DENORMALISASI

Denormalisasi dalam Basis Data

 Mengoptimalkan Performa dengan Mengorbankan Struktur

Basis data merupakan komponen kritis dalam sistem informasi modern, dan desainnya memainkan peran penting dalam kinerja dan efisiensi aplikasi. Salah satu konsep desain basis data yang sering kali muncul adalah normalisasi, yang bertujuan untuk mengurangi redundansi data dan meningkatkan integritas. Namun, ada situasi di mana pendekatan ini dapat diimbangi dengan konsep yang disebut "denormalisasi."

Apa itu Denormalisasi?

Denormalisasi adalah kebalikan dari normalisasi. Jika normalisasi bertujuan untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data dengan memisahkan data ke dalam tabel-tabel yang lebih kecil dan lebih terfokus, denormalisasi melibatkan penggabungan tabel-tabel ini kembali untuk meningkatkan kinerja dan mengoptimalkan proses kueri.

Dalam beberapa situasi, normalisasi bisa menjadi dua ujung pedang. Meskipun mengurangi redundansi dapat meningkatkan integritas dan memudahkan pemeliharaan, hal ini juga dapat memperlambat kueri dan membutuhkan penggabungan data dari beberapa tabel untuk mendapatkan informasi yang lengkap. Denormalisasi bertujuan untuk mengatasi masalah ini.

**Kapan Harus Menggunakan Denormalisasi?**

1. **Performa yang Lebih Baik:** Pada skenario di mana kinerja kueri sangat penting dan jumlah transaksi baca lebih dominan daripada jumlah transaksi tulis, denormalisasi dapat meningkatkan kecepatan kueri dengan mengurangi jumlah penggabungan tabel.

2. **Pemahaman Konteks Aplikasi:** Jika kita tahu bahwa aplikasi kita sering kali memerlukan data yang berasal dari beberapa tabel secara bersamaan, denormalisasi dapat membantu mengurangi kompleksitas kueri dan meningkatkan efisiensi.

3. **Keperluan Pelaporan:** Untuk keperluan pelaporan di mana informasi yang terkonsolidasi dari berbagai sumber diperlukan dengan cepat, denormalisasi dapat membantu dalam menyajikan data dengan cara yang lebih mudah dipahami.

**Contoh Denormalisasi:**

Misalnya, kita punya dua tabel yang normalisasi: satu untuk informasi pelanggan dan yang lainnya untuk pesanan.

Tabel Pelanggan:

Tabel Pesanan:

Dalam normalisasi, kita memisahkan informasi pelanggan dan pesanan. Namun, dalam situasi denormalisasi, kita dapat menggabungkannya menjadi satu tabel untuk memudahkan kueri tertentu.

Tabel Denormalisasi:

**Kesimpulan:**

Denormalisasi adalah strategi desain basis data yang mengorbankan sebagian struktur untuk meningkatkan performa dan efisiensi kueri. Meskipun dapat memberikan keuntungan dalam beberapa situasi, perlu diperhatikan bahwa denormalisasi juga dapat meningkatkan risiko redundansi data dan kompleksitas pemeliharaan. Keputusan untuk menggunakan denormalisasi harus selalu dipertimbangkan dengan hati-hati, tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi dan prioritas kinerja.

Tugas dari Universitas Buana Perjuangan