Jelaskan Apa yang Dimaksud Denormalisasi Data?

Denormalisasi Data – Dalam dunia yang semakin didominasi oleh teknologi dan informasi, perusahaan-perusahaan besar dan kecil semakin bergantung pada data untuk pengambilan keputusan yang cerdas. Manajemen data yang efisien menjadi kunci sukses dalam menjalankan operasi sehari-hari. Salah satu teknik yang digunakan untuk mengoptimalkan respons operasional dalam penyimpanan dan pengambilan data adalah denormalisasi data.

Table of Contents

Jelaskan Apa yang Dimaksud Denormalisasi Data?

Denormalisasi data adalah suatu proses yang melibatkan pengambilan data yang telah dinormalisasi, yaitu diatur sesuai dengan aturan tertentu untuk menghindari redundansi dan meminimalkan penyimpanan. Kemudian, duplikat data dibuat dan dikelompokkan kembali. Tujuannya adalah meningkatkan kinerja operasional dan respons waktu dalam pengelolaan data.

Jika normalisasi data bertujuan mengurangi redundansi dengan memisahkan data ke dalam tabel terpisah, denormalisasi mengambil langkah sebaliknya. Dengan menggabungkan kembali data yang terpisah, proses pengambilan data menjadi lebih cepat dan efisien. Ini terutama berguna ketika memiliki jumlah data yang besar dan beragam, seperti profil klien, kontrak, jumlah persediaan, dan data operasional lainnya.

Mengapa Denormalisasi Data Penting?

Berikut beberapa alasan mengapa denormalisasi data penting.

1. Optimalisasi Kinerja Operasional

Dalam dunia bisnis yang kompetitif, kecepatan merupakan kunci. Denormalisasi data memungkinkan pengambilan data lebih cepat karena mengurangi jumlah operasi gabungan yang diperlukan. Dengan begitu, operasi sehari-hari dapat berjalan lebih efisien.

2. Respons Waktu yang Lebih Cepat

Penting untuk memberikan respons yang cepat terhadap permintaan data, terutama ketika memiliki dataset yang besar. Denormalisasi memastikan bahwa data dapat diakses dengan cepat tanpa harus melalui proses penggabungan yang rumit.

3. Meningkatkan Kinerja Operasi Gabungan

Jika normalisasi data fokus pada mengoptimalkan ruang penyimpanan, bertujuan meningkatkan kinerja operasi gabungan. Ini sangat bermanfaat ketika terdapat banyak kueri atau operasi yang melibatkan penggabungan tabel.

4. Sesuai untuk Operasi Baca yang Intensif

Denormalisasi cocok untuk skenario di mana operasi baca (read) lebih dominan daripada operasi tulis (write). Dalam banyak kasus, ini adalah keadaan yang umum terjadi dalam pengelolaan data.

Bagaimana Melakukan Denormalisasi Data?

Setelah memahami pentingnya denormalisasi data, langkah selanjutnya adalah memahami bagaimana melaksanakannya dengan benar. Berikut adalah beberapa teknik yang dapat diterapkan:

1. Membuat Hierarki Data

Salah satu cara untuk melaksanakan denormalisasi adalah dengan membuat hierarki data. Ini melibatkan penggabungan data dalam hierarki yang sama untuk memungkinkan penggabungan tabel lebih efisien. Dengan cara ini, pemrosesan data menjadi lebih cepat dan efisien.

2. Hard-code Data

Teknik denormalisasi yang lain adalah dengan menggunakan hard-code data. Ini melibatkan penyematkan data secara langsung pada sistem untuk mengurangi pembuatan tabel data baru. Teknik ini efektif terutama untuk nilai-nilai yang berada dalam kelompok kecil.

3. Simpan Salinan Master Data

Menyimpan salinan master data pada server tertentu adalah langkah penting dalam denormalisasi. Ini membantu penerapan aturan dan batasan penggunaan data untuk pengguna lainnya. Saat informasi dalam master database diubah, informasi ini juga diperbarui di salinan data.

4. Short-circuit Data

Melakukan short-circuit data dapat membantu memastikan hubungan di antara tabel data pada beberapa level yang berbeda. Ini menyediakan shortcut yang menggabungkan data relevan untuk meminimalisir jumlah operasi gabungan yang dilakukan database untuk menjalankan permintaan.

5. Memisahkan Tabel Data

Pemisahan tabel data, baik secara vertikal maupun horizontal, adalah teknik denormalisasi lainnya. Dengan memisahkan tabel ke dalam unit yang lebih kecil, pemrosesan data dapat dipercepat. Manajemen database yang baik melibatkan pemisahan tabel sesuai dengan jenis informasi dan spesifikasi data.

6. Simpan Data yang Dapat Dihasilkan

Data yang dapat dihasilkan memungkinkan pengguna untuk membuat kesimpulan informasi titik data dari tabel data tanpa menyimpan data tertentu sebagai nilai yang terpisah. Sebagai contoh, informasi tentang berapa lama suatu produk tersedia dapat dihasilkan dari data yang tersimpan tanpa menyimpan data tersebut sebagai nilai terpisah.

Contoh Denormalisasi Data

Untuk memberikan gambaran lebih jelas, berikut adalah contoh penerapan denormalisasi data:

1. Membuat Hierarki Data

Misalkan kita memiliki dua tabel terpisah: satu berisi informasi pelanggan dan yang lainnya berisi informasi pesanan. Dalam normalisasi, kita mungkin memisahkan data pelanggan dan pesanan ke dalam tabel terpisah. Namun, dengan denormalisasi, kita bisa membuat hierarki data yang menggabungkan informasi pelanggan dan pesanan dalam satu tabel, membuat pengambilan data lebih cepat.

2. Hard-code Data

Misalkan kita memiliki sebuah aplikasi e-commerce yang sering menampilkan status pengiriman produk kepada pelanggan. Daripada membuat tabel terpisah untuk menyimpan status pengiriman, kita bisa menggunakan hard-code data dan menyematkannya secara langsung pada sistem.

3. Simpan Salinan Master Data

Jika kita memiliki database master yang menyimpan semua data dan aturan, kita dapat membuat salinan dari data tersebut untuk meningkatkan kinerja. Misalnya, kita bisa membuat salinan tabel dengan informasi produk yang sering diakses untuk meminimalkan waktu respons.

4. Short-circuit Data

Dalam situasi di mana terdapat beberapa tingkatan tabel data, kita dapat menggunakan short-circuit data untuk menggabungkan data relevan secara langsung. Ini membantu meminimalisir jumlah operasi gabungan yang dilakukan oleh database, sehingga memberikan respons yang lebih cepat terhadap permintaan.

5. Memisahkan Tabel Data

Pemisahan tabel data, baik secara vertikal maupun horizontal, dapat diterapkan dengan memecah tabel besar ke dalam unit yang lebih kecil. Misalnya, tabel produk dapat dipisahkan menjadi tabel kategori produk, tabel stok, dan lainnya. Hal ini tidak hanya mempercepat pemrosesan data tetapi juga memudahkan manajemen dan pemeliharaan database.

6. Simpan Data yang Dapat Dihasilkan

Jika kita memiliki data tanggal stok dan nomor seri produk, kita dapat menyimpan data yang dapat dihasilkan seperti berapa lama produk tersedia tanpa harus menyimpan data tersebut sebagai nilai terpisah. Ini membantu mengurangi redundansi dan mempercepat kueri terkait ketersediaan produk.

Tips Melakukan Denormalisasi Data

Setelah memahami teknik-teknik denormalisasi, berikut adalah beberapa tips untuk melaksanakannya dengan sukses:

1. Periksa Penyimpanan Database

Denormalisasi data dapat meningkatkan penyimpanan karena melibatkan pembuatan salinan data. Pastikan bahwa penyimpanan database masih mencukupi untuk mengakomodasi peningkatan ini. Jika ruang penyimpanan terbatas, pertimbangkan untuk mengoptimalkan penyimpanan atau memilih teknik denormalisasi yang lebih hemat ruang.

2. Pastikan Kembali Data Normalisasi

Proses denormalisasi melibatkan pembuatan salinan data dari tabel yang telah dinormalisasi. Pastikan bahwa data normalisasi tersebut tidak lagi memiliki salinan dan bahwa tidak ada duplikasi yang tidak diinginkan. Hal ini penting untuk menjaga integritas data.

3. Lakukan Tes Teknis Denormalisasi Terlebih Dahulu

Sebelum menerapkan denormalisasi secara menyeluruh, lakukan tes teknis pada sejumlah data yang lebih kecil untuk melihat potensi optimisasi. Tes ini membantu menganalisis waktu proses yang dibutuhkan untuk jumlah data tertentu dan mengidentifikasi potensi masalah.

4. Memahami Penggunaan Data Secara Umum

Sebelum melakukan denormalisasi, penting untuk memahami bagaimana data digunakan dalam database. Kumpulkan informasi seperti frekuensi data, jenis data yang sering digabungkan, dan waktu respons data. Ini membantu dalam menentukan di mana denormalisasi dapat memberikan manfaat terbesar.

5. Gunakan Database Management System (DBMS)

DBMS memainkan peran penting dalam mendukung denormalisasi data. Pastikan untuk memahami kemampuan dan batasan DBMS yang digunakan. Beberapa DBMS dapat secara otomatis menyimpan salinan data untuk konsistensi dan optimisasi waktu respons.

Dengan memahami konsep denormalisasi dan menerapkan teknik-teknik dengan bijak, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan data mereka untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat. Semoga bermanfaat, terimakasih.

Baca juga:

Referensi

Lattifia, T., Buana, P. W., & Rusjayanthi, N. K. D. (2022). Model Prediksi Cuaca Menggunakan Metode LSTM. JITTER J. Ilm. Teknol. dan Komput, 3(1), 994-1000.
HUV, G. G. S. H. U. V. (2020). View metadata, citation and similar papers at core. ac. uk. JOURNAL OF VASCULAR SURGERY, 43(2).
Triyono, G. (2016). Pertimbangan melakukan denormalisasi pada model basis data relasi. Telematika Mkom, 3(2), 19-25.
Lubis, A. (2016). Basis data dasar. Deepublish.