Basis Data (Database)
Pengenalan Basis DataBASIS DATA (database) merupakan salah satu komponen
utama pendukung program aplikasi. Semua program
aplikasi pengolahan data pasti menggunakan basis data
untuk tempat penyimpanan data.
Basis data sudah banyak digunakan dalam berbagai jenis
aplikasi, mulai dari aplikasi sederhana, seperti aplikasi
pengelolaan nomor telepon sampai dengan aplikasi
kompleks, seperti aplikasi pembayaran gaji karyawan
perusahaan.
Konsep Dasar Basis DataBASIS DATA adalah suatu susunan/kumpulan data
operasional lengkap dari suatu organisasi/perusahaan
yang diorganisir/dikelola dan simpan secara terintegrasi
dengan menggunakan metode tertentu dengan
menggunakan komputer sehingga mampu menyediakan
informasi yang diperlukan pemakainya.SISTEM BASIS DATA adalah suatu sistem penyusunan
dan pengelolaan record-record dengan menggunakan
komputer, dengan tujuan untuk menyimpan atau merekam
serta memelihara data operasional lengkap sebuah
organisasi/perusahaan sehingga mampu menyediakan
informasi yang diperlukan pemakai untuk kepentingan
proses pengambilan keputusan.
Komponen Sistem Basis DataTerdapat 4 komponen pokok dari sistem basis data:A. DATA, dengan ciri-ciri :
1. Data disimpan secara terintegrasi (Integrated)
Terintegrated yaitu Database merupakan kumpulan
dari berbagai macam file dari aplikasi-aplikasi yang
berbeda yang disusun dengan cara menghilangkan
bagian-bagian yang rangkap (redundant)
2. Data dapat dipakai secara bersama-sama(shared)
Shared yaitu Masing-masing bagian dari database
dapat diakses oleh pemakai dalam waktu yang
bersamaan, untuk aplikasi yang berbeda.
Komponen Sistem Basis Data
lanjutanAda 3 jenis data pada sistem basis data, yaitu:
1. Data operasional dari suatu organisasi, berupa data
yang disimpan didalam database
2. Data masukan (input data), data dari luar sistem yang
dimasukan melalui peralatan input (keyboard) yang
dapat merubah data operasional
3. Data keluaran (output data), berupa laporan melalui
peralatan output sebagai hasil dari dalam sistem yang
mengakses data operasional
Komponen Sistem Basis Data
lanjutanB. Perangkat Keras (HARDWARE)Terdiri dari semua peralatan perangkat keras
komputer yang digunakan untuk pengelolaan sistem
database.
Perangkat keras yang terdapat dalam sebuah sistem
basis data adalah:
1. Komputer (satu untuk sistem stand-alone atau lebih
dari satu untuk sistem jaringan)
2. Memori sekunder on-line (Harddisk)
3. Memori sekunder off-line (Tape atau Removeble Disk)
untuk backup data
4. Media/perangkat komunikasi (untuk sistem jaringan)
Komponen Sistem Basis Data
lanjutanC. Perangkat Lunak (SOFTWARE)Berfungsi sebagai perantara (interface) antara
pemakai dengan data phisik pada database, dapat
berupa :
1. Database Management System (DBMS)
2. Program-program aplikasi & prosedur-prosedur
Komponen Sistem Basis Data
lanjutanD. Pemakai (USER)adalah pengguna basis data yang berinteraksi secara
tidak langsung dengan basis data melalui program
aplikasi basis data dan DBMS. Terbagi menjadi 3
klasifikasi :
1. Database Administrator (DBA), yang membuat basis
data dan mengontrol akses ke basis data.
2. Programmer, yang membuat aplikasi basis data yang
digunakan oleh DBA dan pemakai akhir.
3. Pemakai akhir (End user) yang melakukan
penambahan, penghapusan, pengubahan, dan
pengaksesan data.
Istilah-istilah Dalam Sistem
Basis Dataa. Enterprise yaitu suatu bentuk organisasi
Contoh Enterprise: Sekolah, Rumah Sakit
Sekolah : Database Nilai
Rumah sakit : AdministrasiPasien
b. Entitas yaitu suatu obyek yang dapat dibedakan dengan
objek lainnya
Contoh :
Database Nilai entitas: Mahasiswa, Matapelajaran
Database AdministrasiPasien entitas: Pasien, Dokter,
Obat
Istilah dalam Sistem Basisdata
lanjutanc. Atribute/field yaitu setiap entitas mempunyai atribut atau
suatu sebutan untuk mewakili suatu entitas.
Contoh :
Entity siswa field = Nim, nama_siswa,alamat,dll
Entity nasabah field=Kd_nasabah,nama_nasabah,dll
d. Data value yaitu data aktual atau informasi yang
disimpan pada tiap data elemen atau atribute.
Contoh :
Atribut nama_karyawan sutrisno, budiman, dll
Istilah dalam Sistem Basisdata
lanjutane. Record/tuple yaitu kumpulan elemen-elemen yang saling
berkaitan menginformasikan tentang suatu entity secara
lengkap.
f. File yaitu kumpulan record-record sejenis yang
mempunyai panjang elemen sama, atribute yang sama
namun berbeda-beda data valuenya.
g. Kunci elemen data yaitu tanda pengenal yang secara
unik mengindentifikasikan entitas dari suatu kumpulan
entitas
Contoh Penggambaran Suatu EntityMahasiswaField
Record
Data
Value
Entity/
Entitas
Elemen
Kunci
Analisa Kasus• Perpustakaan Smart adalah perpustakaan umum yang
anggotanya pelajar,mahasiswa dan masyarakat yang
didirikan oleh Walikota Jakarta Barat. Keberadaan
perpustakaan berlokasi di Walikota yang aplikasi
pelayanan masih bersifat tradisional.
• Prosesnya :
a. Setiap calon anggota yang akan menjadi anggota
harus mengisi formulir dengan biaya administrasi
Rp.10.000,-
b. Anggota dapat meminjam buku maksimal 3 buku
c. Untuk masa peminjaman selama 1 minggu (7 hari)
d. Keterlambatan pengembalian dikenakan denda
sesuai dengan kondisi denda, diantaranya
Diantaranya :
1. Denda keterlambatan pengembalian dikenakan biaya
administrasi Rp.500 perharinya (bukti surat denda
terlampir)
2. Denda Buku perpustakaan rusak maka dikenakan biaya
revisi buku perpustakaan(biaya ini dikenakan setelah buku
diperbaiki).(bukti surat denda terlampir)
3. Denda Buku Hilang, maka dikenakan biaya penggantian
seharga buku tersebut.(bukti surat denda terlampir)
4. Perpustakaan smart dapat menerima sumbangan dari
donatur statusnya (anggota atau masyrakat luas)
• Buat Enterprise dari perpustakaan smart
• Tentukan entitas-entitas yang diperlukan,
beserta atribut/field nya.Analisa Kasus
“Perpustakaan Smart”(Pembahasan di Kelas)
Tugas
Analisa Kasus Rekam Medis• Buat Enterprise dan tentukan entitasentitas yang diperlukan serta atribut/field
nya dari sebuah sistem informasi rekam
medis pada sebuah Rumah Sakit.
Pertemuan 2DBMS
&
Perancangan Basis Data
Database Management System
(DBMS)DBMS adalah perangkat lunak yang memungkinkan
pemakai untuk mendefinisikan, mengelola, dan
mengontrol akses ke basis data. DBMS yang mengelola
basis data relational disebut dengan Relational DBMS
(RDBMS)
Contoh perangkat lunak yang termasuk DBMS: dBase,
FoxBase, Rbase, Microsoft-Access, Borland Paradox /
Borland Interbase, MS-SQL Server, Oracle, Informix,
Sybase, MySQL, dll.
BAHASA dalam DBMSStructure Query Language (SQL) adalah bahasa standar
basis data yang digunakan aplikasi atau pemakai untuk
berinteraksi dengan basis data melalui DBMS.
SQL dibagi menjadi dua, yaitu:
1. Data Definision Language (DDL)
SQL yang digunakan untuk mendefinisikan basis data.
2. Data Manipulation Language (DML)
SQL yang digunakan untuk mengkases dan mengelola
data pada basis data.
Data Definition Language (DDL)Dalam bahasa ini dapat membuat table baru, membuat
indeks, menentukan struktur penyimpanan tabel, dan
sebagainya. Hasil kompilasi perintah DDL disimpan dalamfile khusus yang disebut Kamus Data (Data Dictionary).Kamus Data merupakan suatu metadata (super-data) yaitu
data yang mendeskripsikan data sesungguhnya.
Data Manipulation Language (DML)Bahasa yang berguna untuk melakukan manipulasi data
pada suatu basis data. Manipulasi dapat berupa:
penambahan, penghapusan, pengubahan data pada
suatu basis data.
Ada dua tipe DML, yaitu:
1. Prosedural, bahasa yang mensyaratkan pemakai untuk
menentukan data apa yang diinginkan serta bagaimana
cara untuk mendapatkannya.
2. Non Prosedural, bahasa yang membuat pemakai dapat
menentukan data apa yang diinginkan tanpa
menyebutkan bagaimana cara untuk mendaptkannya.
Komponen DBMS1. Query Prosesor, komponen yang mengubah bentuk
query kedalam instruksi kedalam database manager2. Database Manager, menerima query & menguji
eksternal & konceptual untuk menentukan apakah
record – record tersebut dibutuhkan untuk memenuhi
permintaan kemudian database manager memanggil
file manager untuk menyelesaikan permintaan3. File Manager, memanipulasi penyimpanan file dan
mengatur alokasi ruang penyimpanan disk
Komponen DBMS lanjutan4. DML Precompiler, modul yang mengubah perintah
DML yang ditempelkan kedalam program aplikasi
dalam bentuk fungsi-fungsi5. DDL Compiler, merubah statement DDL menjadi
kumpulan table atau file yang berisi data dictionary /
meta data6. Dictionary Manajer, mengatur akses dan memelihara
data dictionary
Keuntungan DBMS• Mengurangi pengulangan data
• Mencapai independensi data
• Mengintegrasikan data beberapa file
• Mengambil data dan informasi dengan cepat
• Meningkatkan keamanan
Kerugian DBMS• Perangkat lunak yang mahal
• Konfigurasi perangkat keras yang besar
• Mempekerjakan dan mempertahankan staf DBA
Abstraksi DataTerbagi menjadi tiga tingkatan :1. Internal level yaitu menerangkan struktur penyimpanan
basisdata secara fisik dan organisasi file yang
digunakan “
2. Konseptual level yang menerangkan secara
menyeluruh dari basisdata dengan menyembunyikan
penyimpanan data secara fisik “
3. Ekternal level yang menerangkan View basisdata dari
sekelompok pemakai
Pemakai A1 |
Pemakai A2 |
Pemakai B1 |
Pemakai B2 |
Pemrograman
Bahasa
Pemrograman
Bahasa
Pemrograman
Bahasa
Pemrograman
Pandangan Ekternal si A |
Pemetaan Konseptual Ekternal dari A |
Pandangan Ekternal si B |
Pemetaan Konseptual Ekternal dari B |
DBMS
Pemetaan Secara Internal /Phisik |
Perancangan Basis DataTujuan Perancangan Basis Data
1. Untuk memenuhi informasi yang berisi
kebutuhan–kebutuhan user secara khusus dan
aplikasinya.
2. Memudahkan pengertian struktur informasi
3. Mendukung kebutuhan–kebutuhan
pemrosesan dan beberapa objek penampilan
(respone time, processing time dan strorage
space)
Fase Perancangan Basis DataADA 6 FASE PROSES PERANCANGAN DATABASE:1. Pengumpulan dan analisa
a. Menentukan kelompok pemakai dan bidang-bidang
aplikasinya
b. Peninjauan dokumentasi yang ada
c. Analisa lingkungan operasi dan pemrosesan data
d. Daftar pertanyaan dan wawancara
2. Perancangan database secara konseptual
a. Perancangan skema konseptual
b.Perancangan transaksi yang akan terjadi dalam
database.
Fase Perancangan Basis Data lanjutan3. Pemilihan DBMS
a. Faktor teknis
Contoh faktor teknik :
Tipe model data ( hirarki, jaringan atau relasional ),
Struktur penyimpanan dan jalur pengaksesan yang
didukung sistem manajemen database, Tipe interface
dan programmer, Tipe bahasa query
b. Faktor Ekonomi dan Politik organisasi
Biaya penyiadaan hardware dan software, Biaya
konversi pembuatan database, Biaya personalia, dll
4. Perancangan database secara logik (data model
mapping)
a. Pemetaan (Transformasi data)
Transformasi yang tidak tergantung pada sistem,
pada tahap ini transformasi tidak
mempertimbangkan karakteristik yang spesifik atau
hal– hal khusus yang akan diaplikasikan pada
sistem manajemen database
b. Penyesuaian skema ke DBMS
Penyesuaian skema yang dihasilkan dari tahap
Pemetaan untuk dikonfirmasikan pada bentuk
implementasi yang spesifik dari suatu model data
seperti yang digunakan oleh sistem manajemen
database yang terpilihFase Perancangan Basis Data Lanjutan
5. Perancangan database secara fisika. Response TimeWaktu transaksi database selama eksekusi untuk
menerima responb. Space UtilityJumlah ruang penyimpanan yang digunakan oleh
database file dan struktur jalur pengaksesannyac. Transaction ThroughputMerupakan nilai rata–rata transaksi yang dapat di
proses permenit oleh sistem database dan
merupakan parameter kritis dari sistem transaksi
6. Phase Implementasi Sistem DatabaseFase Perancangan Basis Data Lanjutan
Pertemuan 3MODEL DATA
Model DataPENGERTIAN MODEL DATA :Sekumpulan konsep-konsep untuk menerangkan data,
hubungan-hubungan antara data dan batasan-batasan
data yang terintegrasi di dalam suatu organisasi.JENIS-JENIS MODEL DATAA. Model Data Berdasarkan Object
B. Model Data Berdasarkan Record
A. Model Data Berbasis ObjekModel data berbasis objek menggunakan konsep entitas,
atribut dan hubungan antar entitas.
Terdiri dari:
1. Model Keterhubungan Entitas (Entity-Relationship
Model)
2. Model Berorientasi Object (Object-Oriented Model)
3. Model Data Semantik (Semantic Data Model)
4. Model Data Fungsional (Functional Data Model)
Model Keterhubungan Entitas (Entity-Relationship Model)
merupakan model yang paling populer digunakan
dalam perancangan basis data.
Entity Relationship ModelModel untuk menjelaskan hubungan antar data dalam
basis data berdasarkan suatu persepsi bahwa real world
terdiri dari objek-object dasar yang mempunyai hubungan
atau relasi antara objek-objek tersebut.
Komponen utama pembentuk Model Entity-Relationship,
yaitu: | Entitas | (Entity), | Relasi | (Relation). | Kedua melalui |
komponen | ini | dideskripsikan | lebih | lanjut |
Diagram Entity-Relationship (Diagram E-R)Model Entity Relationship yang berisi komponen
himpunan entitas, relasi, yang dilengkapi atribut-atribut,
dapat digambarkan menggunakan Diagram EntityRelationship (Diagram E-R).Simbol dasar yang digunakan ::Menyatakan Himpunan Entitas
:Menunjukan Himpunan Relasi
:Menyatakan Atribut (Atribut
key digaris bawahi)
:Penghubung / Link
Dalam Diagram E-R aturan terpenting adalah Kardinalitas
relasi/ Mapping Cardinalities yang menentukan jumlah
entity yang dapat dikaitkan dengan entity lainnya melalui
relationship-set.
Jenis Mapping Cardinalities:
• Relasi satu ke satu (one-to-one)
• Relasi satu ke banyak (one-to-Many)
•Relasi banyak ke banyak (many-to-many)Diagram Entity-Relationship (Diagram E-R)
lanjutan
Contoh Relasi one-to-one
Contoh Relasi one-to-many
Contoh Relasi many-to-many
Semantic ModelHampir sama dengan Entity Relationship model dimana
relasi antara objek dasar tidak dinyatakan dengan simbol
tetapi menggunakan kata-kata (Semantic). Sebagai
contoh, dengan masih menggunakan relasi pada Bank X
sebagaimana contoh sebelumnya, dalam semantic
model adalah seperti terlihat pada gambar di atas.
Tanda-tanda yang menggunakan dalam semantic model
adalah sebagai berikut :
: Menunjukkan adanya relasi
: menunjukkan atribut
Tabungan Customer Amir
No. Saldo Alamat
Tabungan
No.
TabunganMempunyai AdalahContoh Kasus Semantic Model
B. Model Data Berbasis RecordModel ini berdasarkan pada record untuk menjelaskan
kepada user tentang hubungan logic antar data dalam
basis data
PERBEDAAN | DENGAN | MODEL | DATA | BERBASIS | |
OBJEK | |||||
Pada record based data model disamping digunakan untuk | |||||
menguraikan | struktur | logika | keseluruhan | dari | suatu |
database, | juga | digunakan | untuk | menguraikan |
of implementation)
Model RelationalTerdapat 3 data model pada model data berbasis record:1. Model Relational,Dimana data serta hubungan antar data
direpresentasikan oleh sejumlah tabel dan masingmasing tabel terdiri dari beberapa kolom yang namanya
unique. Model ini berdasarkan notasi teori himpunan (set
theory), yaitu relation.
Contoh : data base penjual barang terdiri dari 3 tabel:
– Supllier
– Suku_cadang
– Pengiriman
Model Relational lanjutan
No_supl | Nama_pen | Status | KOTA |
S01 s02 s03 s04 | PT. OGAH-RUGI PT. SANTAI-DULU PT. MALU-MALU CV. ASAL JADI | 03 03 02 01 | MEDAN SURABAYA BANDUNG MEDAN |
NO_PA RT | NAMA_PART | BAHAN BAKU | BERA T | KOTA |
P01 P02 P03 P04 P05 | BAUT-3 cm MUR - 3 cm BAUT -10 cm PACKING RING-MM | BESI BESI ALUMUNIUM KARET ALUMUNIUM | 10 8 45 6 2 | JAKARTA JAKARTA SURABAYA MEDAN JAKARTA |
NO_SUPL | NO_PART | JUML |
S01 S01 S01 S02 S02 S03 S04 | P01 P02 P04 P01 P02 P03 P04 | 200 300 250 300 400 400 300 |
Model Hirarki2. Model HirarkiDimana data serta hubungan antar data
direpresentasikan dengan record dan link (pointer),
dimana record-record tersebut disusun dalam bentuk
tree (pohon), dan masing-masing node pada tree
tersebut merupakan record/grup data elemen dan
memiliki hubungan cardinalitas 1:1 dan 1:M
DOSEN
SISTEM DATABASE ANALISA DAN PERANCANGAN SISFO | ||||||
NINA | LENA | HAFIDZ | NOVI | HAFIDZ | NAYA | RAFA |
D
G
B
E F H IPARENT
CHILDBAYAModel Hirarki Lanjutan
Model Jaringan3. Model JaringanDistandarisasi tahun 1971 oleh Database Task Group
(DBTG) atau disebut juga model CODASYL
(Conference on Data System Language), mirip dengan
hirarkical model dimana data dan hubungan antar data
direpresentasikan dengan record dan links.
Perbedaannya terletak pada susunan record dan linknya
yaitu network model menyusun record-record dalam
bentuk graph dan menyatakan hubungan cardinalitas
1:1, 1:M dan N:MR1
R3 R4
R5
R2
DOSEN
SISTEM DATABASE ANALISA DAN PERANCANGAN SISFO |
Pertemuan 4Entity-Relationship Diagram
(ERD)
Simbol-simbol dalam E-R Diagram• ENTITY• WEAK ENTITY• RELATIONSHIP• IDENTIFYING
RELATIONSHIP• ATRIBUT
DERIVATIF
Notasi Arti• ATRIBUT• ATRIBUT
PRIMARY KEY• ATRIBUT MULTI
VALUE• ATRIBUT
COMPOSITE
Notasi Arti
Komponen E-R Diagram1. Entitas yaitu suatu kumpulan object atau sesuatu yang
dapat dibedakan atau dapat diidentifikasikan secara
unik. Dan kumpulan entitas yang sejenis disebut
dengan entity set.
2. Relationship yaitu hubungan yang terjadi antara satu
entitas atau lebih.
3. Atribut, kumpulan elemen data yang membentuk suatu
entitas.
4. Indicator tipe terbagi 2 yaitu :
a. Indicator tipe asosiatif object
b. Indicator tipe super tipe
Entity SetENTITY SET TERBAGI ATAS :1. Strong entity set yaitu entity set yang satu atau lebih
atributnya digunakan oleh entity set lain sebagai key.
Digambarkan dengan empat persegi panjang.
Misal :
E adalah sebuah entity set dengan atribute-atribute a1,
a2,..,an, maka entity set tersebut direpresentasikan
dalam bentuk tabel E yang terdiri dari n kolom, dimana
setiap kolom berkaitan dengan atribute-atributenya.
2. Weak Entity set, Entity set yang bergantung terhadap
strong entity set. Digambarkan dengan empat persegi
panjang bertumpuk.
Misal :
A adalah weak entity set dari atribute-atribute a1, a2, ..,
ar dan B adalah strong entity set dengan atributeatribute b1, b2,..,bs, dimana b1 adalah atribute primary
key, maka weak entity set direpresentasikan berupa
table A, dengan atribute-atribute {b1} u {a1,a2,.., ar}
NOPEG
PEGAWAI |
TANGGUNGAN |
NAMA ……..Entity Set lanjutanContoh Weak Entity
Contoh Strong Entity
a. KEY atribut yang digunakan untuk menentukan suatu
entity secara unik
b. ATRIBUT SIMPLE atribut yang bernilai tunggal
c. ATRIBUT MULTI VALUE atribut yang memiliki
sekelompok nilai untuk setiap instan entity
Pada gambar dibawah ini, yang menjadi atribut key adalah NIP.
Tgl Lahir dan Nama adalah atribut simple. Sedangkan Gelar
merupakan contoh atribut multivalue.TGL
LAHIR GELAR NIP NAMA
PEGAWAIJenis-Jenis Atribut
Jenis Atribut lanjutanNAMA
DEPAN
NAMA
TENGAH
NAMA
BLKNG
NAMA
PEGAWAI |
beberapa atribut yang lebih kecil yang mempunyai arti
tertentu contohnya adalah atribut nama pegawai yang
terdiri dari nama depan, nama tengah dan nama belakang.
d. ATRIBUT DERIVATIF Suatu atribut yg dihasilkan dari
atribut yang lain. Sehingga umur yang merupakan hasil
kalkulasi antara Tgl Lahir dan tanggal hari ini. Sehingga
keberadaan atribut umur bergantung pada keberadaan
atribut Tgl Lahir.TGL
LAHIR UMUR
PEGAWAIJenis Atribut lanjutan
Mapping CardinalityBanyaknya entity yang bersesuaian dengan entity yang lain
melalui relationshipJENIS-JENIS MAPPING :1. One to one
2. Many to One atau One to many
3. Many to manyREPRESENTASI DARI ENTITY SETEntity set direpresentasikan dalam bentuk tabel dan nama
yang unique. Setiap tabel terdiri dari sejumlah kolom,
dimana masing-masing kolom diberi nama yang unique
pula
Participation ConstraintMenjelaskan apakah keberadaan suatu entity tergantung
pada hubungannya dengan entity lain.
Terdapat dua macam participation constrain yaitu:
1. Total participation constrain yaitu:Keberadaan suatu entity tergantung pada hubungannya
dengan entity lain. Didalam diagram ER digambarkan
dengan dua garis penghubung antar entity dan
relationship.
2. Partial participation, yaitu
Keberadaan suatu entity tidak tergantung pada
hubungan dengan entity lain. Didalam diagram ER
digambarkan dengan satu garis penghubung.
a. TOTAL PARTICIPATION
PEGAWAI |
BAGIAN |
PEGAWAI |
PROYEK |
Indicator tipe asosiatif object berfungsi sebagai suatu objek
dan suatu relationship.
SISWA |
KURSUS |
SISWA |
KURSUS |
PENDAFTARAN |
Indicator tipe super tipe, terdiri dari suatu object dan satu
subkategori atau lebih yang dihubungkan dengan satu
relationship yang tidak bernama.
PEGAWAI |
PEGAWAI HONORER |
PEGAWAI TETAP |
LRS representasi dari struktur record-record pada tabel-tabel
yang terbentuk dari hasil relasi antar himpunan entitas.Menentukan Kardinalitas, Jumlah Tabel dan Foreign Key
(FK)
One to One (1-1)
Supir |
Taksi |
karena:1 supir hanya bisa mengemudikan 1taksi, dan1 taksi hanya bisa dikemudikan oleh 1 supir.
Relasi 1-1 akan membentuk 2 tabel:
Tabel Supir (nosupir, nama, alamat)
Tabel Taksi (notaksi, nopol, merk, tipe)Logical Record Structured (LRS)
LRS yang terbentuk sbb:
nosupir nama alamat |
nopol
merk
tipe
nosupir(FK)atau
notaksi nopol merk tipe |
nama
alamat
Notaksi(FK)LRS lanjutan
One to Many (1-M)
Dosen |
Kelas |
karena:1 Dosen bisa membimbing banyak Kelas, dan1 Kelas hanya dibimbing oleh 1 Dosen.
Relasi 1-M akan membentuk 2 tabel:
Tabel Dosen (nip, nama, alamat)
Tabel Kelas (kelas, jurusan, semester, jmlmhs)LRS lanjutan
LRS yang terbentuk sbb:
nip nama alamat |
jurusan
semester
jmlmhs
nip (FK)LRS lanjutan
Many to Many (M-M)
Mahasiswa |
Mtkuliah |
karena:1 Mahasiswa bisa belajar banyak Mata Kuliah, dan1 Mata Kuliah bisa dipelajari oleh banyak Mahasiswa.
Relasi M-M akan membentuk 3 tabel:
Tabel Mahasiswa (nim, nama, alamat)
Tabel Mtkuliah (kdmk, nmmk, sks)
Tabel Nilai (nim, kdmk, nilai) menggunakan super
key/composite keyLRS lanjutan
LRS yang terbentuk sbb:
nim nama alamat |
kdmk nmmk sks |
kdmk (FK)
nilaiMahasiswa
Nilai
MtkuliahLRS lanjutan
Analisa Kasus ERD
Perpustakaan Smart(Pembahasan di Kelas)Membuat ERD dari Perpustkaan SmartLangkah –langkah pembuatan ERD dan LRSTentukan entity – entity yang diperlukan
Tentukan relationship antar entity – entity
Menggambar ERD Sementara
Mengisi kardinalitas
Menentukan kunci utama
Menggambar ERD Berdasarkan Kunci
Tentukan attribute – attribute
Transformasi ERD ke LRS
Menggambar LRS
Tugas Kelompok• Membuat ERD dan LRS dari suatu
aplikasi sistem database pada suatu
organisasi/perusahaan
Pertemuan 5Normalisasi
Normalisasi
Dalam dengan: | merancang | basis | data | dapat | dilakukan |
telah diketahui, atau
2. Langsung membuat model Entity-Relationship.Normalisasi merupakan cara pendekatan lain dalam
membangun desain logik basis data dengan
menerapkan sejumlah aturan dan kriteria standar untuk
menghasilkan struktur tabel yang normal.
Normalisasi LanjutanBEBERAPA PENGERTIAN NORMALISASI :Normalisasi merupakan proses pengelompokan elemen
data menjadi tabel–tabel yang menunjuk-kan entity dan
relasinya.
Normalisasi adalah proses pengelompokan atributeatribute dari suatu relasi sehingga membentuk WELL
STRUCTURE RELATION.
Well Structure RelationAdalah sebuah relasi yang jumlah kerangkapan datanya
sedikit (minimum Amount Of Redundancy), serta
memberikan kemungkinan bagi user untuk melakukan
INSERT, DELETE, dan MODIFY terhadap baris-baris
data pada relation tersebut, yang tidak berakibat
terjadinya ERROR atau INKONSESTENSI DATA, yang
disebabkan oleh operasi-operasi tersebut
Keuntungan NormalisasiKeuntungan dari normalisasi, yaitu :1. Meminimalkan ukuran penyimpanan yang diperlukan
untuk menyimpan data.
2. Meminimalkan resiko inkonsistensi data pada basis
data
3. Meminimalkan kemungkinan anomali pembaruan
4. Memaksimalkan stabilitas struktur data
ANOMALYANOMALY merupakan penyimpangan-penyimpangan atau
Error atau inkonsistensi data yang terjadi pada saat
dilakukan proses insert, delete maupun update.
Terdapat 3 jenis Anomaly :
1. Insertion Anomaly
Error | yang | terjadi | sebagai | akibat | operasi | insert |
record/tuple pada sebuah relation | ||||||
2. Deletion Anomaly | ||||||
Error | yang | terjadi | sebagai | akibat | operasi | delete |
Anomaly Lanjutan3. Update Anomaly
Error yang terjadi sebagai akibat inkonsistensi data yang
terjadi sebagai akibat dari operasi update record/tuple
dari sebuah relation
Problem-Problem Pada Relation yang
Sudah Dinormalisasi Performance problem
Masalah terhadap performa database Referential Integrity Problem
Masalah yang timbul terhadap referensi antar data-data
diantara dua tabel atau lebihBEBERAPA KONSEP YANG HARUS DIKETAHUI:a. Field/ Atribut Kunci
b. Kebergantungan Fungsi
Atribut Kunci (Field)a. Key Field / atribute kunci dalam database:
1. Super keyYaitu himpunan dari satu atau lebih entitas yang
digunakan untuk mengidentifikasikan secara unik
sebuah entitas dalam entitas set.2. Candidate keyYaitu satu attribute atau satu set minimal atribute yang
mengidentifikasikan secara unik suatu kejadian yang
spesifik dari entity.
Atribut Kunci lanjutan3. Primary keyYaitu satu atribute atau satu set minimal atribute yang
tidak hanya mengidentifikasikan secara unik suatu
kejadian yang spesifik tapi juga dapat mewakili setiap
kejadian dari suatu entity
4. Alternate keyYaitu kunci kandidat yang tidak dipakai sebagai
primary key
5. Foreign keyyaitu satu atribute (atau satu set atribute) yang
melengkapi satu relationship (hubungan yang
menunjukkan ke induknya.
Kebergantungan Kunci1. Ketergantungan Fungsional (Fungsional Dependent)
Keterkaitan antar hubungan antara 2 atribute pada
sebuah relasi. Dituliskan dengan cara : A -> B, yang
berarti :
Atribute B fungsionality Dependent terhadap atribute A
atau
Isi (value) atribute A menentukan isi atribute B
Definisi dari functional dependent :
Diketahui sebuah relasi R, atribute Y dari R adalah FD
pada atribute X dari R ditulis R.X -> R.Y jika dan hanya
jika tiap harga X dalam R bersesuaian dengan tepat satu
harga Y dalam R
2. Fully Functionaly Dependent (FFD)
Suatu rinci data dikatakan fully functional dependent pada
suatu kombinasi rinci data jika functional dependent pada
kombinasi rinci data dan tidak functional dependent pada
bagian lain dari kombinasi rinci data.
Definisi dari FDD:
Atribute Y pada relasi R adalah FFD pada atribute X pada
relasi R jika Y FD pada X tida FD pada himpunan bagian
dari X
Contoh:
PersonID,Project,Project_budgettime_spent_byperson_
onProject (bukan FFD)
PersonID, Project time_spent_byperson_onProject (FDD)Kebergantungan Kunci lanjutan
3. Ketergantungan Partial
Sebagian dari kunci dapat digunakan sebagai kunci
utama
4. Ketergantungan Transitif
Menjadi atribute biasa pada suatu relasi tetapi
menjadi kunci pada relasi lain
5. Determinan
Suatu atribute (field) atau gabungan atribute dimana
beberapa atribute lain bergantung sepenuhnya pada
atribute tersebutKebergantungan Kunci lanjutan
Aturan-aturan normalisasi dinyatakan dengan istilah
bentuk normal. Bentuk normal adalah suatu aturan
yang dikenakan pada relasi-relasi dalam basis data
dan harus dipenuhi oleh relasi-relasi tersebut pada
level-level normalisasi.
Beberapa level yang biasa digunakan pada normalisasi
adalah:
• Bentuk normal pertama (1NF)
• Bentuk normal kedua (2NF)
• Bentuk normal ketiga (3NF)
• Bentuk normal Boyce-Codd (BCNF)
• Bentuk normal keepat (4NF)
• Bentuk Normal kelima (5NF)Bentuk Normal
Pertemuan 6Normalisasi Lanjutan
BENTUK TIDAK NORMAL UNNORMALIZED |
FIRST NORMAL FORM (INF) |
SECOND NORMAL FORM (2NF) |
THIRD NORMAL FORM (3NF) |
FOURTH NORMAL FORM (4NF) |
BOYCE-CODD NORMAL FORM (BCNF) |
FIFTH NORMAL FORM (5NF) |
DATA BERULANG
MENGHILANGKAN
KETERGANTUNGAN PARTIAL
MENGHILANGKAN
KETERGANTUNGAN TRANSITIF
Menghilangkan kunci kandidat yg bkn
merupakan determinan
Menghilangkan ketergantungan multi
value yg bkn merup. Ketergantungan
fungsional
Menghilangkan ketergantungan join
yg bkn merupakan kunci kandidatLangkah-Langkah Pembuatan
Normalisasi
Bentuk Tidak Normal
(Unnormalized)Bentuk tidak normal adalah bentuk tabel
yang belum ternormalisasi. Tabel yang
belum ternormalisasi adalah tabel yang
memiliki atribut yang berulang.
Bentuk Normal Pertama (1NF)Definisi bentuk normal pertama adalah:Suatu Relasi dikatakan dalam bentuk normal
pertama jika dan hanya jika setiap atribut
bernilai tunggal untuk setiap baris.
Bentuk Normal Kedua (2NF)Bentuk normal kedua didefinisikan berdasarkan
dependensi fungsional.Suatu relasi berada dalam bentuk normal kedua
jika dan hanya jika:• Berada pada bentuk normal pertama
• Semua atribut bukan kunci memiliki depedensi
sepenuhnya terhadap kunci primer.
Atribut bukan kunci adalah atribut yang tidak merupakan
kunci primer
Bentuk Normal Ketiga (3NF)Definisi bentuk normal ketiga:Suatu relasi dikatakan dalam bentuk normal ketiga
(3NF) jika:• Berada dalam bentuk normal kedua
• Setiap atribut bukan kunci tidak memiliki dependensi
transitif terhadap kunci primer.
Bentuk Normal Boyce-Codd
(BCNF)Definisi bentuk normal Boyce-Codd:Suatu relasi disebut memenuhi bentuk normal
Boyce-Codd jika dan hanya jika semua penentu
(determinan) adalah kunci kandidat (atribut yang
bersifat unik)BCNF merupakan bentuk normal sebagai perbaikan
terhadap 3NF. Suatu relasi yang memenuhi BCNF
selalu memenuhi 3NF, tetapi tidak untuk sebaliknya.
Bentuk Normal Keempat (4NF)
dan Bentuk Normal Kelima (5NF)Bentuk normal keempat berkaitan dengan sifat
Ketergantungan Banyak-Nilai (Multivalued
Depedency) pada suatu tabel yang merupakan
pengembangan dari ketergantungan fungsional.
Bentuk normal kelima merupakan nama lain dari ProjectJoin Normal Form (PNJF) yaitu berhubungan dengan
ketergantungan relasi antar tabel (Join Dependency)
PT. SANTA PURI FAKTUR PEMBELIAN BARANG
Jalan senopati 11
yogyakarta
Kode Suplier | : G01 : Gobel Nustra | Tanggal : 05/09/2000 |
Nama Suplier | Nomor | : 998 |
A01 A02 | AC SPLIT ½ PK AC SPLIT 1 PK | 10.0 10.0 | 135,000 200,000 | 1,350,000 2,000,000 |
Kode | Nama Barang | Qty | Harga | Jumlah |
Total Faktur | 3,350,000 |
no fac | kode supp | nama supp | kode brg | nama barang | tanggal | jatuh tempo | qty | harga | jumlah | Total |
779 998 | S02 G01 | Hitachi Gobel N | R02 A01 A02 | RICE COOKER AC SPLIT ½ PK AC SPLIT 1 PK | 02/09/00 05/09/00 | 08/09/00 09/09/00 | 10 10 10 | 15000 135000 200000 | 150000 1350000 2000000 | 150000 3350000 |
nofac | kodesupp | nama supp | Kodebrg | nama barang | tanggal | jatuh tempo | qty | harga | jumlah | Total |
779 998 998 | S02 G01 G01 | Hitachi Gobel N Gobel N | R02 A01 A02 | RICE COOKER AC SPLIT ½ PK AC SPLIT 1 PK | 02/09/00 05/09/00 05/09/00 | 08/09/00 09/09/00 09/09/00 | 10 10 10 | 15000 135000 200000 | 150000 1350000 2000000 | 150000 3350000 3350000 |
Kode Supplier *
Nama Supplier
No Nota * Tanggal Tempo Qty harga Total |
KodeSupplier ** KodeBarang ** |
Nama barang3. Step 3 bentuk 2 NFStudi Kasus lanjutan
Kode Supplier *
Nama Supplier
No Nota *
Tanggal
Tempo
Total
kode Supplier **
Kode barang *
Nama barang
Keterangan:
* Kunci primer dari tabel.
** Kunci tame/penghubung
dari tabel thp induknya
No Nota ** Kode Barang ** Qty Harga |
Tabel Transaksi Brg |
Tabel Nota
Tabel Barang4. Step IV Bentuk 3 NFStudi Kasus lanjutan
Tugas
NoRM | Tgl periksa | Kode Dokter | Nama Dokter | KodeSakit | Diskripsi sakit | Kode obat | Nama obat | Dosis |
RM001 | 1/5/99 | D01 | Dr Zurmaini | S11 | Tropicana | B01 B02 | Sulfa Anymiem | 3dd1 4dd1 |
RM002 | 4/7/99 | D01 | Dr Zurmaini | S12 | Ulcer Triombis | B01 B03 | Sulfa Supralin | 3dd2 3dd1 |
RM003 | 4/4/99 | D02 | Dr Harjono | S12 | Ulcer Triombis | B04 | Adrenalin | 4dd2 |
RM004 | 7/8/99 | D04 | Dr Mahendra | S12 | Ulcer Triombis | B01 B02 B03 | Sulfa Anymiem Supralin | 3dd2 4dd2 3dd1 |
Data Pasien dari, NOPEN : 1000019999 Alamat Pasien, Jalan : Kebon Jeruk No. 27 Kecamatan : Kemanggisan Kode Pos :11530 | Nama Pasien : Bachtiar JoseKelurahan : PalmerahWilayah : Jakarta BaratTelepon : 5350999 |
( Udin )
Pertemuan 9Bahasa Query
Formal
Bahasa Query FormalDalam bahasa Query Formal, ada dua dasar
pembentukan bahasa Query, yaitu:
1.Aljabar Relasional
2.Kalkulus Relasional
Dalam pembahasan ini hanya akan membahas
tentang Aljabar Relasional karna lebih banyak
dijadikan dasar Bahasa Query yang umum
digunakan.
Aljabar RelasionalALJABAR RELASIONALAdalah kumpulan operasi terhadap relasi, dimana setiap
operasi menggunakan satu atau lebih relasi untuk
menghasilkan satu relasi yang baru.
Bahasa Query yang didasarkan pada operasi-operasi
dalam Aljabar Relasional merupakan bahasa query yangProsedural.
Aljabar RelationalB. OPERATOR RELATIONAL1. Restrict ( ) adalah Pemilihan tupel atau record
2. Project ( ) adalah pemilihan attribute atau field
3. Divide ( ) adalah membagi
4. Join ( ) adalah menggabungkanALJABAR RELASIONALOperator pada aljabar relational dibagi menjadi 2
kelompok:
1. Operator dasar untuk fundamental operational
2. Operator tambahan untuk additional operasional
Contoh
KD_MK | NAMA_MK | SKS | NIP |
207 | LOGIKA & ALGO | 4 | 199910486 |
310 | STRUKTUR DATA | 3 | 200109655 |
360 | SISTEM BASIS DATA | 3 | 200209817 |
545 | IMK | 2 | 200209818 |
547 | APSI | 4 | 200109601 |
305 | PEMR. PASCAL | 4 | 200703073 |
544 | DISAIN GRAFIS | 2 | 200010490 |
perintah – perintah Relation Algebra:
RELASI : MATA KULIAH
NIM | NAMA_MHS | ALAMAT | J_KEL |
1105090222 | HAFIDZ | DEPOK | LAKI-LAKI |
1105091002 | RAFFA | DEPOK | LAKI-LAKI |
1105095000 | NAIA | DEPOK | PEREMPUAN |
1104030885 | ARIF | P.LABU | LAKI-LAKI |
1206090501 | LENI | KMP. MELAYU | PEREMPUAN |
1206090582 | WAHYUNI | TANGERANG | PEREMPUAN |
1205097589 | ARIS | DEPOK | LAKI-LAKI |
1106094586 | YANI | CILEDUG | PEREMPUAN |
110709 | BAMBANG | SALEMBA | LAKI-LAKI |
KD_MK | NIM |
360 | 1105090222 |
545 | 1206090501 |
547 | 1105095000 |
NIP | NAMA_DOS | GAJI |
199910486 | BILLY | 3500000 |
200109655 | MARDIANA | 4000000 |
200209817 | INDRIYANI | 4500000 |
200209818 | SURYANI | 4250000 |
200109601 | DWINITA | 3500000 |
200703073 | MALAU | 2750000 |
200010490 | IRFIANI | 3500000 |
Contoh lanjutan
Operator Dasara. Selection ( ) Lower Case Omega
Operasi selection menyeleksi tupel-tupel pada sebuah
relation yang memenuhi predicate/syarat yang sudah
ditentukan
Contoh :1. Mencari tuple-tuple dari MAHASISWA yang memiliki jenis kelamin
laki-laki, Ekspresi aljabar relational :
σ J_KEL=“LAKI-LAKI” (MAHASISWA)2. Tampilkan data mata kuliah yang memiliki kode 360 atau
yang memilki sks 4
σ KD_MK=“306” V SKS=4 (MATAKULIAH)
b. Projection ( )
Operator projection beroperasi pada sebuah relation,
yaitu membentuk relation baru dengan mengcopy
atribute-atribute dan domain-domain dari relation
tersebut berdasarkan argumen-argumen pada
operator tersebut.
Contoh :
Tampilkan nama beserta gaji dari dosennama_dos,gaji (DOSEN)Operator Dasar lanjutan
c. Cartesian product ( X )
Operator dengan dua relasi untuk menghasilkan tabel
hasil perkalian kartesian.
Contoh :Tampilkan nid,nama_d (dari relasi Dosen), nama_mk (dari relasi
Matakuliah), thn_akademik,smt,hari,jam_ke,waktu,kelas (dari relasi
Mengajar) dimana semester mengajar adalah pada semester „1‟. nid, nama_d, nama_mk, thn_akademik,smt,
hari,jam_ke, waktu, kelas ( smt=1 Dosen.nid =
Mengajar.nid mengajar.kdmk = Matakuliah.kdmk(DosenxMatakuliahxMengajar))Operator Dasar lanjutan
d. Union ( )
Operasi untuk menghasilkan gabungan tabel dengan
syarat kedua tabel memiliki atribut yang sama yaitu
domain atribut ke-i masing-masing tabel harus sama
RUS={ X I X E R atau X E S}
Contoh :
Penggabungan berdasarkan kolom kota dari tabel
mahasiswa dengan tabel dosen kota (mahasiswa) kota (Dosen)Operator Dasar lanjutan
e. Set diference ( - )Operasi untuk mendapatkan tabel dis uatu relasi tapi tidak ada di
relasi lainnya.
R – S = { X I X E R dan X E S }
Contoh : Tampilkan nama dari mahasiswa yang tinggal di depok tetapi
bukan berjenis kelamin perempuan
Query I : tampilkan nama yang tinggal di depoknama_mhs(alamat=“DEPOK” (MAHASISWA))
Query II : tampilkan nama yang berjenis kelamin perempuannama_mhs(j_kel =“PEREMPUAN” (MAHASISWA))
Tampilkan query I minus query II :nama_mhs(alamat=“DEPOK”(MAHASISWA))-nama_mhs(j_kel=“PEREMPUAN” (MAHASISWA))Operator Dasar lanjutan
Operator Tambahan1. SET INTERSECTION ( )Operasi untuk menghasilkan irisan dua tabel dengan
syarat kedua tabel memiliki atribut yang sama, domain
atribut ke-i kedua tabel tersebut sama.2. THETA JOINOperasi yang menggabungkan operasi cartesian
product dengan operasi selection dengan suatu kriteria.3. NATURAL JOINOperasi menggabungkan operasi selection dan
cartesian product dengan suatu kriteria pada kolom
yang sama
4. DIVISIONMerupakan operasi pembagian atas tuple-tuple dari 2
relation
Contoh:
Sno | Pno |
S1 | P1 |
S1 | P2 |
S1 | P3 |
S1 | P4 |
S2 | P1 |
S2 | P2 |
Pno |
P2 |
Sno |
S1 |
S2 |
B
A/BOperator Tambahan lanjutan
Pertemuan 10Bahasa Query Terapan
Structured Query Language (SQL)SQL merupakan bahasa query terapan yang banyak
digunakan oleh berbagai DBMS, diterapkan dalam
berbagai development tools dan program aplikasi untuk
berinteraksi dengan basis data.Subdivisi SQL:1. Data Definition Language (DDL)
Query-query | ini | digunakan | untuk | mendefinisikan |
struktur atau skema basis data. | ||||
2. | Data Manipulation Language (DML) |
dalam basis data.
PENGELOMPOKAN STATEMEN SQL1. Data Definition Language (DDL)
CREATE DATABASE | DROP DATABASE | |
CREATE TABEL | DROP TABEL | |
CREATE | INDEX | DROP INDEX |
CREATE | VIEW | DROP VIEW |
2. Data Manipulation Language (DML)
INSERT, SELECT, UPDATE, DELETESQL lanjutan
3. Data Access
GRANT , REVOKE
4. Data Integrity
RECOVER TABLE
5. Auxiliary
SELECT INTO OUTFILE,
LOAD, RENAME TABLESQL lanjutan
Data Definition Languange (DDL)A. CREATE1. Pembuatan DatabaseNama Database adalah yang dapat mewakili suatu kejadian
dapat berupa nama organisasi atau perusahaan.
Sintaks : CREATE DATABASE nama_database
Contoh : Buat database dengan nama KAMPUS
CREATE DATABASE KAMPUS
2. | Pembuatan TabelSintaks : CREATE TABLE nama_table |
nama_kolom2,tipe_data_kolom2,….)
Contoh :
Buat struktur tabel dengan nama tabel Mahasiswa dengan
data NIM char(8), NAMA char(25), ALAMAT char(30)
CREATE TABLE Mahasiswa (NIM char(8) not null,
NAMA char(25) notnull, ALAMAT char(30) notnull)
DDL lanjutan3. Pembuatan IndexSintaks : CREATE [UNIQUE] INDEX nama_index
ON nama_table (nama_kolom) ;
Contoh :
Buat index data Mahasiswa berdasarkan NIM dengan nama
MHSIDX Dimana NIM tidak boleh sama
CREATE UNIQUE INDEX MHSIDX ON Mahasiswa(NIM)4. Pembuatan ViewSintaks :
CREATE VIEW nama_view [ (nama_kolom1,….) ]
AS SELECT statement
[WITH CHECK OPTION] ;
Contoh :
Buat view dengan nama MHSVIEW yang berisi semua data
mahasiswa
CREATE VIEW MHSVIEW
AS SELECT * FROM Mahasiswa
B. DROP (MENGHAPUS)1. Menghapus Database
Sintaks : DROP DATABASE nama_db ;
2. Menghapus Tabel
Sintaks : DROP TABLE nama_table ;
3. Menghapus Index
Sintaks : DROP INDEX nama_index ;
4. Menhapus View
Sintaks : DROP VIEW nama_view ;
Contoh :
DROP DATABASE KAMPUS;
DROP TABLE MHS;
DROP INDEX MHSIDX;
DROP VIEW MHSVIEW;DDL lanjutan
C. ALTER TABLE (MERUBAH STRUKTUR TABEL)Sintaks: ALTER TABLE nama_tabel
ADD nama_kolom jenis_kolom
[FIRST | AFTER nama_kolom]
CHANGE [COLUMN] oldnama newnama
MODIFY nama_kolom jenis kolom, …
DROP nama_kolom
RENAME newnama_tabel
Contoh :
1. Tambahkan kolom JKEL dengan panjang 1 char pada tabel
Mahasiswa
ALTER TABLE Mahasiswa ADD JKEL char(1);
2. Ubah panjang kolom JKEL menjadi 15 char
ALTER TABLE Mahasiswa char(15); | MODIFY COLUMN JKEL |
ALTER TABLE Mahasiswa DROP JKEL;DDL lanjutan
Data Manipulation Language (DML)A. INSERTSintaks SQL yang digunakan untuk penambahan record
baru kedalam sebuah tabel.
Sintaks: INSERT INTO Nama_tabel [(nama_kolom1,…)]
values (nilai atribut1, …)
Contoh:Masukan data Mahasiswa dengan Nim
10296832, Nama Nurhayati beralamat di Jakarta
INSERT INTO Mahasiswa (Nim, Nama, Alamat) values
(“10296832”,”Nurhayati”,“Jakarta”);
B. UPDATESintaks SQL yang digunakan untuk mengubah nilai
atribut pada suatu record dari sebuah tabel.
Sintaks : UPDATE nama_tabel
SET nama_kolom = value_1
WHERE kondisi ;
Contoh:
Ubah alamat menjadi “Depok” untuk mahasiswa yang
memiliki NIM “10296832”
UPDATE Mahasiswa
SET ALAMAT=”Depok”
WHERE NIM=” 10296832”;DML lanjutan
C. DELETESintaks SQL yang digunakan untuk menghapus record
dari sebuah tabel.
Sintaks: DELETE FROM nama_table
WHERE kondisi
Contoh:
Hapus data Mahasiswa yang mempunyai NIM
“21198002”
DELETE FROM Mahasiswa
WHERE NIM=” 21198002”DML lanjutan
NIM | NAMA | ALAMAT |
10296832 10296126 31296500 41296525 50096487 21196353 10296001 21198002 | Nurhayati Astuti Budi Prananigrum Pipit Quraish Fintri Julizar | Jakarta Jakarta Depok Bogor Bekasi Bogor Depok Jakarta |
KD_MK | NAMA_MK | SKS |
KK021 KD132 KU122 | Sistem Basis Data Sistem Informasi Manajemen Pancasila | 2 3 2 |
Tabel dibawah ini untuk mengerjakan perintah SELECT
NIM | KD_MK | MID | FINAL |
10296832 10296126 31296500 41296525 21196353 50095487 | KK021 KD132 KK021 KU122 KU122 KD132 | 60 70 55 90 75 80 | 75 90 40 80 75 0 |
D. SELECTSintaks : SELECT [DISTINCT | ALL] nama_kolom
FROM nama_tabel
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY column_list ]
[HAVING condition ]
[ ORDER BY column_list [ASC | DESC]]DML lanjutan
NIM | NAMA | ALAMAT |
10296832 10296126 31296500 41296525 | Nurhayati Astuti Budi Prananingrum | Jakarta Jakarta Depok Bogor |
a. Tampilkan semua data Mahasiswa
SELECT NIM,NAMA,ALAMAT FROM Mahasiswa;
Atau
SELECT * FROM Mahasiswa;Maka hasilnya adalah :DML lanjutan
NAMA_MK |
Sistem Basis Data Pancasila |
SELECT NAMA_MK FROM MataKuliah WHERE SKS=2
Maka Hasilnya:DML lanjutan
NIM | KD_MK | MID | FINAL |
10296832 10296126 41296525 21196353 | KK021 KD132 KU122 KU122 | 60 70 90 75 | 75 90 80 75 |
sama dengan 60 atau nilai finalnya lebih besar 75.
maka penulisannya :
SELECT * FROM Nilai WHERE MID >= 60 OR FINAL > 75
Hasilnya:DML lanjutan
Aplikasi yang digunakan sebagai contoh adalah
MysqlDari Address ketik : http://localhost/phpmyadmin
Tampilan user ketik root dan password dikosongkan
Pertemuan 11Bahasa Query Terapan
Lanjutan
JOIN digunakan untuk memilih data dari dua tabel atau lebih.
1. INNER JOIN
Menggabungkan dua tabel dimana diantara dua tabel
datanya bersesuaian.
2. LEFT JOIN atau LEFT OUTER JOIN
Menggabungkan dua tabel dimana diantara dua tabel
datanya bersesuaian dan juga semua record pada tabel
sebelah kiri.
3. RIGHT JOIN atau RIGHT OUTER JOIN
Menggabungkan dua tabel dimana diantara dua tabel
datanya bersesuaian dan juga semua record pada tabel
sebelah kanan.JOIN
SELECT Nilai.MID | Nilai.NIM, | Mahasiswa.NAMA, |
FROM Nilai INNER JOIN Mahasiswa
ON Nilai.NIM = Mahasiswa.NIM
Hasil :
NIM | NAMA | KD_MK | MID |
10296832 10296126 31296500 41296525 21196353 50095487 | Nurhayati Astuti Budi Prananigrum Quraish Pipit | KK021 KD132 KK021 KU122 KU122 KD132 | 60 70 55 90 75 80 |
SELECT Mahasiswa.NIM, Mahasiswa.NAMA, Nilai.KD_MK,
Nilai.MID
FROM Mahasiswa LEFT OUTER JOIN Nilai
ON Nilai.NIM = Mahasiswa.NIM
Hasil:
NIM | NAMA | KD_MK | MID |
10296832 10296126 31296500 41296525 21196353 50095487 10296001 21198002 | Nurhayati Astuti Budi Prananigrum Quraish Pipit Fintri Julizar | KK021 KD132 KK021 KU122 KU122 KD132 - - | 60 70 55 90 75 80 - - |
SELECT Mahasiswa.NIM, Mahasiswa.NAMA, Nilai.KD_MK,
Nilai.MID
FROM Nilai RIGHT OUTER JOIN Mahasiswa
ON Nilai.NIM = Mahasiswa.NIM
Hasil :
NIM | NAMA | KD_MK | MID |
10296832 10296126 31296500 41296525 21196353 50095487 10296001 21198002 | Nurhayati Astuti Budi Prananigrum Quraish Pipit Fintri Julizar | KK021 KD132 KK021 KU122 KU122 KD132 - - | 60 70 55 90 75 80 - - |
Data Access1. GRANTSintaks : GRANT hak_akses ON nama_db
TO nama_pemakai
[IDENTIFIED BY] [PASSWORD] „Password‟
[WITH GRANT OPTION] ;
GRANT hak_akses ON [nama_db]nama_tabel
TO nama_pemakai
[IDENTIFIED BY] [PASSWORD] „Password‟
[WITH GRANT OPTION];
Contoh :
Berikan hak akses kepada Adi untuk menampikan
nilai final test pada tabel Nilai.
GRANT SELECT (FINAL) ON NILAI TO ADI
Data Access lanjutan2. REVOKESintaks : REVOKE hak_akses ON nama_db
FROM nama_pemakai ;
REVOKE hak_akses ON nama_tabel
FROM nama_pemakai ;
Contoh :
Tarik kembali dari Adi hak akses untuk menampilkan
nilai final test
REVOKE SELECT (FINAL) ON NILAI FROM ADI
Data IntegrityRECOVER TABLE
Sintaks : Contoh : | RECOVER TABLE nama_tabel |
sebelum terjadi kerusakan
RECOVER TABLE MHS ;
1. SELECT … INTO OUTFILE „filename‟
Sintaks ini digunakan untuk mengekspor data dari tabel ke file
lain.
Sintaks : | SELECT … INTO OUTFILE „Nama File‟ |
[TERMINATED BY 'string']
[[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char']
[ESCAPED BY 'char'] ]
Contoh :
Ubah semua data mahasiswa ke bentuk ASCII dan disimpan ke file
teks di directory/home/adi dengan pemisah antar kolom „|‟
SELECT * FROM MHS
INTO OUTFILE “/home/adi/teks”
FIELDS TERMINATED BY “ ”;Auxiliary
2. LOADSintaks query ini digunakan untuk mengimpor data dari file
lain ke tabel.Sintaks : LOAD DATA INFILE “ nama_path”
INTO TABLE nama_tabel [ nama_kolom] ;
[FIELDS | COLUMNS]
[TERMINATED BY 'string']
[[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char']
[ESCAPED BY 'char'] ]
Contoh :
Memasukkan data-data dari file teks yang berada pada direktori
“/home/adi” ke dalam tabel MHS_2. Dimana pemisah antara kolom
dalam file teks adalah tab (\t) :
LOAD FROM “/home/adi/teks”
INTO MHS_2
FILELDS TERMINATED BY „\t‟;Auxiliary lanjutan
3. RENAME TABLESintaks :
RENAME TABLE OldnamaTabel
TO NewNamaTabel
Contoh :
RENAME TABLE MHS
TO MAHASISWAAuxiliary lanjutan
Fungsi AggregateMENGGUNAKAN FUNGSI AGGREGATE :1. COUNT digunakan untuk menghitung jumlah.
Menghitung jumlah record mahasiswa dari tabel MAHASISWA
SELECT COUNT(*) FROM MAHASISWA
2. SUM digunakan untuk menghitung total dari kolom yang
mempunyai tipe data numerik.
SELECT SUM(SKS) AS „TOTAL SKS‟ FROM MATAKULIAH
3. AVG digunakan untuk menghitung rata-rata dari data-data
dalam sebuah kolom.
SELECT AVG(FINAL) AS „FINAL‟ FROM Nilai
4. MIN digunakan untuk menghitung nilai minimal dalam
sebuah kolom.
SELECT MIN(FINAL) FROM Nilai
5. MAX diguankan untuk menghitung nilai maksimum dalam
sebuah kolom
SELECT MAX(MID) FROM NilaiFungsi Aggregate lanjutan
SubquerySUBQUERYAdalah subselect yang dapat digunakan di klausa WHERE dan
HAVING dipernyataan select luar untuk menghasilkan tabel akhir.
Aturan-aturan untuk membuat subquery, yaitu :
1. Klausa Order By tidak boleh digunakan di subquery, Order By
hanya dapat digunakan di pernyataan Select luar.
2. Klausa subquery Select harus berisi satu nama kolom tunggal
atau ekspresi kecuali untuk subquery-subquery menggunakan
kata kunci EXIST
3. Secara default nama kolom di subquery mengacu ke nama tabel
di klausa FROm dari subquery tersebut.
4. Saat subquery adalah salah satu dua operan dilibatkan di
pembandingan, subquery harus muncul disisi kanan
pembandingan
Subquery lanjutanPenggunanaan ANY dan ALLJika subquery diawali kata kunci ALL, syarat hanya akan
bernilai TRUE jika dipenuhi semua nilai yang
dihasilkan subquery itu.
Jika subquery diawali kata kunci ANY, syaratnya akan
bernilai TRUE jika dipenuhi sedikitnya satu nilai yang
dihasilkan subquery tersebut.
Penggunanaan EXIST DAN NOT EXISTEXIST akan mengirim nilai TRUE jika dan hanya jika
terdapat sedikitnya satu baris di tabel hasil yang dikirim
oleh subquery dan EXIST mengirim nilai FALSE jika
subquery mengirim tabel kosong.
Untuk NOT EXIST kebalikan dari EXIST.
(Masing-masing dosen membuat contoh untuk subquery)Subquery lanjutan
CONTOH SUBQUERY :
1. Ambil nilai mid dan final dari mahasiswa yang bernama
Astuti.
SELECT | MID, NIM | FINAL | FROM | NILAI | WHERE | NIM=( |
SELECT | FROM | MAHASISWA | WHERE |
2. Ambil nilai kode matakuliah, mid dan final dari mahasiswa
yang tinggal di jakarta.
SELECT KD_MK, MID, FINAL FROM NILAI WHERE NIM
IN(SELECT NIM FROM MAHASISWA WHERE ALAMAT =
„Jakarta‟)Subquery lanjutan
3. Ambil nama-nama mahasiswa yang mengikuti ujian.
SELECT NAMA FROM MAHASISWA WHERE EXISTS
(SELECT NIM FROM NILAI WHERE NILAI.NIM=
MAHASISWA.NIM)
4. Ambil nama-nama mahasiswa yang tidak mengikuti ujian.
SELECT NAMA FROM MAHASISWA WHERE NOT
EXISTS (SELECT NIM FROM NILAI WHERE NILAI.NIM=
MAHASISWA.NIM)Subquery lanjutan
Pertemuan 12Basis Data Terdistribusi
Basis Data TerdistribusiBasis Data TerdistribusiYaitu kumpulan data yang digunakan bersama yang saling
terhubung secara logik tetapi tersebar secara fisik
pada suatu jaringan komputer.
Karakteristik Database terdistribusi, yaitu :
1. Kumpulan data yang digunakan bersama secara logik
tersebar pada sejumlah komputer yang berbeda
2. Komputer yang dihubungkan menggunakan jaringan
komunikasi
3. Data pada masing-masing situs dapat menangani
aplikasi-aplikasi lokal secara otonom
4. Data pada masing situs dibawah kendali satu DBMS
5. Masing-masing DBMS berpartisipasi dalam sedikitnya
satu aplikasi global
A
B
D C
E FBENTUK-BENTUK TOPOLOGI DISTRIBUSI DATA :a. Fully Connected networkTopologi Distribusi Data
B
D
F E
C
Ab. Partialy conneted networkTopologi lanjutan
B
D F G
C
A
EC. Tree Strutured NetworkTopologi lanjutan
C D
A
E
B
Fd. Ring networkTopologi lanjutan
B
E
A
D
Ce. Star networkTopologi lanjutan
Keuntungan Basis Data
TerdistribusiKEUNTUNGAN :1. Secara alami mengikuti struktur organisasi
2. Adanya otonomi lokal
3. Sifatnya dapat dipakai secara bersama
4. Peningkatan ketersediaan
5. Peningkatan kehandalan
6. Peningkatan kinerja
7. Ekonomis
8. Pertumbuhan yang modular
KERUGIAN :1. Harga software mahal (Biaya)
2. Kompleksitas
3. Kelemahan dalam keamanan
4. Sulitnya menjaga keutuhan data
5. Kurangnya standar
6. Kurangnya pengalaman
7. Perancangan basisdata lebih kompleksKerugian Basis Data
Terdistribusi
Fragmentasi DataFRAGMENTASI Merupakan sebuah proses pembagian
atau pemetaan database dimana database dipecahpecah berdasarkan kolom dan baris yang kemudian
disimpan didalam site atau unit komputer yang
berbeda dalam suatu jaringan data, sehingga
memungkinkan untuk pengambilan keputusan
terhadap data yang telah terbagi.Fragmentasi data merupakan langkah yang diambil untuk
menyebarkan data dalam basis data terdistribusi.Alasan-alasan diperlukannya fragmentasi, yaitu :1. Penggunaan
2. Efisiensi
3. Paralleslisme
4. Keamanan
BEBERAPA PERATURAN YANG HARUS DIDEFINISIKAN
KETIKA MENDEFINISIKAN FRAGMENT :1. Kondisi lengkap (Completeness)
sebuah unit data yang masih dalam bagian dari relasi
utama, maka data harus berada dalam satu fragmen.
Ketika ada relasi, pembagian datanya harus menjadi satu
kesatuan dengan relasinya.
2. Rekontruksi (Reconstruction)
sebuah relasi asli dapat dibuat kembali atau digabungkan
kembali dari sebuah fragmen. Ketika telah dipecah-pecah,
data masih memungkinkan untuk digabungkan kembali
dengan tidak mengubah struktur data.
3. Disjointness
data didalam fragmen tidak boleh diikutkan dalam
fragmen lain agar tidak terjadi redundancy data, kecuali
untuk atribut primary key dalam fragmentasi vertikalFragmentasi lanjutan
Kerugian fragmentasi yaitu :1. Kinerja yang dapat turun karena data tersebar dan
butuh proses untuk penggabungan kembali
2. Integritas yang dapat terganggu dikarenakan
kegagalan pada salah satu site database serverFragmentasi lanjutan
Jenis FragmentasiTIGA JENIS FRAGMENTASI :
1. | Fragmentasi horizontalterdiri dari tuple dari fragment global yang kemudian |
Membagi | atribut-atribut | dari | fragment | global | yang |
tersedia menjadi beberapa grup. | |||||
3. | Fragmentasi campuran |
campuran sbb :
a. Menggunakan fragmentasi horizontal pada fragmentasi
vertikal
b. Menggunakan fragmentasi vertical pada fragmentasi
horizontal
Contoh Fragmentasi
NIM | Nama_Mhs | Kode_MK | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade |
123 124 125 126 127 128 129 | Fathi Farah Sarah Salsabila Azizah Farhan Faiz | 101 102 101 101 103 103 102 | Sistem Basis Data Peranc. Sistem Sistem Basis Data Sistem Basis Data Visual Basic Visual Basic Peranc. Sistem | 78 60 40 90 70 40 80 | B C D A B D A |
Fragmentasi Horizontal terbagi menjadi 3 fragment yang
berbeda berdasarkan Mt_Kuliah
1. Relasi Mt_Kuliah=“Sistem Basis Data” Mt_Kuliah=“Sistem Basis Data” (Ujian)Contoh Fragmentasi Horizontal
NIM | Nama_Mhs | Kode_MK | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade |
123 125 126 | Fathi Sarah Salsabila | 101 101 101 | Sistem Basis Data Sistem Basis Data Sistem Basis Data | 78 40 90 | B D A |
NIM | Nama_Mhs | Kode_MK | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade |
124 129 | Farah Faiz | 102 102 | Peranc. Sistem Peranc. Sistem | 60 80 | C A |
NIM | Nama_Mhs | Kode_MK | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade |
127 128 | Azizah Farhan | 103 103 | Visual Basic Visual Basic | 70 40 | B D |
3. Relasi Mt_Kuliah=“Visual Basic” Mt_Kuliah=“Visual Basic” (Ujian)Fragmentasi Horizontal lanjutan
Contoh Fragmentasi Vertical
NIM | Nama_Mhs | Kode_MK | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
123 124 125 126 127 128 129 | Fathi Farah Sarah Salsabila Azizah Farhan Faiz | 101 102 101 101 103 103 102 | Sistem Basis Data Peranc. Sistem Sistem Basis Data Sistem Basis Data Visual Basic Visual Basic Peranc. Sistem | 78 60 40 90 70 40 80 | B C D A B D A | 1 2 3 4 5 6 7 |
Mt_Kuliah adalah hal-hal yang memenuhi syaratFragmentasi vertical: berdasarkan dekomposisi-nya
dengan menambahkan tupel_id
NIM | Nama_Mhs | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
123 124 125 126 127 128 129 | Fathi Farah Sarah Salsabila Azizah Farhan Faiz | Sistem Basis Data Peranc. Sistem Sistem Basis Data Sistem Basis Data Visual Basic Visual Basic Peranc. Sistem | 78 60 40 90 70 40 80 | B C D A B D A | 1 2 3 4 5 6 7 |
Tuple_ID NIM,Nama_Mhs,Mt,Kuliah,Nil_Akhir,Grade,Tuple_ID (UJian)Contoh Fragmentasi Vertical
NIM | Kode_MK | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
123 124 125 126 127 128 129 | 101 102 101 101 103 103 102 | 78 60 40 90 70 40 80 | B C D A B D A | 1 2 3 4 5 6 7 |
Contoh Fragmentasi Campuran
NIM | Nama_Mhs | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
123 125 126 | Fathi Sarah Salsabila | Sistem Basis Data Sistem Basis Data Sistem Basis Data | 78 40 90 | B D A | 1 3 4 |
Relasi 1a. NIM,Nama_Mhs,Mt_Kuliah,Nil_Akhir,Grade,Tuple_ID( Mt_Kuliah=“Sistem
Basis Data” (Ujian))
NIM | Nama_Mhs | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
124 129 | Farah Faiz | Peranc. Sistem Peranc. Sistem | 60 80 | C A | 2 7 |
Sistem” (Ujian))
Fragmentasi Campuran lanjutan
NIM | Nama_Mhs | Mt_Kuliah | Nil_Akhir | Grade | Tuple_ID |
127 128 | Azizah Farhan | Visual Basic Visual Basic | 70 40 | B D | 5 6 |
Basic” (Ujian))
Tugas
Analisa kasus Perpustakaan Smart• Membuat Fragmentasi: F.Horizontal,F.Vertikal &
F.Campuran dari perpustakaan smart
Pertemuan 13Perancangan Dan
Implementasi Basis Data
Menggunakan DB Designer
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI BASIS
DATA MENGGUNAKAN MYSQL
Perangkat Lunak Bantu untuk Perancangan Basis DataPada perangkat lunak bantu telah tersedia komponenkomponen (notasi-notasi) perancangan basis data.
Salah satu perangkat lunak bantu untuk keperluan semacam
itu adalah DBDesigner yang dioptimalkan untuk MySQL
Database.Lanjutan
Tampilan jendela DBDesigner.Lanjutan
Menggunakan Komponen TABEL dan RELASI Klik
komponen Tabel pada toolbar seperti di gambar berikut.Letakan komponen
tsb. pada page
area sehingga
muncul komponenTabel (Table_01)
pada page area,
kemudian klik
kanan komponen
tsb sehingga
muncul menu dan
pilihlahEdit Objectseperti berikut.Contoh penggunaan DBDesigner
Menu Edit Object akan menampilkan jendela Table Editor.
Pada Table Editor kita bisa menentukan properties dari tabel seperti nama
tabel, tipe data, primary key dsb.
Ubah dan simpanlah properties tabel (Table _01) menjadi tabel faktur(struktur tabel seperti pada pembahasan LRS tanpa ada FK) seperti berikut.Lanjutan
Ulangi langkah-langkah menggunakan komponen Table di atas (tabel
faktur) untuk tabel barang dan langganan (struktur tabel seperti pada
pembahasan LRS tanpa ada FK). Sehingga ada 3 komponen Table
seperti gambar berikutLanjutan
Lanjutan
Langkah berikutnya membuat relasi 1-M antara langganandengan faktur dengan cara klik komponen 1-n Relationpada toolbar seperti di gambar berikut.Lanjutan
Klik di tabel langganan kemudian klik di tabel faktur, sehingga
muncul komponen relasi yang menghubungkan kedua tabel tsb.
dan FK (NLgn) berada pada tabel faktur, seperti gambar berikutLanjutan
Langkah berikutnya membuat relasi M-M antara faktur denganbarang dengan cara klik komponen n-m Relation pada toolbar
seperti di gambar berikutLanjutan
Klik di tabel faktur kemudian klik di tabel barang, sehingga
muncul komponen relasi yang disertai munculnya tabel baru
(faktur_has_barang) dan FK (Nfak & NBrg) berada pada
tabel tsb, seperti gambar berikut.Lanjutan
Edit properties tabel faktur_has_barang yaitu dengan mengganti
nama menjadi tabel transaksi dan menambahkan field Qty dan
HrgTran. Sehingga menjadi seperti gambar berikut.Lanjutan
Untuk mengekspor hasil rancangan database ke dalam
database digunakan Database Synchronization. Database
yang digunakan pada contoh ini adalah MySQL.
Sebelum melakukan sinkronisasi, kita perlu membuat
koneksi ke database MySQL terlebih dahulu. Jika remote
connection dengan root diperbolehkan maka gunakan user
root. Jika tidak maka kita butuh membuat user baru terlebih
dahulu. Berikut ini adalah cara bagaimana membuat user
baru yaitu db_owner.Lanjutan
Lakukan login terlebih dahulu ke MySQL dengan
memasukkan password root.Lanjutan
Buat user baru bernama dbo dengan password ”owner”.
Ketikkan 3 perintah dibawah ini.sBuat Database baru yaitu dbpenjualanLanjutan
Mengekspor Tabel Hasil Rancangan Ke Server DatabaseMengekspor tabel ke server database bisa dilakukan dari menuDatabase Database Sychronisastion seperti gambar berikut.Lanjutan
Lalu pilih MySQL sebagai database dan kemudian klik New
Database ConnectionLanjutan
Masukkan Nilai
berikut:Connection Name :MySQLHostname : localhostDatabase Name :dbpenjualanUserName : dboPassword : ownerLalu klik OKLanjutan
Klik Connect untuk terkoneksi ke MySQLLanjutan
Klik Execute untuk mengeksekusi sinkronisasiLanjutan
Setelah tampil jendela seperti di atas, selanjutnya klik tombolEXECUTE untuk mengekspor tabel ke server database MySQL
dan akan tampil progress report seperti berikutLanjutan
Latihan 11. Sebuah perusahaan yang melayani pemesanan
barang/produk umum memerlukan sebuah program aplikasi
yang berfungsi untuk menyimpan data produk beserta
suppliernya dan juga berfungsi untuk mencatat transaksi
pemesananan produk dari customer. Setiap produk yang
dipesan akan dikirim ke customer yang memesannya.
Rancanglah database untuk program aplikasi tersebut
dengan menggunakan DBdesigner dan ekspor hasilnya ke
server MySQL, untuk memenuhi keinginan
perusahaantersebut.
2. Seorang kolektor mobil ingin mendata seluruh mobil miliknya
dan memerlukan program aplikasi yang bisa berfungsi untuk
menyimpan data koleksi mobilnya. Rancanglah database
untuk program aplikasi tersebut dengan menggunakan
DBdesigner dan ekspor hasilnya ke server MySQL,
sehingga program yang dikembangkan bisa memenuhi
keinginan kolektor tersebut.Latihan 2
Pertemuan 14Lingkungan Basis Data
KONKURENSICONCURRENCY (KONKURENSI)Ada 3 masalah yang disebabkan oleh Concurrency :
1. Masalah kehilangan modifikasi (Lost Update
Problem)
Masalah ini timbul jika dua transaksi mengakses
item database yang sama yang mengakibatkan nilai
dari database tersebut menjadi tidak benar.
Transaksi A | Waktu | Transaksi B |
= Baca R = = = Modifikasi R = = = | t1 t2 t3 T4 | = = = Baca R = = = Modifikasi R = |
Contoh Lost Update problem
Waktu | Transaksi Ika | Transaksi Susi | Saldo |
T1 | Read Saldo | ……… | 1.000.000 |
T2 | ………. | Read Saldo | 1.000.000 |
T3 | Saldo:=Saldo-50.000 | …….. | 1.000.000 |
T4 | Write Saldo | …….. | 950.000 |
T5 | ………. | Saldo:= saldo+100.000 | 1.000.000 |
T6 | ……… | Write Saldo | 1.100.000 |
membaca nilai saldo sebelum transaksi Ika mengubah
nilai tersebut dalam database, sehingga nilai yang sudah
di update yang dihasilkancdari transaksi Ika menjadi
hilang.
Data transaksi pada rekening bersama (Ika dan Susi)
lanjutan2. Masalah Modifikasi Sementara (uncommited Update
Problem)
Masalah ini timbul jika transaksi membaca suatu
record yang sudah dimodifikasi oleh transaksi lain
tetapi belum terselesaikan (uncommited), terdapat
kemungkinan kalau transaksi tersebut dibatalkan
(rollback).
t1 t2 t3 |
Transaksi A | Waktu | Transaksi B |
- Baca R - - - Modifikasi R - | - Modifkasi R - - - Rollback - |
Contoh uncommited Update Problem
Waktu | Transaksi Simpanan | Transaksi Bunga | Saldo |
T1 | Read Saldo | ……… | 1.000.000 |
T2 | Saldo:=saldo+1.000.0000 | ……… | 1.000.000 |
T3 | Write Saldo | …….. | 2.000.000 |
T4 | ………. | Read Saldo | 2.000.000 |
T5 | ………. | Saldo:= saldo*0.15 | 2.000.000 |
T6 | ……… | Write Saldo | 2.300.000 |
T7 | ……… | RollBack | 2.300.000 |
RollBack pada T7 yang membatalkan transaksi
sebelumnya (T6), sehingga saldo seharusnya tetap
2.000.000
lanjutan3. Masalah Analisa yang tidak konsisten (Problem of
inconsistency Analysis)
Masalah ini timbul jika sebuah transaksi membaca
suatu nilai tetapi transaksi yang kedua mengupdate
beberapa nilai tersebut selama eksekusi transaksi
pertama
Contoh Problem of Inconsistency AnalysisTransaksi A menjumlahkan nilai 1, nilai 2 dan nilai 3
Transaksi B nilai 1 + 10, nilai 3 –10
LockingLOCKING adalah salah satu mekanisme pengontrol
concurrencyKONSEP DASAR :Ketika sebuah transaksi memerlukan jaminan kalau
record yang diinginkan tidak akan berubah secara
mendadak, maka diperlukan kunci untuk record
tersebut
FUNGSI
Locking berfungsi untuk menjaga record tersebut agar tidak
dimodifikasi oleh transaksi lain.
Jenis- Jenis Lock :
1. Share (S)
Kunci ini memungkinkan pengguna dan para pengguna
konkuren yang lain dapat membaca record tetapi tidak
mengubahnya.
2. Exclusive (X)
Kunci ini memungkinkan pengguna untuk membaca dan
mengubah record. Sedangkan pengguna konkuren lain
tidak diperbolehkan membaca ataupun mengubah record
tersebut.lanjutan
Cara Kerja Locking
lanjutan
lanjutan
lanjutan
TimestampingTIMESTAMPINGAdalah salah satu alternatif mekanisme kontrol
konkurensi yang dapat menghilangkan masalah dead
lock
Dua masalah yang timbul pada Timestamping :
1. Suatu transaksi memerintahkan untuk membaca
sebuah item yang sudah di update oleh transaksi yang
belakangan.
2. Suatu transaksi memerintahkan untuk menulis sebuah
item yan nilainya sudah dibaca atau ditulis oleh
transaksi yang belakangan
Crass dan RecoveryPENGERTIAN :Crash adalah suatu failure atau kegagalan dari suatu
sistemPENYEBAB DARI KEGAGALAN ADALAH :1. Disk Crash yaitu informasi yang ada di disk akan hilang
2. Power failure yaitu informasi yang disimpan pada
memori utama dan register akan hilang
3. Software Error yaitu output yang dihasilkan tidak betul
dan sistem databasenya sendiri akan memasuki suatu
kondisi tidak konsisten
Klasifikasi FailureBerdasarkan Jenis storage1. Volatile storage, biasanya informasi yang terdapat
pada volatile akan hilang, jika terjadi kerusakan sistem
(system crash) contoh: RAM2. Non Volatile Storage, biasanya informasi yang
terdapat pada non volatile strorage tidak akan hilang
jika terjadi kerusakan sistem contoh: ROM3. Stable Storage, informasi yang terdapat dalam stable
storage tidak pernah hilang. contoh: Harddisk RAID
Jenis-Jenis Kegagalan1. Logical Error, program tidak dapat lagi dilaksanakan
disebabkan oleh kesalahan input, data tidak
ditemukan, over flow
2. System Error, sistem berada pada keadaan yang
tidak diinginkan, seperti terjadi deadlock, sebagai
akibat program tidak dapat dilanjutkan namun setelah
beberapa selang waktu program dapat dijalankan
kembali.
3. System Crash,kegagalan fungsi perangkat keras,
menyebabkan hilangnya data pada volatile storage,
tetapi data pada non volatile storage masih tetap ada.
4. Disk Failure, hilangnya data dari sebuah blok disk
disebabkan oleh kerusakan head atau kesalahan pada
waktu pengoperasian transfer data
SecuritySECURITY adalah suatu proteksi data terhadap
perusakan data dan pemakaian oleh pemakai yang
tidak mempunyai ijin.BEBERAPA MASALAH SECURITY SECARA
UMUM :1. Di dalam suatu perusahaan siapa yang diijinkan untuk
mengakses suatu sistem2. Bila sistem tersebut menggunakan password,
bagaimana kerahasian dari password tersebut dan
berapa lama password tersebut harus diganti3. Di dalam pengontrolan hardware, apakah ada proteksi
untuk penyimpanan data (data storage)
lanjutanDUA KATAGORI PENYALAHGUNAAN DATABASE :1. Katagori yang tidak disengaja
Contoh: Anomali yang disebabkan oleh pendistribusian
data pada beberapa komputer2. Katagori yang disengaja
Contoh: Insert, Delete & Update oleh pihak yang tidak
berwenangBEBERAPA TINGKATAN MASALAH SECURITY :1. Phisical, berkaitan dengan pengamanan lokasi fisik
database
2. Man, berkaitan dengan wewenang user
3. Sistem operasi, berkaitan dengan kemanan sistem
operasi yang digunakan dalam jaringan
4. Sistem database, sistem dapat mengatur hak akses
user
Pemberian Wewenang dan ViewKONSEP VIEW adalah cara yang diberikan pada seorang
pemakai untuk mendapatkan model database yang
sesuai dengan kebutuhan perorangan
Database relational membuat pengamanan pada level :
Relasi, seorang pemakai diperbolehkan atau tidak
mengakses langsung suatu relasi
View, seorang pemakai diperbolehkan atau tidak
mengakses data yang terdapat pada view
Read Authorization, data dapat dibaca tapi tidak boleh
dimodifikasi
Insert Authorozation, pemakai boleh menambah data
baru, tetapi tidak dapat memodifikasi data yang sudah
ada
lanjutanUpdate Authorization, pemakai boleh memodifikasi
tetapi tidak dapat menghapus data
Delete Authorization, pemakai boleh menghapus data
Index Authorization, pemakai boleh membuat atau
menghapus index
Resource Authorization, mengizinkan pembuatan
relasi – relasi baru
Alternation Authorization, mengizinkan penambahan
atau penghapusan atribute dalam satu relasi
Drop Authorization, pemakai boleh menghapus relasi
yang ada
IntegrityIntegrityBerarti memeriksa keakuratan dan validasi dataBEBERAPA JENIS INTEGRITY :
1. Integrity Konstains, memberikan suatu sarana yang
memungkinkan pengubahan database oleh pemakai
berwenang sehingga tidak akan menyebabkan data
inkonsistensi
2. Integrity Rule (pada basisdata relational), terbagi menjadi:
- Integrity Entity, contoh: tidak ada satu komponen kunci
primer yang bernilai kosong (null)
- Integrity Referensi, suatu domain dapat dipakai sebagai
kunci primer bila merupakan atribut tunggal pada domain
yang bersangkutan
Tidak ada komentar:
Posting Komentar