Apa itu Skema Basis Data? Panduan Jenis dan Penggunaannya

Komponen Skema Basis Data

Skema basis data adalah cetak biru struktur dan relasi di dalam sebuah basis data. Skema ini menentukan bagaimana data akan diorganisasi dalam tabel, kolom, tipe data, serta relasi antar elemen tersebut. Mari kita lihat komponen utamanya dan bagaimana kontribusinya pada keseluruhan skema basis data: 

• Tabel adalah kumpulan data terkait yang diorganisasi dalam baris dan kolom.
• Kolom adalah lajur yang memuat informasi di dalam sebuah tabel.
• Tipe data menentukan jenis data yang dapat dimuat oleh sebuah kolom (misalnya integer, varchar, date).

Skema basis data yang dirancang dengan baik memastikan data benar, kinerja kueri optimal, dan basis data Anda dapat mendukung pertumbuhan bisnis.

Mengorganisasi data ke dalam tabel. Gambar oleh Penulis

Lalu, seperti apa skema basis data yang dirancang dengan baik? Berikut yang perlu Anda ketahui:

• Skema yang baik memiliki batasan tertentu. Batasan (constraint) adalah aturan untuk mengorganisasi data dalam DBMS guna menjaga integritas.
• Skema yang tertata baik mengoptimalkan penyimpanan data dan pengindeksan untuk mempercepat pencarian. 
• Skema yang terdefinisi dengan baik mengotomatiskan segala hal, dari pembaruan rutin hingga penskalaan seiring pertumbuhan bisnis. 

Jenis Skema Basis Data

Ada beberapa jenis skema basis data dan masing-masing memiliki tujuan berbeda serta memberikan tingkat pengorganisasian yang beragam. Terkadang, skema dibahas secara lebih umum untuk menggambarkan struktur basis data secara keseluruhan, sementara di lain waktu merujuk pada elemen arsitektural dan detail desain spesifik. Pada tingkat abstraksi tinggi, skema basis data dapat dikategorikan menjadi tiga jenis—konseptual, logis, dan fisik. 

Skema konseptual

Skema basis data konseptual adalah skema tingkat tinggi dalam basis data yang memberikan gambaran menyeluruh tentang seluruh sistem basis data tanpa menampilkan detail implementasi, seperti tipe data atau batasan. Skema ini membantu pengguna memahami alur data dalam organisasi dan memudahkan baik pengguna teknis maupun non-teknis. 

Skema logis

Skema logis menguraikan struktur logis data dalam basis data. Skema ini mendefinisikan bagaimana data diorganisasi dan relasi antar entitas data tanpa menunjukkan bagaimana data disimpan secara fisik. Jenis skema ini menjaga konsistensi dan integritas data dengan menentukan tipe data dan batasan untuk memvalidasi entri selama fase perancangan basis data. 

Skema fisik

Skema basis data fisik menggambarkan di mana data berada dalam suatu sistem. Ini dapat mencakup lokasi berkas, strategi pengindeksan, dan format penyimpanan untuk setiap tabel guna memastikan kinerja maksimal saat Anda menangani data dalam jumlah besar.

Gaya Skema Basis Data

Dalam mengorganisasi data, tidak ada pendekatan tunggal yang cocok untuk semua. Gudang data yang berbeda memiliki kebutuhan bisnis yang bervariasi, sehingga memerlukan skema basis data yang berbeda. Beberapa gaya yang paling populer mencakup skema bintang (star), skema serpihan salju (snowflake), skema hierarkis, dan skema relasional.

Skema bintang (star)

Skema bintang menata dan mengelola himpunan data besar berdasarkan dua prinsip utama—fakta dan dimensi. Fakta mirip aktivitas bisnis yang faktor pendorongnya perlu dipertimbangkan, seperti angka penjualan atau volume transaksi. Dimensi memperluas fakta ini dengan konteks deskriptif. Bisa berupa waktu, lokasi, atau bahkan detail produk. 

Skema bintang. Gambar oleh Penulis.

Skema serpihan salju (snowflake)

Skema serpihan salju mirip dengan skema bintang. Skema ini memiliki tabel fakta pusat yang terhubung ke banyak tabel dimensi, tetapi ada perbedaan kecil. Dalam skema serpihan salju, semua dimensi tidak datar—setiap tabel dimensi dinormalisasi lebih lanjut menjadi banyak tabel terkait. Artinya, setiap tabel dimensi dipecah menjadi tabel-tabel yang lebih kecil dan saling berasosiasi.

Skema serpihan salju. Gambar oleh Penulis

Skema relasional

Skema ini paling cocok untuk bahasa pemrograman berorientasi objek yang menganggap data tentang objek lebih bernilai daripada logika dan fungsi. Dalam skema basis data relasional, setiap objek diberi tabelnya sendiri, dan semua tabel ini saling terhubung. 

Model basis data relasional. Gambar oleh Penulis. 

Sebagai contoh, basis data e-niaga memiliki tabel produk, pelanggan, pesanan, dan ulasan—semuanya saling terkait. Berbeda dengan skema bintang atau serpihan salju, skema ini tidak memiliki tabel fakta pusat. Sebagai gantinya, terdapat relasi yang fleksibel antar objek untuk meningkatkan efisiensi dalam mengelola dan mengambil data.

Skema hierarkis

Dalam skema ini, satu tabel akar terhubung ke banyak tabel turunan di mana setiap turunan memiliki tepat satu induk. 

Model hierarkis skema basis data. Sumber: Wikipedia

Sebagai contoh, dalam sistem universitas, sebuah tabel akar dapat memuat departemen, dengan setiap departemen terhubung ke tabel turunan untuk profesor dan mata kuliah. Profesor hanya dapat berada di satu departemen, tetapi mata kuliah ditetapkan kepada seorang profesor tertentu. Struktur ini memudahkan akses ke data yang sering digunakan, seperti jadwal mata kuliah dan detail profesor.

Manfaat Skema Basis Data

Skema basis data meningkatkan kinerja dan keamanan sistem secara keseluruhan dengan mendefinisikan relasi, batasan, dan penyimpanan data secara jelas. Berikut beberapa keuntungan utama dari skema basis data yang dirancang dengan baik:

• Organisasi Data: Mengorganisasi data ke dalam tabel secara tepat untuk menjaga kejelasan dan konsistensi.
• Menjaga Integritas Data: Mendefinisikan foreign key dan menetapkan aturan yang membuat data tetap akurat dan andal.
• Memastikan Keamanan: Dengan menentukan izin akses pada tingkat skema, skema membatasi akses tidak sah dan memastikan pengguna hanya melihat yang seharusnya mereka lihat.
• Skalabilitas: Desain skema yang baik mendukung skalabilitas, sehingga memudahkan administrator basis data untuk mempartisi data dan mengelola pertumbuhan. 
• Memfasilitasi Komunikasi: Perancang dan administrator basis data dapat berkomunikasi dan berkolaborasi menggunakan skema untuk memahami desain basis data.
• Perawatan Tanpa Gangguan: Administrator basis data dapat menyesuaikan struktur basis data menggunakan skema tanpa mengganggu aplikasi yang ada atau integritas data.

Cara Merancang Skema Basis Data

Langkah-langkah berikut terlibat dalam merancang skema untuk sebuah basis data.

Kumpulkan kebutuhan

Untuk merancang basis data yang baik, pertama-tama Anda harus menentukan tujuan utamanya: data apa yang akan dimuat dan siapa yang akan menggunakannya. Anda dapat melibatkan pemangku kepentingan untuk mendapatkan kebutuhan terperinci, termasuk data spesifik yang diperlukan, jenis kueri yang akan dijalankan, dan laporan yang perlu dihasilkan. Dengan demikian, Anda akan memiliki ruang lingkup proyek yang jelas dan dapat memastikan basis data akan memenuhi kebutuhan pengguna tanpa kompleksitas yang tidak perlu.

Buat diagram entitas-relasi

Setelah mengetahui kebutuhan, buat tampilan atau model konseptual basis data Anda. Anda dapat melakukannya menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD), yang mengilustrasikan bagaimana tabel atau entitas dalam skema basis data saling berhubungan.

Contoh Entity Relationship Diagram. Sumber: Wikimedia Commons

Ada tiga jenis relasi antar entitas:

• Satu-ke-satu: Relasi ini menyatakan bahwa sebuah instance entitas dalam satu tabel berkorespondensi unik dengan sebuah instance entitas di tabel lain. Contohnya, Nomor Jaminan Sosial mengidentifikasi individu secara unik dan menunjukkan relasi satu-ke-satu.
• Satu-ke-banyak: Dalam relasi ini, sebuah entitas di satu tabel dapat berelasi dengan banyak entitas di tabel lain. Sebaliknya, sebuah entitas di tabel lain hanya dapat berelasi dengan satu entitas di tabel pertama. Misalnya, seorang pelanggan dapat memiliki banyak pesanan, tetapi setiap pesanan tertentu hanya milik satu pelanggan tertentu.
• Banyak-ke-banyak: Relasi ini menunjukkan bahwa satu hal pada tabel tertentu dapat berhubungan dengan beberapa entri di tabel lain dan sebaliknya. Misalnya, di universitas, setiap mahasiswa dapat mengambil banyak mata kuliah, dan setiap mata kuliah dapat diikuti oleh banyak mahasiswa.

Organisasikan informasi ke dalam tabel

Berikutnya, organisasikan data Anda ke dalam tabel. Buat sebuah tabel untuk setiap entitas dalam basis data Anda dan tentukan kolom untuk menampung setiap atribut terkait entitas tersebut. Sediakan primary key pada setiap tabel agar setiap rekaman memiliki pengenal unik dan data dapat dengan mudah diambil. 

Normalisasi basis data

Normalisasi mengoptimalkan data dalam basis data Anda dengan mengurangi data yang berulang dan meningkatkan integritasnya. Ada beberapa bentuk normal (1NF, 2NF, 3NF, BCNF, dan seterusnya), namun Anda sebaiknya melakukan normalisasi hingga bentuk normal ketiga (3NF).

Berikut tiga bentuk normalisasi dan tujuannya:

• 1NF: Menghilangkan semua nilai yang berulang.
• 2NF: Memastikan semua atribut non-kunci sepenuhnya bergantung pada primary key.
• 3NF: Memastikan semua atribut non-kunci sepenuhnya bergantung pada primary key dan tidak bergantung transitif.

Normalisasi dalam basis data. Gambar oleh Penulis

Terapkan langkah-langkah keamanan

Untuk memastikan keamanan basis data yang kuat, definisikan dengan jelas siapa yang dapat mengakses basis data dan tentukan izin mereka, seperti hak baca, tulis, atau hapus. Dengan demikian, Anda akan membatasi akses hanya untuk pengguna yang berwenang dan mencegah individu yang tidak berwenang melihat atau memodifikasi data sensitif. Selain itu, mengenkripsi data sensitif saat disimpan maupun saat ditransmisikan semakin memperkuat keamanan dengan mengacak informasi, sehingga tidak dapat dibaca bahkan jika dicegat oleh pihak yang tidak berwenang.

Tentukan konvensi penamaan

Saat mendeskripsikan desain basis data—tabel, kolom, indeks, dan konvensi penamaan objek lainnya harus konsisten. Nama harus cukup deskriptif untuk menunjukkan apa yang tepatnya terdapat dalam sebuah tabel atau kolom agar pengguna cepat memahaminya tanpa usaha berlebih. Hal ini akan menghindari potensi konflik saat Anda atau anggota tim lain melakukan operasi basis data. 

Pengujian

Setelah semuanya selesai, uji skema secara menyeluruh dengan data contoh untuk melakukan operasi dan kueri serta mengukur kinerjanya. Berdasarkan umpan balik yang Anda kumpulkan dari fase pengujian ini, perbaiki dan sesuaikan skema seperlunya. Ini akan mengidentifikasi dan menyelesaikan potensi masalah serta memastikan skema basis data Anda efisien.

Tantangan Umum dan Solusinya dalam Desain Skema

Skema yang dirancang dengan baik adalah fondasi untuk sistem basis data yang efisien. Namun, merancang skema yang tepat juga dapat menghadirkan sejumlah tantangan. Jadi, mari kita lihat tantangan tersebut dan solusinya. 

Atasi relasi yang tidak jelas dengan basis data graf

Ketika relasi antar tabel tidak didefinisikan dengan jelas, kueri terstruktur menjadi sangat rumit. Hal ini memperlambat eksekusi kueri dan memengaruhi kinerja umum aplikasi. Contohnya, rekaman yatim piatu dan kurangnya konsistensi pembaruan data akan menimbulkan ketidakakuratan dan masalah kualitas data. Untuk menghindari masalah ini, Anda sebaiknya menerapkan alat pemodelan tingkat lanjut seperti basis data graf untuk mendefinisikan struktur relasi yang transparan dan efisien serta mengelola relasi kompleks secara lebih efektif.

Kurangi risiko keamanan basis data dengan perlindungan berlapis

Basis data rentan terhadap injeksi SQL dan kebocoran data, yang dapat mengompromikan informasi sensitif. Untuk menjaga keamanan data Anda, terapkan strategi keamanan berlapis, termasuk metode enkripsi data tingkat lanjut dan sistem deteksi anomali berbasis AI. Ini akan membantu mengidentifikasi dan mengurangi potensi ancaman. Selain itu, lakukan audit keamanan rutin untuk memantau potensi ancaman jika ada. 

Refactor data Anda untuk memperbaiki masalah normalisasi

Tingkat normalisasi yang berbeda memengaruhi kinerja kueri dan mempersulit perawatan. Selain itu, normalisasi berlebihan dapat menciptakan join yang kompleks, sementara normalisasi yang kurang dapat menyebabkan anomali data. Untuk mengatasinya, Anda sebaiknya menerapkan strategi normalisasi yang fleksibel berdasarkan pola akses data. Gunakan alat refactoring basis data untuk meninjau kondisi normalisasi saat ini secara berkala dan sesuaikan, jika perlu, tingkat normalisasinya. Dengan cara ini, Anda dapat mencapai kinerja optimal dengan menyeimbangkan struktur yang ternormalisasi dan terdenormalisasi.

Perbaiki dokumentasi skema dengan pembaruan

Tanpa dokumentasi yang jelas, perubahan pada skema basis data dapat menjadi berisiko dan memakan waktu lebih lama. Jadi, perbarui dokumentasi secara berkala untuk memastikan akurat dan selaras dengan struktur basis data terbaru. 

Tingkatkan pengindeksan berkualitas rendah dengan alat otomatis

Pengindeksan yang buruk dapat menyebabkan kinerja kueri lambat dan memengaruhi operasi tulis. Tanpa indeks yang tepat, pencarian di seluruh basis data akan memakan banyak waktu. Untuk mengatasi tantangan ini, Anda dapat menggunakan alat pengindeksan otomatis seperti query store untuk menganalisis pola kueri dan secara prediktif mengoptimalkan pembuatan indeks. Alat-alat ini memiliki algoritme pembelajaran mesin yang menyesuaikan indeks berdasarkan pola penggunaan.

Penutup

Skema basis data yang terstruktur dengan baik menjaga integritas data dan mendukung skalabilitas dengan menyediakan kerangka kerja yang solid untuk menangani volume dan kompleksitas data yang terus bertambah.

DataCamp memiliki beberapa kursus unggulan untuk membantu perjalanan Anda jika ingin meningkatkan keterampilan. Tutorial Managing Databases in PostgreSQL kami memberikan wawasan praktis tentang PostgreSQL, salah satu sistem basis data open-source terkuat. Tutorial Using PostgreSQL in Python kami menjembatani pengelolaan basis data dan pemrograman. Jika Anda administrator basis data, Anda dapat memulai jalur keterampilan SQL for Database Administrators. Bagi yang tertarik pada penyiapan data, lihat kursus kami tentang Cleaning Data in PostgreSQL Databases.