Apa itu denormalisasi dalam basis data? Berikan penjelasan dengan contoh

 

Denormalisasi dalam basis data adalah proses kebalikan dari normalisasi, di mana beberapa tabel yang sudah dinormalisasi digabungkan atau data yang seharusnya terpisah disatukan untuk meningkatkan kinerja sistem, terutama pada operasi baca yang intensif. Meskipun denormalisasi bisa mengarah pada redundansi data dan kesulitan dalam pemeliharaan, hal ini sering dilakukan untuk meningkatkan kecepatan query dalam sistem yang membutuhkan performa baca yang cepat.

Mengapa Denormalisasi Diperlukan:

Denormalisasi biasanya digunakan untuk:

1. Meningkatkan Performa Baca: Pada sistem yang memiliki banyak operasi baca, seperti aplikasi yang membutuhkan laporan cepat atau analisis data besar, denormalisasi dapat membantu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan join antara tabel-tabel yang terpisah.
2. Mengurangi Kompleksitas Query: Dengan data yang lebih terintegrasi dalam satu tabel, query yang melibatkan banyak join menjadi lebih sederhana dan lebih cepat.

Contoh Denormalisasi:

Misalnya, kita memiliki dua tabel yang sudah dinormalisasi, yaitu Pelanggan dan Pembelian.

Tabel Pelanggan:

CREATE TABLE Pelanggan (
    ID_Pelanggan INT PRIMARY KEY,
    Nama VARCHAR(100),
    Alamat VARCHAR(200)
);

Tabel Pembelian:

CREATE TABLE Pembelian (
    ID_Pembelian INT PRIMARY KEY,
    ID_Pelanggan INT,
    ID_Produk INT,
    Tanggal_Pembelian DATE,
    FOREIGN KEY (ID_Pelanggan) REFERENCES Pelanggan(ID_Pelanggan)
);

Jika kita sering menjalankan query yang memerlukan informasi pelanggan dan pembelian dalam satu waktu, kita mungkin melakukan denormalisasi dengan membuat satu tabel yang menggabungkan keduanya, seperti ini:

Tabel Denormalisasi Pembelian_Pelanggan:

CREATE TABLE Pembelian_Pelanggan (
    ID_Pembelian INT PRIMARY KEY,
    ID_Pelanggan INT,
    Nama_Pelanggan VARCHAR(100),
    Alamat_Pelanggan VARCHAR(200),
    ID_Produk INT,
    Tanggal_Pembelian DATE
);

Dengan tabel Pembelian_Pelanggan ini, kita tidak perlu melakukan join antara tabel Pelanggan dan Pembelian, sehingga query menjadi lebih cepat, terutama ketika data pelanggan dan pembelian sering dibutuhkan secara bersamaan.

Kekurangan Denormalisasi:

• Redundansi Data: Data yang sama akan disalin ke banyak tempat. Misalnya, jika pelanggan melakukan lebih dari satu pembelian, informasi pelanggan akan disalin setiap kali transaksi dilakukan.
• Kesulitan dalam Pemeliharaan: Jika ada perubahan pada data pelanggan, seperti perubahan nama atau alamat, kita harus memperbarui banyak baris data dalam tabel yang terdenormalisasi.

Kesimpulan:

Denormalisasi bisa sangat bermanfaat untuk meningkatkan performa pada sistem yang membutuhkan operasi baca yang cepat, namun harus dilakukan dengan hati-hati karena dapat menambah kompleksitas dalam hal pemeliharaan dan konsistensi data.