh.
1NF
1NF mensyaratkan bahwa setiap kolom berisi nilai atomik (tidak dapat dibagi) dan bahwa setiap baris data unik. Ini menghapus grup berulang dan bidang multinilai.
2NF
2NF memperluas 1NF dengan memastikan bahwa semua atribut non-kunci sepenuhnya bergantung secara fungsional pada kunci primer secara keseluruhan (yaitu, menghilangkan ketergantungan sebagian).
3NF
3NF menambahkan bahwa semua atribut non-kunci harus bergantung hanya pada kunci primer, dan tidak pada atribut non-kunci lainnya (yaitu, ia menghilangkan ketergantungan transitif).
Terapkan langkah-langkah keamanan
Buat struktur izin untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses basis data Anda dan melihat informasi yang terkandung di dalamnya. Anda dapat menetapkan hak akses yang berbeda untuk kelompok pengguna yang berbeda dalam basis data, seperti kemampuan untuk membaca, menulis, atau menghapus informasi, yang membantu menjaga data sensitif Anda tetap aman. Tentukan kontrol akses berdasarkan peran untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat melihat atau mengubah data sensitif.
Pengujian
Menguji desain skema basis data Anda dengan beberapa kueri dasar dan interaksi lainnya memastikan semuanya berfungsi sesuai yang diharapkan. Pengumpulan data tentang cara kerja basis data pada tahap ini akan memberikan informasi yang diperlukan untuk melakukan perubahan tambahan yang perlu Anda lakukan guna memastikan skema basis data Anda efektif dan bebas dari masalah kinerja.
Apa perbedaan antara skema basis data dan instans basis data?
Skema basis data merujuk pada desain keseluruhan dari sebuah basis data, yang memberikan informasi tentang strukturnya, apa yang mungkin termasuk di dalamnya, dan hubungan antara set data. Namun, skema data hanyalah cetak biru untuk organisasi data; skema tersebut tidak mengandung data apa pun.
Sebuah instans basis data adalah sesi aktif yang dijelaskan oleh skema basis data dan menyimpan data pada setiap saat tertentu. Sebuah instans adalah tempat nilai data sebenarnya berada dan akan terus berubah seiring data baru ditambahkan, dihapus, atau diperbarui. Berbeda dengan skema basis data, instans basis data berisi semua data.
Apa yang dimaksud dengan konversi skema basis data?
Konversi skema basis data adalah proses menyesuaikan skema basis data yang sudah ada ke format baru. Hal ini dapat melibatkan penambahan atau modifikasi tabel, kolom, indeks, batasan, atau hubungan antara tabel.
Tujuan umumnya adalah untuk mendukung persyaratan aplikasi baru, meningkatkan kinerja, atau beralih ke sistem basis data yang berbeda. Konversi skema memungkinkan pengorganisasian data yang lebih efisien atau untuk mendukung fitur-fitur sistem baru.
Migrasi data mungkin memerlukan konversi skema atau tidak, tergantung pada basis data sumber dan tujuan.
Bagaimana dukungan AWS dapat menunjang persyaratan skema database Anda?
Proses pemodelan data biasanya dilakukan di luar basis data. Setelah model dibuat, Amazon Relational Database Service (RDS) mendukung pembuatan dan pengelolaan skema melalui SQL standar. Amazon RDS menyediakan sistem manajemen basis data relasional yang dikelola, seperti PostgreSQL, MySQL, dan Amazon Aurora.
Untuk migrasi basis data, AWS Database Migration Service (DMS) adalah layanan migrasi yang dikelola yang membantu Anda memindahkan basis data dan beban kerja analitik ke AWS dengan cepat dan aman. Basis data sumber tetap beroperasi secara penuh selama proses migrasi, sehingga meminimalkan waktu henti untuk aplikasi yang bergantung padanya.
Konversi Skema DMS di AWS DMS membuat migrasi basis data antar jenis basis data yang berbeda menjadi lebih dapat diprediksi. Ini dapat mengevaluasi tingkat kerumitan migrasi Anda untuk penyedia data sumber dan mengonversi skema basis data serta objek kode. Anda dapat menerapkan kode yang telah dikonversi ke basis data tujuan Anda.
Kemampuan AI generatif baru dalam AWS DMS Schema Conversion mengotomatiskan beberapa tugas konversi skema yang paling memakan waktu. Fitur ini secara otomatis mengonversi hingga 90 persen objek skema dari basis data komersial ke migrasi PostgreSQL.
Anda juga dapat menggunakan AWS Schema Conversion Tool (SCT) untuk mengonversi skema basis data yang ada dari satu mesin basis data ke mesin lainnya.
Mulailah konversi skema basis data di AWS dengan membuat akun gratis hari ini.