Optimasi query

Database yang terdiri dari berbagai macam data yang semakin lama database itu akan memiliki volume yanga banyak dan besar. Hal ini akan mengakibatkan turunnya kecepatan akses terhadap database tersebut.

Pengertian

Optimisasi Query adalah sebuah prosedur untuk meningkatkan strategi evaluasi dari suatu query untuk membuat evaluasi tersebut menjadi lebih efektif.

Ada tiga aspek dasar yang mempengaruhi Optimisasi query, yaitu :

1.      Search space

2.      Cost model

3.      Search strategy

Dependency dan Normalisasi

Functional Dependency atau ketergantunga Fungsional

Keterkaitan antar atribut dimana terjadi penggunaan harga atribut untuk menentukan atribut yang lain.

Contoh :

X –> Y

dimana X dan Y merupakan sebuah atribut. Notasi diatas berarti fungsional X menentukan harga Y, atau Y bergantung pada X.

Query Language

·         Bahasa Query formal basis data relasional adalah bahasa untuk meminta informasi dari basis data. Sebelum basis data relational, query terhadap basis data merupakan tugas yang sangat sukar. Pemograman harus berurusan dengan skema fisik internal dari basis data. Contoh bahasa query relasional adalah SQL (Structured Query Language).

Transformasi Model Data

Transformasi Model Data

·      Entitas kuat merupakan himpunan entitas yang dilibatkan dalam ERD dan tidak memiliki ketergantungan dengan himpunan entitas lainnya.

·      Entitas yang mempunyai atribut kunci. Entitas ini bersifat mandiri, keberadaanya tidak bergantung pada entitas lainnya. Percepatan entitas kuat selalu memiliki karakteristik yang unik disebutidentifier (sebuah atribut tunggal atau gabungan atribut-atribut yang secara unik dapat digunakan untuk membedakannya dari entitas kuat yang lain).

·      Entitas lemah adalah suatu entity yang mana keberadaannya tergantung dari keberadaan entity lain dan tidak memiliki atribut yang dapat berfungsi sebagai key attribute.

·      Entitas yang tidak mempunyai atribut kunci. Entitas lemah diidentifikasikan dengan menghubungkan entitas tertentu dari tipe entitas yang lain ditambah atribut dari entitas lemah. Tipe entitas lain yang dipakai untuk mengidentifikasikan suatu entitas lemah disebut identifying owner dan relasi yang menghubungkan entitas lemah dengan owner disebut identifying relationship Contoh entitas pegawai.

·      Gambar di atas merupakan contoh dari entitas lemah dan entitas kuat. Entitas hobi merupakan entitas lemah dan entitas mahasiswa merupakan entitas kuat.

·      Dalam realitas dapat pula kita jumpai adanya relasi yang secara kronologis mensyaratkan telah adanya relasi lain. Dengan kata lain, sebuah relasi terbentuk tidak hanya dari entitas tapi juga mengandung unsur dari relasi lain. Fenomena demikian dapat diakomodasi dengan Agregasi. Menggambarkan sebuah himpunan relasi yang secara langsung menghubungkan sebuah himpunan entitas dengan sebuah himpunan relasi dalam diagram E-R, sebenarnya tidak tepat atau bahkan ada yang dengan tegas tidak memperbolehkannya. Karena itu, sebagai jalan tengah, kita menggunakan notasi khusus untuk menunjukkan adanya agregasi semacam itu.

·      Contoh Agregasi

·      Transformasi Model Data ke Basis Data Fisik

Aturan umum dalam pemetaan Model Data (Level Konseptual dalam Abstraksi Data) yang digambarkan dengan Diagram E-R menjadi Basis Data Fisik (Level Fisik dalam Abstraksi Data) adalah:

§  Setiap himpunan entitas akan diimplementasikan sebagai sebuah tabel (file data)

§  Relasi dengan Derajat relasi 1:1 (satu ke satu) yang menghubungkan 2 buah himpunan entitas akan direpresentasikan dalam bentuk penambahan/penyertaan atribut-atribut relasi ke tabel yang mewakili salah satu dari kedua himpunan entitas.

§  Relasi dengan Derajat relasi 1-N (satu ke banyak) yang menghubungkan 2 buah himpunan entitas, juga akan direpresentasikan dalam bentuk pemberian/pencantuman atribut key dari himpunan entitas pertama (yang berderajat 1) ke tabel yang mewakili himpunan entitas kedua (yang berderajat N). Atribut key dari himpunan entitas pertama ini menjadi atribut tambahan bagi himpunan entitas kedua

·      Implementasi Himpunan Entitas Lemah dan Sub Entitas

Penggunaan Himpunan Entitas Lemah (Weak Entity Sets) dan Sub Entitas dalam diagram E-R diimplementasikan dalam bentuk tabel sebagaimana Himpunan Entitas Kuat (Strong Entity Sets).

Latihan Model Data Relational

Latihan 1

Dari gambar diatas akan ditentukan relation key-nya :

1.     Candidate key : account-number,  branch-name, branch-city, customer-name, customer-city, ioan-number

2.     Primary key : account-number, loan-number,branch-name,customer-name

3.     Alternate key : branch-city, customer c

Model Data Relational

Model Data Relational

High Level = ER Model

Lower Level = Relational Model

Model Data Relational

Ø  Kumpulan tabel berrdimensi dua dengan masing-masing relasi(relations) tersusun atas tuple (baris) dan atribut (kolom) pada suatu suatu basis data

Ø  Suatu model daata yang meletakkan data dalam bentuk relasi (biasanya disebut tabel).

o   Masing – masing tabel memilik struktur mirip denan ER database

a.       Relasi : Sebuah tabel yang terdiri dari beberapa kolom dan beberapa baris

b.      Attribut : kolom pada sebuah relasi

c.       Tuple : baris pada sebuah relasi atau kumpulan elemen – elemen yang salong berkaitan menginformasikan tentang suatu entitas secara lengkap

d.      Domain : seluruh kemungkinan nilai yang dapat diberikan ke suatu attribut

e.      Degree : Jumlah atribut dalam sebuah relasi

f.        Cardinality : jumlah tuple dalam sebuah relasi

#Relasi

Ø  Relasi menunjukan adanya hubungan diantara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda

Ø  Struktur data dasar untuk menyimpan informasi. Strukturnya sebagai tabel (kumpulan tabel-tabel)

Ø  Setiap relasi memilik schema yang mendeskripsikan nam dan atribut beserta tipenya.

Contoh :

Mahasiswa = (nim:string,nama_mhs :string)

Keterangan
mahasiswa adalah nama relasi
nim dan nama_mhs adalah atribut
string adalah tipe dari atribut

#basis data relational

Ø  Baris disebut Tuple

Ø  Kolom disebut atribut

Ø  Tabel disebut relation

Ø  Domain : kumpulan dari harga atomik yang dapat dimiliki oleh suatu kolom/atribut

#Mendefinisikan Domain

Ø  Memberi nama domain yanng sesuai dengan nilai yang akan dimiliki domain tersebut

Ø  Menentukan tipe data dari nilai yang membentuk domain

Ø  Menentukan format dari domain

#Relational Key

Kunci atribut dari relasi

Ø  Candidate key : atribut yang digunakan untuk membedakan antara satu baris dan dengan baris yang lain

Ø  Primary key : candidate key digunakan untuk mengidentifikasikan tuple yang unik pada suatu relasi

Ø  Alternate key : candidate key yang tidak menjadi primary key

Ø  Foreign key : sebuah atribut dalam suatu relasi yang merujuk ke primary key relasi lain

#Batasan – batasan integritas (integritas constraints)

Ø  Suatu batasan-batasan yang diberikan terhadap suatu relasi

Ø  Ditetapkan ketika schema didefinisikan

Ø  Dicek ketika relasi – relasi dimodifikasi atau dimanipulasi (penambahan, pengubahan, penghapusan dan pencarian /menamplilkan data).

#Relational Integrity Rules

Ø  Null : atribut yang tidak diketahui dan tidak cocok baris (tuple) tersebut

Nilai (konstanta) null dih=gunakan untuk menyatakan/ mengisi atribut – atribut yang nilainya memang belum siap/tidak ada

Ø  Entity Integrity : tidak ada satu komponen primary key yang bernilai

Ø  Referential integrity : garis yang menghubungkan antara satu tabel dengan tabel lain

Entity Relationship Diagram

rangkuman 21 september 2012

Diagram ER

ERM

Entity Relationship Model

ERD

 Entity Relatinship Diagram

Entity Relationship Model

 Digunakan untuk menggambarkan data dalam bentuk entity, atribut dan relationship atas entitas

ERM

                Belum langsung bisa diimplementasikan dalam basis data sebenarnya

Entity Relationship Diagram

Diagram yang menghubunkan (relationship) antar entitas

ERD dapat mendeskripsilan struktur logis basis data dengan simple dan jelas

Ø   Menggambarkan antar entitas

Ø   Mengapresiasikan stuktur logis basis data dengan simple dan jelas

Ø   Mempresentasikan sifat berbeda

4bentuk dasar ERD

1.       Persegi >entitas

2.       Elips>atribut

3.       Garis>hubungan

4.       Jajargenjang>relationship

# Entitas

 Objek yang ada  dalam dapur dibedakan dari objek lain dalam dunia nyata

 Memiliki atribut yang membedakan dirinya dengan objek lain yang berhubungan dengan objek lain.

Contoh:

Manusia             : mahasiswa, pasien,pegawai

Tempat              :  toko, gudang, rumah, sekolah

Kejadian            :  jatuh, kebakaran, banjir

Sym : nama_entry

Entity sets

Ø  kumpulan entitas yang punya tipe yang sama

Ø  entity set dari entitas tidak dapat diuraikan

 Property deskriptif yang dimiliki oleh semua anggota dari semua set entitas

Contoh:

Mahasiswa         : nama, nim, ttl

Pegawai               : nama,nip, alamat

#Attribut

Ø  entitas representasi (beda dengan entitas lain) oleh beberapa entitas

contoh:

nama,nim

properti deskriptif oleh semua anggota

symbol : nama_atribut

Setiap atribut pada entitas memiliki kunci antribut yang bersifat unik. Primary Key

Value set ( domain ) dari atribut

Ø   Kumpulan nilai yg dapat dimasukan pada setiap atribut, kkumpulan nilai yang dimilik atribut dari entitas

Mencakup : tipe data, panjang

Contoh : nama

#Jenis atribut

1.       Atribut sederhana – atomic atribut

 Terdiri 1 komponen tunggal dengan keberadaan yang independen, tidak bisa diuraikan

Contoh:

Nim

2.       Composite atribut

 Terdiri dari beberapa atribut yang lebih mendasar bisa diuraikan

Contoh:

Alamat diuraikan menjadi nama negara, provinsi , kabupaten, kota, dll.

3.       Atribut berharga tunggal – single value

 Hanya punya satu nilai atau nilai pasti

Contoh:

Jenis kelamin hanya ada perempuan dan laki – laki

4.       Atribut berharga banyak –multi – value  suatu

 Terdiri dari sekumpulan nilai untuk suatu entitas

Contoh:

Hobi, karena satu hobi bisa disukai oleh beberapa manusia.

5.       Atribut derivativ

 Derivet atribut

Dihasilkan dari atribut lain yang tidak berasal dari suatu entitas.

Contoh:

Umur

#Relationship

Ø   Hubungan yang terjadi antara satu atau lebih entitas

 Memiliki atribut dimana terjadi adanya transaksi yang menghasilkan satu nilai tertentu

Contoh:

Mahasiswa dengan NIM tertentu berelasi dengan mata kuliah jadi mahasiswa mengambil mata kuliah

Symbol : nama_relasi

#Cardinality ratio ( tingkat cardinalitas )

Menjelaskan jumlah keterhubungan satu entitas dengan entitas yang lainnya

 Contoh Cardinality ratio :

a.       One to one ( satu entitas a berhubungan dengan satu entitas b )

b.      One to many or many to one ( satu entitas a berhubungan denan beberapa b  atau sebaliknya )

c.       Many to many ( beberapa entitas a berhubungan dengan beberapa b )

Tahap pembuatan entity relationship

1.       Mengidentifikasi dan menetapkan kesmpulan

2.       Menentukan atribut tiap entity

3.       Menentukan atribut primary key

4.       Menentukan relation ship

5.       Menentukan atribut  dari relation ship

6.        Menentukan cardinality ratio

7.       Menentukan batasan – batasan yang bersangkutan ( participant constant ).

Sistem Basis Data (Pertemuan 2)

Data : fakta mentah yang belum diolah untuk punya makna

Informasi : hasil pemrosesan data yang anda sudah punya untuk informasi yang bermanfaat

Basis data: himpunan kelompok data yang saling berhubungan yang di organisasi sedemikian rupa sehingga kelak dapat dimanfaatkan dengan mu

Sistem Basis Data

PENGERTIAN BASIS DATA

1. Basis data adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut.

2. Basis data adalah representasi kumpulan fakta yang saling berhubungan disimpan secara bersama sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redudansi) yang tidak perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan.

3. Basis data merupakan sekumpulan informasi yang saling berkaitan pada

hello world

Assalamualaikum Warrahmatullahi Wabarakatuh

 Hello world this is my blog

visit me on restuluckyramadhani.blogspot.com