01 Pengatantar Basis Data

2,669 views
2,569 views

Published on

Materi Kuliah untuk Teknologi informasi dan komputer

Published in: Education, Technology, Business
1 Comment
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,669
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
63
Comments
1
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

01 Pengatantar Basis Data

  1. 1. Basis Data
  2. 2.  Pengajar : Widodo Textbook :  Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 5th edition, Addison Wesley, 2007 Referensi Tambahan:  Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ulman, and Jennifer Widom, Database Systems: The Complete Book, 2nd edition, 2008, Prentice Hall  Thomas Connolly and Carolyn Begg, Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, 5th edition, 2009, Addison Wesley  Abraham Silberchatz, Henry Korth, and S. Sudarshan, Database Systems Concepts, 6th edition, 2010, McGraw-Hill  Paper yang berkaitan dengan materi Penilaian:  Tugas : 30%  UTS : 30%  UAS : 40%
  3. 3. MATERI Konsep Dasar Basis Data Entity Relationship Diagram (ERD) Enhanced/Extended ER Model Relasional Pemetaan ERD/EER ke model relasional Aljabar Relasional SQL (Structured Query Language) Normalisasi
  4. 4. 1Basis Data
  5. 5. Definisi Dasar • Data = Fakta-fakta mentah yang dapat direkam/disimpan dari dunia nyata • Informasi = data yang telah diolah dan memiliki makna bagi seseorang atau sebuah institusi/organisasi • Basis Data = sekumpulan data yang saling berkaitan • Database Management Systems (DBMS) = Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun dan memeliharan basis data • Sistem Basis Data = Basis Data + DBMS [+ aplikasinya]Slide 1-5
  6. 6. Definisi Dasar • Daftar Kehadiran Karyawan PT. Petruk selama satu bulan (Data atau informasi?) • Daftar Nilai Mahasiswa Mata Kuliah Fisika (Data atau Informasi?)Slide 1-6
  7. 7. Kemampuan DBMS• Define database – Menentukan tipe data, struktur data, dan batasan-batasan basis data• Construct/Load database – Menyimpan data ke dalam media penyimpanan• Manipulate database – Insert, delete, modifikasi, query, report• Share/Concurrent process – Akses multiuser secara simultanSlide 1-7
  8. 8. Contoh Basis Data• Basis data untuk Universitas• Beberapa entitas teridentifikasi: – MAHASISWA – MATA_KULIAH – SEKSI – LAPORAN NILAI – PRASYARAT_MATA_KULIAH – DOSENSlide 1-8
  9. 9. Contoh Basis Data • Keterhubungan: – SEKSI menjelaskan spesifikasi MATA_KULIAH – MAHASISWA mengambil (MATA_KULIAH) di SEKSI – MATA_KULIAH memiliki PRASYARAT_MATA_KULIAH – DOSEN mengajar di SEKSI – LAPORAN_NILAI menjelaskan nilai MAHASISWA di SEKSISlide 1-9
  10. 10. Karakteristik DBMS • Self-describing nature of database – metadata • Insulation between programs and data – Program dan data terpisah • Support of multiple view of data – User dapat melihat dari sudut pandang yg berbeda sesuai keperluan user • Sharing data – Concurrent process secara simultan dalam mengakses basis dataSlide 1-10
  11. 11. Pengguna Basis data (database users) • User yang menggunakan dan mengendalikan basis data (actors on the scene)  DBA dan end user • User yang mengembangkan dan merancang basis data (workers behind the scene)  Pengembang/perancang basis data (database designer/developer)Slide 1-11
  12. 12. Pengguna Basis data (database users) • DBA (Database Administrator) – Memberikan otorisasi akses ke basis data bagi user, memonitor, dan mengawasi penggunaan basis data • Database designer – Bertanggungjawab untuk mengembangkan dan merancang basis data, batasan-batasannya, serta fungsi-fungsi ataupun transaksi-transaksi basis data • End user – Orang yang menggunakan basis data, baik melakukan transaksi, laporan-laporan, maupun melakukan query-querySlide 1-12
  13. 13. Kategori End-user • Casual – User yang jarang-jarang mengakses basis data • Naive/Parametric – User yang secara rutin dan sering mengakses basis data • Sophisticated – Analis bisnis, ilmuwan, dan user yang mengtahui detil sistem yang bersangkutan • Stand-alone – User yang mengakses basis data-nya sendiriSlide 1-13
  14. 14. Keuntungan DBMS • Data Independence • Control Redundancy • Restricting Unauthorized Access • Providing Storage structure for efficient query processing • Backup and Recovery • Integrity ConstraintSlide 1-14
  15. 15. Kapan Tidak Perlu Menggunakan DBMS? • Biaya penggunaan DBMS terlalu mahal – Investasi awal tinggi + butuh tambahan hardware • DBMS tidak terlalu diperlukan – Basis data sederhana dan diprediksi akan stabil dalam jangka waktu yang lama – Tidak memerlukan multiple user • DBMS kurang layak – Sistem basis data tidak dapat mengatasi kompleksitas data – User perlu operasi khusus yang tidak dimiliki DBMSSlide 1-15
  16. 16. Model Data • Model Data: Konsep yang menggambarkan struktur basis data dan batasan-batasan tertentu yang harus dipatuhi basis data tersebut • Operasi Model Data: Operasi untuk menentukan penarikan/pengambilan dan update basis data dengan mengacu pada data model.Slide 2-16
  17. 17. Kategori Model Data • Model Data Konseptual (Conceptual data model) -- high level, semantic. – Konsep ini berkaitan dengan bagaimana user memandang basis data – Disebut juga entity-based data model atau object-based data model (ERD) • Model Data Fisik (Physical data model) – low level, internal – Konsep yg menggambarkan bagaimana data tersimpan dalam komputer • Model Data Representasional (representational data model) – Konsep ini berada di antara 2 konsep di atas, user view dan rincian bagaimana data tersimpan dalam komputer – Model data barbasis record (record-based data model) Model relasionalSlide 1-17
  18. 18. Sejarah Model Data • Relational Model: proposed in 1970 by E.F. Codd (IBM), first commercial system in 1981-82. Now in several commercial products (DB2, ORACLE, SQL Server, SYBASE, INFORMIX). • Network Model: the first one to be implemented by Honeywell in 1964-65 (IDS System). Adopted heavily due to the support by CODASYL (CODASYL - DBTG report of 1971). Later implemented in a large variety of systems - IDMS (Cullinet - now CA), DMS 1100 (Unisys), IMAGE (H.P.), VAX -DBMS (Digital Equipment Corp.). • Hierarchical Data Model: implemented in a joint effort by IBM and North American Rockwell around 1965. Resulted in the IMS family of systems. The most popular model. Other system based on this model: System 2k (SAS inc.)Slide 2-18
  19. 19. Sejarah Model Data • Object-oriented Data Model(s): several models have been proposed for implementing in a database system. • Object-Relational Models: Most Recent Trend. Started with Informix Universal Server. Exemplified in the latest versions of Oracle- 10i, DB2, and SQL Server etc. systems.Slide 2-19
  20. 20. Skema versus Instance • Skema Basis Data (Database Schema): Deskripsi dari basis data.  Struktur dan batasan-batasan basis data • Diagram skema (Schema Diagram): Diagram yang menggambarkan skema basis data • Instans (Database Instance): Data aktual yg tersimpan dalam basis data pada suatu saat tertentu. Disebut juga database state (atau occurrence).Slide 2-20
  21. 21. Skema Basis Data Vs. Database State • Database State: mengacu pada isi basis data pada suatu saat tertentu. • Initial Database State: mengacu pada basis data saat pertama kali di-load. • Valid State: Keadaan basis data yang memenuhi struktur dan batasan-batasan yg ditentukan • Perbedaan • Skema basis data sangat jarang terjadi perubahan, database state berubah setiap kali basis data di-update. • Skema disebut juga intension, sedangkan state disebut juga extension.Slide 2-21
  22. 22. Three-Schema Architecture • Mendefinisikan skema DBMS dengan 3 level: • Internal schema, ada pada level internal, untuk menggambarkan struktur penyimpanan fisik dan akses. Biasanya menggunakan model data fisik. • Conceptual schema, ada pada level konseptual untuk menggambarkan struktur dan batasan- batasan basis data. Menggunakan model data konseptual. • External schemas, menggunakan model data konseptual untuk menggambarkan berbagai macam cara pandang user terhadap basis data.Slide 2-22
  23. 23. Three-Schema Architecture Stored DatabaseSlide 1-23
  24. 24. Data Independence • Logical Data Independence: Perubahan pada skema konseptual tidak perlu diikuti dengan perubahan skema external maupun aplikasinya. • Physical Data Independence: Perubahan pada skema internal tanpa diikuti dengan perubahan pada skema konseptual.Slide 2-24

×