Dokumen tersebut membahas tentang desain database, termasuk perbandingan file konvensional dan database relasional, elemen-elemen database seperti field, record, file dan tabel, arsitektur data modern, peran administrator sistem dan basis data, arsitektur sistem manajemen basis data, implementasi model data logis ke skema basis data fisik dan relasional, serta normalisasi basis data.

1. DATABASE DESIGN
INDRI SUKMAWATI RAHAYU
11180910000057
KELOMPOK 13
TI-3B
TEKNIK INFORMATIKA 2018
UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

2. Objective
• Membandingkan file konvensional dan modern,
database relational.
• Menjelaskan contoh dari fields, records, files, dan
database.
• Menjelaskan arsitektur data modern dari file, database
operasional, data warehouses, database pribadi, dan
database kelompok kerja.
• Membandingkan peran analis sistem, database
administrator, dan administrator data.
• Menjelaskan arsitektur sistem database manajemen.
• Menjelaskan bagaimana database relasional
mengimplementasikan entitas, atribut, dan hubungan
dari model data logis.
• Mengubah model data logis menjadi skema basis data
fisik dan relasional

5. Sebuahkoleksi catatan serupa.
• File tidak terkait satu sama lain kecuali
dalam kode program aplikasi.
• Penyimpanan data dibangun di sekitar
aplikasi yang menggunakan file.
Sebuah kumpulan file yang saling terkait.
• Catatan dalam satu file (atau tabel) secara fisik terkait
dengan catatan dalam file lain (atau tabel).
• Aplikasi dibangun di sekitar basis data terintegrasi
FILE -
DATABASE -

6. FILE VS DATABASE
Schema

7. PROS AND CONSCONVENTIONAL FILES
Pro
• Mudah dirancang karena fokus aplikasi
tunggal mereka
• Kinerja luar biasa karena organisasi yang
dioptimalkan untuk satu aplikasi
Cons
• Sulit beradaptasi dengan berbagi di berbagai
aplikasi
• Sulit beradaptasi dengan persyaratan baru
• Perlu menduplikasi atribut dalam beberapa
file.

8. PROS AND CONS
DATABASE
Pro
• Independensi data dari aplikasi
meningkatkan kemampuan
beradaptasi dan fleksibilitas
• Skalabilitas superior
• Kemampuan untuk berbagi data
di seluruh aplikasi
• Lebih sedikit, dan redundansi
terkontrol (total non-redundansi
tidak dapat dicapai)
Cons
• Lebih kompleks dari teknologi file
• Performa agak lambat
• Investasi dalam DBMS dan pakar
basis data
• Perlu mematuhi prinsip-prinsip
desain untuk mewujudkan manfaat
• Kerentanan meningkat karena
konsolidasi dalam database
terpusat

9. DATABASE ELEMENT
Field, Record, File, and Table

10. FIELD
Field - unit terkecil dari data yang bermakna untuk
disimpan dalam database
- implementasi fisik dari atribut data

11. FIELDS
(Continued)
PRIMARY KEY
Bidang yang secara unik
mengidentifikasi catatan
FOREIGN KEY
Bidang yang menunjuk ke catatan
dalam file yang berbeda.
SECONDARY KEY
Bidang yang mengidentifikasi catatan
tunggal atau subset dari catatan
terkait.
DESCRIPTIVE KEY
Bidang nonkey apa pun.

12. RECORD
• Record - kumpulan bidang yang disusun dalam format yang telah
ditentukan.
- Struktur catatan panjang tetap
- Struktur rekaman panjang variabel
• Blocking factor - jumlah catatan logis yang termasuk dalam operasi
baca atau tulis tunggal (dari perspektif komputer).

13. FILE
Himpunan semua
kejadian dari struktur
catatan yang diberikan.
TABLE
Database relasional
yang setara dengan
file.

14. TYPE OF
CONVENTIONAL FILES AND TABLES
Master Files - Rekaman yang relatif permanen meskipun nilai dapat
berubah
Transaction Files - Catatan menggambarkan peristiwa bisnis
Document Files - Data historis untuk ditinjau tanpa overhead dari
regenerasi dokumen
Archival Files - Catatan induk dan transaksi yang telah dihapus
Tabel file pencarian - Data yang relatif statis yang dapat dibagikan
untuk menjaga konsistensi
File audit - Catatan khusus pembaruan untuk file lain

15. File and Table Design
Metode desain file yang lebih lama diperlukan analis untuk
menentukan dengan tepat bagaimana seharusnya catatan:
- Diurutkan (Organisasi file)
- Diakses (Akses file)
Teknologi basis data biasanya menentukan dan / atau membatasi ini
Administrator basis data yang terlatih dapat diberikan kontrol atas
organisasi, lokasi penyimpanan, dan metode akses untuk
penyempurnaan kinerja.

16. DATA
ARCHITECTURE
• File dan basis data akan dikembangkan
dan digunakan untuk menyimpan data
• File dan / atau teknologi basis data
untuk digunakan
• Struktur administrasi diatur untuk
mengelola sumber daya data

17. DATA ARCHITECTURE
Data disimpan dalam beberapa kombinasi:
• File konvensional
• Database operasional - database yang mendukung operasi dan
transaksi sehari-hari untuk sistem informasi. Juga disebut basis data
transaksional.
• Gudang data - basis data yang menyimpan data yang diekstraksi dari
basis data operasional.
- Untuk mendukung data mining (penggalian data)
• Database pribadi
• Database kelompok kerja

18. A Modern Data Architecture

19. • Administrator data - spesialis basis data yang
bertanggung jawab untuk perencanaan, definisi,
arsitektur, dan manajemen data.
• Administrator basis data - spesialis yang
bertanggung jawab untuk teknologi basis data,
desain basis data, konstruksi, keamanan,
pencadangan dan pemulihan, dan penyesuaian
kinerja.
- Administrator basis data akan mengelola
satu atau lebih basis data

20. Database Architecture
• Arsitektur basis data - teknologi basis data yang digunakan
untuk mendukung arsitektur data
- Termasuk mesin basis data, utilitas basis data, alat CASE,
dan alat pengembangan basis data.
• Database management system (DBMS) - perangkat lunak
khusus yang digunakan untuk membuat, mengakses,
mengontrol, dan mengelola basis data.
- Inti dari DBMS adalah mesin basis datanya.
- Data Definition Language (DDL) digunakan untuk
mendefinisikan secara fisik tabel, bidang, dan
hubungan struktural.
- Bahasa manipulasi data (DML) digunakan untuk
membuat, membaca, memperbarui, dan
menghapus catatan dalam database dan menavigasi
antara catatan.

21. Typical DBMS Architecture

22. Database relasional - database yang mengimplementasikan data yang
tersimpan dalam serangkaian tabel dua dimensi yang "terkait" satu sama lain
melalui foreign key.
- Model data fisik disebut skema.
- DDL dan DML untuk database relasional disebut SQL (Structured
Query Language).
- Triggers - program yang tertanam dalam database yang secara
otomatis dipanggil oleh pembaruan.
- Stored procedure - program yang tertanam dalam database yang
dapat dipanggil dari program aplikasi.
RELATIONAL
DATABASE

24. … To Physical Data Model (Relational Schema)

25. User Interface for a Relational PC DBMS

26. DATA MODEL
YANG BAIK ITU
BAGAIMANA SIH
Model data yang baik harus fleksibel dan dapat disesuaikan dengan
kebutuhan di masa depan
*Tujuan-tujuan ini dicapai melalui normalisasi basis data.
Model data yang baik sederhana
- Atribut data yang menggambarkan
suatu entitas harus hanya menggambarkan
entitas itu
Model data yang baik pada dasarnya adalah
nonredundant
- Setiap atribut data ada di paling banyak sat
entitas (kecuali untuk kunci asing)

27. DATABASE NORMALIZATION
Entitas logis (atau tabel fisik) dalam bentuk normal pertama jika tidak
ada atribut (bidang) yang dapat memiliki lebih dari satu nilai untuk satu
instance (catatan).
Entitas logis (atau tabel fisik) berada dalam bentuk normal kedua jika
dalam bentuk normal pertama dan jika nilai semua atribut kunci non-
primer tergantung pada kunci primer penuh.
Entitas logis (atau tabel fisik) berada dalam bentuk normal ketiga jika
dalam bentuk normal kedua dan jika nilai semua atribut kunci non-
primer tidak tergantung pada atribut kunci non-primer lainnya.

28. Conventional File Design
• Desain output dan input biasanya diselesaikan
terlebih dahulu
• Entitas fundamental dari model data yang dirancang
sebagai catatan master atau transaksi
- File master biasanya adalah rekaman dengan
panjang tetap
- Entitas asosiatif dari model data digabungkan
ke dalam catatan transaksi sebagai
catatan panjang variabel
• Akses file dan organisasi dipilih
Sequential
Indexed
Hashed
ISAM / VSAM

29. Goals of Database Design
• Basis data harus menyediakan penyimpanan, pembaruan, dan
pengambilan data yang efisien.
• Database harus dapat diandalkan — data yang disimpan harus
memiliki integritas tinggi dan meningkatkan kepercayaan pengguna
terhadap data tersebut.
• Basis data harus dapat diadaptasi dan dapat disesuaikan dengan
persyaratan dan aplikasi yang baru dan tidak terduga.
• Database harus mendukung persyaratan bisnis sistem informasi.

30. Logical data Model in Third Normal Form

31. DATABASE SCHEMA
Skema basis data - model atau blueprint yang mewakili implementasi
teknis dari basis data. Juga disebut model data fisik.

32. MODEL DATABASE DESIGN
Tinjau model data logis.
Buat tabel untuk setiap entitas.
Buat bidang untuk setiap atribut.
Buat indeks untuk setiap kunci primer & sekunder.
Buat indeks untuk setiap kriteria subset.
Tentukan kunci asing untuk hubungan.
Tentukan tipe data, ukuran, null setting, domain, dan default untuk setiap
atribut.
Membuat atau menggabungkan tabel untuk menerapkan struktur supertipe
/ subtipe.
Mengevaluasi / menentukan batasan integritas referensial.

33. DATABASE INTEGRITY
Key Integrity - Setiap tabel harus memiliki kunci utama.
Domain Integrity - Kontrol yang tepat harus dirancang untuk
memastikan tidak ada bidang yang mengambil nilai yang tidak pantas
Referential Integrity - jaminan bahwa nilai kunci asing dalam satu tabel
memiliki nilai kunci utama yang cocok dalam tabel terkait.
• Tidak ada batasan
• Hapus: cascade
• Hapus: batasi
• Hapus: set null

34. Data Types for Different Database Technologies
Logical Data Type
to be stored in field)
Physical Data Type
MS Access
Physical Data Type
MS SQL Server
Physical Data Type
Oracle
Fixed length character
data (use for fields with
relatively fixed length
character data)
TEXT CHAR (size) or
character (size)
CHAR (size)
Variable length character
data (use for fields that
require character data
but for which size varies
greatly--such as
ADDRESS)
TEXT VARCHAR (max size)
or
character varying (max
size)
VARCHAR (max size)
Very long character data
(use for long descriptions
and notes--usually no
more than one such field
per record)
MEMO TEXT LONG VARCHAR or
LONG VARCHAR2

35. Data Types for Different Database Technologies
Logical Data Type
to be stored in field)
Physical Data Type
MS Access
Physical Data Type
MS SQL Server
Physical Data Type
Oracle
Integer number NUMBER INT (size) or
integer or
smallinteger or
tinuinteger
INTEGER (size) or
NUMBER (size)
Decimal number NUMBER DECIMAL (size,
decimal places) or
NUMERIC (size,
decimal places)
DECIMAL (size, decimal
places) or
NUMERIC (size, decimal
places) or
NUMBER
Financial Number CURRENCY MONEY see decimal number
Date (with time) DATE/TIME DATETIME or
SMALLDATETIME
Depending on
precision needed
DATE
Current time (use to
store the data and time
from the computer’s
system clock)
not supported TIMESTAMP not supported

36. Data Types for Different Database Technologies
Logical Data Type
to be stored in field)
Physical Data Type
MS Access
Physical Data Type
MS SQL Server
Physical Data Type
Oracle
Yes or No; or True or
False
YES/NO BIT use CHAR(1) and set a yes or
no domain
Image OLE OBJECT IMAGE LONGRAW
Hyperlink HYPERLINK VARBINARY RAW
Can designer define new
data types?
NO YES YES

37. Phsical Database Schema

38. DATABASE
DISTRIBUTION
AND
REPLICATION
Analisis distribusi data menetapkan lokasi bisnis mana
yang memerlukan akses ke mana entitas dan atribut
data logis.
Centralization - Seluruh basis data pada satu server
dalam satu lokasi fisik.
Distribusi horisontal (partisi) –
• Tabel atau baris yang ditetapkan untuK server /
lokasi basis data yang berbeda
• Akses dan keamanan yang efisien
• Tidak dapat selalu dengan mudah dikombinasi ulang
untuk analisis manajemen

39. DATABASE
DISTRIBUTION
AND
REPLICATION
Distribusi vertikal (juga disebut partisi)
- Kolom tabel khusus yang ditetapkan untuk
database / server tertentu
- Kelebihan dan kekurangan yang serupa dari
Horizontal
Replikasi
- Data digandakan di beberapa lokasi
- DBMS mengoordinasikan pembaruan dan
sinkronisasi
- Keunggulan kinerja dan aksesibilitas
- Meningkatkan kompleksitas

40. DATABASE
CAPACITY
PLANNING
• Untuk setiap tabel jumlah ukuran bidang. Ini adalah
ukuran record.
• Untuk setiap tabel, gandakan ukuran catatan dikalikan
jumlah instance entitas untuk dimasukkan dalam tabel
(perencanaan untuk pertumbuhan). Ini adalah ukuran
tabel.
• Jumlahkan ukuran tabel. Ini adalah ukuran basis data.
• Secara opsional, tambahkan slack capacity buffer (mis. 10
persen) untuk memperhitungkan faktor yang tidak
terduga. Ini adalah kapasitas basis data yang diantisipasi.