Model Data DBMS Dijelaskan: Jenis, Tingkatan, dan Contoh PostgreSQL

Mengelola basis data secara efektif dan benar memerlukan pemahaman dasar tentang model data.

Dalam sistem manajemen basis data (DBMS), model data berfungsi sebagai cetak biru arsitektural yang menentukan bagaimana informasi disimpan, dihubungkan, dan diakses. 

Model data adalah lapisan terjemahan antara kebutuhan bisnis (“Kami perlu melacak pelanggan, pesanan, dan produk”) dan implementasi teknis (“Kita akan menyimpannya dalam empat tabel yang dihubungkan oleh foreign key”).

Model data yang dirancang dengan baik membantu untuk:

• Menentukan ruang lingkup sistem
• Menetapkan aturan yang menjaga validitas data
• Memastikan skalabilitas jangka panjang
• Meningkatkan kinerja

Dalam panduan ini, kita akan membahas model data klasik dan modern, tingkat abstraksi, proses perancangan, serta strategi optimasi lanjutan — semuanya diilustrasikan dengan dataset e-niaga PostgreSQL.

Mengapa Model Data Sangat Penting

Berikut beberapa alasan singkat mengapa Anda perlu mengetahui model data dan pentingnya model data.

• Menjembatani tim: Analis bisnis dan pengembang bekerja dari struktur logis yang sama.
• Integritas data: Constraint mencegah data tidak valid, tidak lengkap, atau duplikat.
• Kinerja: Basis data yang dimodelkan dengan baik mendukung pencarian dan join yang cepat.
• Skalabilitas: Mengantisipasi pertumbuhan dan kebutuhan baru di masa depan.
• Konsistensi: Memastikan data memiliki makna yang sama di berbagai bagian sistem.

Apa Itu Model Data dalam DBMS?

Sebuah model data dalam Sistem Manajemen Basis Data (DBMS) adalah cetak biru yang digunakan oleh basis data untuk menentukan bagaimana data diorganisasi, disimpan, dan diakses. 

Model data menyediakan cara terstruktur untuk merepresentasikan elemen data dan relasinya, sehingga memungkinkan pengelolaan dan manipulasi data yang efisien.

Memiliki model data membantu menjawab pertanyaan seperti:

• “Jenis data apa yang kita miliki?”
• “Bagaimana satu jenis data berhubungan dengan yang lain?”
• “Aturan apa yang harus diikuti data ini?”

Model data membuat semua informasi yang dibutuhkan dan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini mudah dipahami oleh administrator basis data.

Tujuan model data

Model data menyusun dan mengorganisasi informasi dalam basis data. Ini memastikan kejelasan dan konsistensi dalam cara data ditangani di dalam sistem.

Berikut beberapa alasan umum mengapa model data diperlukan:

• Struktur: Mengorganisasi informasi secara logis.
• Relasi: Memetakan bagaimana elemen data saling berinteraksi.
• Constraint: Menjaga integritas data dan menegakkan logika bisnis.
• Abstraksi: Melindungi pengguna dari kekhawatiran tentang bagaimana data disimpan secara fisik.

Mengapa ini penting

Tanpa model data yang terdefinisi, Anda berisiko mengalami:

• Data terduplikasi yang disimpan dalam format berbeda.
• Catatan yatim piatu yang tidak memiliki entitas induk yang valid.
• Interpretasi yang tidak konsisten terhadap data yang sama.
• Kinerja kueri yang buruk karena struktur yang tidak dioptimalkan.

Berikut kueri SQL sederhana yang menunjukkan bagaimana basis data dapat dimodifikasi untuk memasukkan struktur, relasi, dan constraint.

ALTER TABLE Orders
ADD CONSTRAINT fk_customer
FOREIGN KEY (CustomerID)
REFERENCES Customer(CustomerID);Didukung oleh

Ini menegakkan bahwa setiap pesanan terikat ke pelanggan yang ada, yang merupakan cara sederhana namun kuat untuk menjaga integritas.

Penyiapan Dataset Contoh Menggunakan PostgreSQL

Sebelum melanjutkan ke penjelasan lebih lanjut, mari buat dan gunakan dataset e-niaga sederhana untuk mendemonstrasikan konsep sepanjang panduan ini.

Kita akan menyertakan entitas berikut dalam dataset.

1. Customer: Menyimpan informasi pembeli.
2. Product: Menyimpan item yang tersedia untuk dijual.
3. Orders: Mencatat setiap transaksi pembelian.
4. OrderItems: Menyimpan detail produk apa saja yang ada di setiap pesanan.

Berikut Diagram ER ASCII sederhana yang menunjukkan relasi antar tabel yang akan kita buat.

Customer ───< Orders ───< OrderItems >─── ProductDidukung oleh

Ini sesuai dengan logika berikut:

• Satu pelanggan → banyak pesanan.
• Satu pesanan → banyak item pesanan.
• Satu produk → dapat muncul di banyak pesanan.

Membuat skema tabel

Selanjutnya, saya akan membuat tabel dan menjalankannya di PostgreSQL untuk menjalankan kueri.

Berikut skema dan kode SQL untuk membuat tabel yang diperlukan.

CREATE TABLE Customer (
    CustomerID SERIAL PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100) NOT NULL,
    Email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    Phone VARCHAR(20),
    CreatedAt TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE Product (
    ProductID SERIAL PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100) NOT NULL,
    Category VARCHAR(50),
    Price NUMERIC(10, 2) NOT NULL
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID SERIAL PRIMARY KEY,
    CustomerID INT NOT NULL,
    OrderDate DATE NOT NULL,
    Status VARCHAR(20) DEFAULT 'Pending',
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customer(CustomerID)
);

CREATE TABLE OrderItems (
    OrderItemID SERIAL PRIMARY KEY,
    OrderID INT NOT NULL,
    ProductID INT NOT NULL,
    Quantity INT NOT NULL CHECK (Quantity > 0),
    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID),
    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Product(ProductID)
);Didukung oleh

Menyisipkan data contoh

Selanjutnya, mari sisipkan beberapa informasi dasar ke dalam 

INSERT INTO Customer (CustomerName, Email, Phone)
VALUES
('Alice Brown’, 'alice@example.com', '91234567'),
('Bob McKee', 'bob@example.com', '98765432');

INSERT INTO Product (ProductName, Category, Price)
VALUES
('Laptop', 'Electronics', 1200.00),
('Wireless Mouse', 'Electronics', 25.50),
('Office Chair', 'Furniture', 150.00);

INSERT INTO Orders (CustomerID, OrderDate, Status)
VALUES
(1, '2025-08-01', 'Shipped'),
(2, '2025-08-02', 'Pending');

INSERT INTO OrderItems (OrderID, ProductID, Quantity)
VALUES
(1, 1, 1),
(1, 2, 2),
(2, 3, 1);Didukung oleh

Diagram ER untuk basis data Anda akan terlihat seperti ini:

Komponen Utama Model Data DBMS

Model data yang andal terdiri dari empat komponen utama:

1. Entitas

Dalam pemodelan data, entitas mewakili objek atau konsep inti yang berbeda dalam suatu sistem yang ingin kita simpan datanya. Entitas sering direpresentasikan sebagai tabel dalam basis data. 

Contoh entitas dalam dataset kita:

• Customer
• Product
• Orders
• OrderItems

Entitas-entitas ini menjadi “kata benda” inti dari basis data.

Entitas adalah fondasi. Setiap aspek lain dari model, seperti atribut, relasi, dan constraint, dibangun di atasnya.

2. Atribut

Dalam pemodelan data, atribut adalah karakteristik atau properti yang menggambarkan entitas. Atribut merepresentasikan titik data spesifik yang mendefinisikan sebuah entitas, seperti nama, email, atau alamat pelanggan.

Contoh:

• Untuk Customer: CustomerName, Email, Phone.
• Untuk Product: ProductName, Price, Category.

Sederhananya, atribut adalah detail yang Anda butuhkan untuk setiap entitas. Biasanya berupa kolom dalam tabel.

3. Relasi

Relasi dalam model data mendefinisikan bagaimana entitas atau tabel yang berbeda terhubung, merepresentasikan asosiasi di antara mereka. Anggaplah sebagai koneksi logis antar entitas.

Contoh dalam dataset kita:

• Satu Customer dapat memiliki banyak Orders (1-ke-banyak).
• Satu Order dapat berisi banyak Products melalui OrderItems (banyak-ke-banyak diselesaikan melalui tabel penghubung).

Relasi memastikan bahwa model data merepresentasikan asosiasi dunia nyata secara akurat.

4. Constraint

Dalam pemodelan data, constraint adalah aturan yang membatasi nilai yang diperbolehkan dalam basis data, memastikan akurasi, konsistensi, dan integritas data.

Constraint membantu menjaga integritas basis data, mencegah data tidak valid atau tidak konsisten dimasukkan.

Contoh:

• UNIQUE constraint pada Customer.Email.
• CHECK constraint untuk memastikan Quantity > 0 di OrderItems.

Contoh PostgreSQL

Berikut contoh penggunaan beberapa jenis constraint dalam kueri SQL.

CREATE TABLE OrderItems_Constraint (
    OrderItemID SERIAL PRIMARY KEY,
    OrderID INT NOT NULL,
    ProductID INT NOT NULL,
    Quantity INT NOT NULL CHECK (Quantity > 0),
    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID),
    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Product(ProductID)
);Didukung oleh

Dalam contoh ini, kita menggunakan constraint PRIMARY, CHECK, NOT NULL, dan REFERENCES.

Jenis Model Data dalam DBMS

Berbagai jenis model data ada dalam basis data. Ini mencerminkan cara data disimpan sesuai dengan sifat datanya.

Model klasik

Pertama, mari lihat beberapa model klasik umum yang digunakan dalam sistem manajemen basis data.

Model hierarkis

Model data hierarkis mengorganisasi data dalam struktur seperti pohon, di mana setiap rekaman (node) memiliki satu induk (kecuali root) dan dapat memiliki banyak anak.

• Struktur: Data disimpan dalam format pohon; setiap induk dapat memiliki banyak anak, tetapi setiap anak hanya memiliki satu induk.
• Kasus penggunaan: Sistem perbankan lama, sistem reservasi maskapai.
• Kelebihan: Sangat cepat untuk lookup satu-ke-banyak.
• Kekurangan: Sulit menangani relasi banyak-ke-banyak.

Contoh (representasi mirip XML):

<Customer id="1">
    <Name>Alice Brown</Name>
    <Orders>
        <Order id="1" date="2025-08-01"/>
    </Orders>
</Customer>Didukung oleh

Padanan modern sering muncul dalam penyimpanan XML/JSON, namun modelnya sendiri berasal dari DBMS mainframe awal seperti IMS.

Model Jaringan

Model data jaringan adalah cara fleksibel untuk merepresentasikan data dan relasi, sangat berguna untuk koneksi kompleks banyak-ke-banyak. 

Model ini menggunakan struktur graf dengan node (mewakili entitas) dan edge (mewakili relasi) untuk mengorganisasi data, memungkinkan jalur akses yang lebih efisien dan langsung dibandingkan model hierarkis.

• Struktur: Graf dengan rekaman yang terhubung melalui pointer.
• Kelebihan: Menangani relasi banyak-ke-banyak yang kompleks.
• Kekurangan: Kompleks untuk dikueri dan dipelihara.

Model Relasional

Model data relasional adalah cara untuk menyusun data ke dalam tabel dengan baris dan kolom, sehingga memungkinkan penyimpanan, pengambilan, dan pengelolaan informasi yang efisien.

• Struktur: Data dalam tabel, baris, dan kolom.
• Kelebihan: Dukungan SQL, kepatuhan ACID, normalisasi.
• Kekurangan: Join dapat mahal pada skala besar.

Contoh kueri dari dataset kita:

SELECT c.CustomerName, o.OrderID, o.OrderDate
FROM Customer c
JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID;Didukung oleh

Kueri ini menunjukkan penggunaan fungsi JOIN untuk membuat relasi antara tabel Customer dan tabel Orders.

Ini menghasilkan tabel berikut sebagai hasilnya:

Model modern

Seiring kemajuan teknologi basis data, beberapa model modern juga bermunculan. Berikut beberapa contohnya:

Model berorientasi objek

Model berorientasi objek menggabungkan konsep basis data dan pemrograman berorientasi objek. Model ini mendukung pewarisan dan enkapsulasi.

Model objek-relasional

Model objek-relasional adalah hibrida dari model relasional dan berorientasi objek.

Model NoSQL

Model data NoSQL merepresentasikan peralihan dari struktur kaku berbasis tabel pada basis data relasional tradisional, menawarkan skema fleksibel dan metode pengorganisasian data yang beragam untuk menangani volume besar data tidak terstruktur dan semi-terstruktur.

Berikut beberapa contoh model NoSQL:

• Key-Value: Redis (lookup cepat).
• Dokumen: MongoDB (JSON fleksibel).
• Keluarga-Kolom: Cassandra (penyimpanan kolom lebar).
• Graf: Neo4j (data dengan relasi yang berat).

Berikut contoh model data dokumen (dokumen MongoDB):

{
    "CustomerName": "Alice Brown",
    "Orders": [
        {"ProductName": "Laptop", "Quantity": 1}
    ]
}Didukung oleh

Tingkat Abstraksi Pemodelan Data

Proses pemodelan data terjadi pada tiga tingkat berbeda — konseptual, logis, dan fisik.

Tingkatan ini adalah tahapan detail yang berbeda saat merancang basis data atau sistem informasi. Tingkatan ini membantu mengelola kompleksitas dengan berfokus pada aspek tertentu dari data dan strukturnya.

Konseptual

Model data konseptual adalah abstraksi tingkat tertinggi yang tidak bergantung teknologi dalam proses pemodelan data. Model ini berfokus pada pendefinisian entitas kunci dan relasinya dalam sistem tanpa masuk ke detail teknis.

Lapisan ini menangkap kebutuhan dan relasi bisnis.

Contoh: Diagram ER kita yang menunjukkan Customer → Orders.

Logis

Model data logis adalah tingkat abstraksi kedua. Model ini menguraikan entitas, atribut, dan relasi tanpa menyebutkan basis data tertentu.

Lapisan ini mengonversi model konseptual menjadi skema spesifik DBMS. Lapisan ini mendefinisikan tabel, key, dan relasi tanpa detail penyimpanan.

Fisik

Lapisan model data fisik mengimplementasikan skema dengan indeks, partisi, dan parameter penyimpanan.

Berikut contoh sebuah indeks:

CREATE INDEX idx_order_customer ON Orders(CustomerID);Didukung oleh

Sekarang kita akan melihat indeks ini menggunakan kueri berikut:

SELECT indexname, indexdef
FROM pg_indexes
WHERE tablename = 'orders';Didukung oleh

Seperti terlihat pada indeks di bawah, kita membuat indeks baru bernama idx_order_customer.

Proses Pemodelan Data

Pemodelan data adalah pendekatan terstruktur untuk menerjemahkan kebutuhan bisnis ke dalam cetak biru teknis yang mengatur bagaimana data akan disimpan, dihubungkan, dan diambil. 

Jika dilakukan dengan baik, pemodelan data mengurangi redundansi, meningkatkan kualitas data, dan memudahkan pemeliharaan di masa depan.

Sumber: Data Quality Dimensions Cheat Sheet

Proses ini biasanya bergerak bertahap. Mari kita uraikan.

1. Pengumpulan kebutuhan

Pengumpulan kebutuhan adalah fondasi dari seluruh proses pemodelan data. Pada tahap ini, Anda berusaha memahami apa kebutuhan bisnis dan alasannya.

Ada beberapa cara untuk mengumpulkan kebutuhan secara efektif. 

• Wawancara pemangku kepentingan memungkinkan Anda berbicara langsung dengan orang-orang yang akan menggunakan atau bergantung pada basis data, seperti analis bisnis, manajer, atau pengembang.
• Tinjauan dokumen membantu Anda memahami sistem yang ada dengan melihat laporan masa lalu, alur kerja, atau skema basis data lama. 
• Lokakarya dapat mempertemukan berbagai departemen untuk menyelaraskan definisi data dan mengidentifikasi celah.

Keluaran dari fase ini harus berupa serangkaian kebutuhan yang terdokumentasi dengan jelas yang menggambarkan entitas data, relasi, dan aturan bisnis. 

Sebagai contoh, dalam dataset ritel kita, para pemangku kepentingan mungkin mengatakan mereka ingin melacak pesanan pelanggan, produk, dan tanggal pesanan sehingga mereka dapat menghitung metrik seperti total penjualan per kategori produk dan tingkat pelanggan berulang.

2. Desain konseptual

Desain konseptual mengambil kebutuhan bisnis tersebut dan mengubahnya menjadi representasi visual tingkat tinggi dari data. 

Pada tahap ini, Anda fokus pada entitas apa yang ada dan bagaimana relasinya, tanpa memikirkan detail teknis seperti jenis primary key atau strategi pengindeksan.

Di sinilah diagram Entity-Relationship (ER) berperan. Diagram ER menunjukkan entitas (misalnya, Customer, Product, Order), atributnya, dan relasi di antaranya. 

Untuk dataset kita:

• Customer mungkin mencakup CustomerID, Name, Email.
• Product mungkin mencakup ProductID, Name, Category.
• Order mungkin mencakup OrderID, OrderDate.
• OrderItem mungkin mencakup OrderItemID, OrderID, ProductID, Quantity, Price.

Relasinya bisa berupa:

• Satu pelanggan dapat membuat banyak pesanan.
• Satu pesanan dapat memuat banyak item pesanan.
• Satu produk dapat muncul dalam banyak item pesanan.

Diagram ini menjadi acuan bersama bagi tim bisnis dan teknis.

3. Desain logis

Desain logis dibangun di atas model konseptual dengan menerapkan aturan basis data, khususnya normalisasi. 

Normalisasi adalah proses menyusun basis data relasional untuk meminimalkan redundansi dan ketergantungan. Proses ini sering dilakukan bertahap (1NF, 2NF, 3NF), masing-masing dengan persyaratan spesifik.

• Dalam 1NF, Anda memastikan semua field bersifat atomik (tidak ada nilai ganda dalam satu kolom) dan tidak ada grup berulang. 
• 2NF menghapus ketergantungan parsial — artinya jika Anda memiliki key komposit, semua atribut non-key harus bergantung pada seluruh key. 
• 3NF menghapus ketergantungan transitif, memastikan atribut non-key hanya bergantung pada primary key, bukan pada atribut non-key lain.

Untuk contoh kita, alamat email pelanggan hanya berada di tabel Customer, tidak diduplikasi di tabel Order. Demikian pula, informasi kategori produk harus berada di tabel Product, tidak tersebar di banyak rekaman dalam OrderItem.

4. Desain fisik

Desain fisik mengambil model logis dan menyesuaikannya untuk sistem basis data tertentu, seperti PostgreSQL atau MySQL. Tahap ini melibatkan keputusan tentang tipe data, optimasi penyimpanan, dan penyetelan kinerja.

Indeks adalah pertimbangan kunci di sini. Misalnya, menambahkan indeks pada OrderDate di tabel Order dapat secara signifikan mempercepat kueri yang memfilter berdasarkan tanggal.

Partisi juga dapat diterapkan untuk dataset besar, membagi data menjadi bagian yang dapat dikelola berdasarkan tanggal, rentang, atau key hash untuk meningkatkan kinerja kueri. 

Anda juga memutuskan mengenai constraint, seperti foreign key, untuk menegakkan integritas data di tingkat basis data.

5. Validasi

Setelah desain selesai, validasi harus dilakukan sebelum go-live. 

Ini melibatkan pemuatan data contoh, idealnya data uji realistis yang mencerminkan volume yang diharapkan, dan menjalankan kueri yang mensimulasikan penggunaan di dunia nyata.

Sebagai contoh, dalam dataset ritel kita, Anda dapat menjalankan kueri untuk menghitung total penjualan per bulan, memastikan angkanya sesuai dengan ekspektasi bisnis. 

Anda juga akan menguji kasus tepi, seperti apa yang terjadi ketika pesanan dibuat tanpa item (yang seharusnya tidak mungkin jika constraint benar).

6. Deployment

Langkah terakhir adalah memindahkan desain yang telah divalidasi ke produksi. Ini harus dilakukan menggunakan skrip migrasi yang dikontrol versi sehingga perubahan dapat dilacak dari waktu ke waktu.

Deployment juga melibatkan penyiapan pemantauan kinerja dan error, serta memastikan skema terdokumentasi dengan baik agar perubahan di masa depan dapat dilakukan tanpa kebingungan. 

Pasca-deployment, umum untuk meninjau desain secara berkala seiring munculnya kebutuhan baru.

Keuntungan Model Data

Model data yang dirancang dengan baik menawarkan banyak manfaat.

1. Kejelasan: Model data menyediakan bahasa bersama antara tim bisnis dan teknis. Ketika semua orang sepakat tentang apa arti “Customer” dan bagaimana hubungannya dengan “Orders,” kesalahpahaman berkurang, dan pengembangan bergerak lebih cepat.
2. Integritas: Constraint seperti foreign key dan unique index memastikan data tidak valid tidak dapat dimasukkan ke dalam sistem. Ini melindungi kualitas data dan membuat pelaporan lebih andal.
3. Kinerja: Melalui penggunaan indeks dan pengoptimalan join, model data dapat sangat meningkatkan kecepatan kueri. Ini sangat penting untuk kueri analitis yang memproses dataset besar.
4. Skalabilitas: Model yang baik lebih mudah dikembangkan. Jika bisnis menginginkan fitur tambahan untuk melacak promosi atau poin loyalitas di kemudian hari, Anda dapat menambahkan tabel baru tanpa merusak alur kerja yang ada.

Kekurangan Model Data

1. Kompleksitas: Dalam sistem besar, model data dapat rumit, dengan ratusan tabel dan relasi. Ini dapat membuat pendatang baru gentar dan memerlukan keahlian khusus untuk menavigasinya.
2. Biaya: Mempekerjakan pemodel data yang terampil dan membeli alat pemodelan tingkat perusahaan bisa mahal. Di perusahaan kecil, ini bisa menjadi investasi yang signifikan.
3. Kekakuan: Skema relasional tidak seluwes solusi NoSQL. Perubahan pada model memerlukan perencanaan cermat untuk menghindari kerusakan pada aplikasi hilir dan dependensi.
4. Terkunci vendor: Ketergantungan besar pada fitur basis data proprietari (seperti pengindeksan khusus Oracle atau partisi lanjutan SQL Server) dapat membuat migrasi di masa depan menjadi mahal dan kompleks.

Metodologi Pemodelan Lanjutan

Pemodelan data juga dapat memiliki metode implementasi yang lebih lanjut.

1. Pemodelan dimensional

Pemodelan dimensional umum dalam gudang data, di mana tujuannya adalah membuat kueri analitis menjadi intuitif dan cepat.

Ini melibatkan penggunaan skema tertentu:

• Star schema: Satu tabel fakta pusat (misalnya, OrderItems) menyimpan metrik, sementara beberapa tabel dimensi (misalnya, Customer, Product, Date) menyimpan atribut deskriptif. Struktur ini mudah dikueri oleh alat BI.

Berikut tampilan yang mungkin:

Sumber: Querying the star schema

• Snowflake schema: Tabel dimensi dinormalisasi menjadi sub-tabel, mengurangi penyimpanan namun memerlukan lebih banyak join. Misalnya, Product dapat dipecah menjadi tabel Product dan Category.

2. Pemodelan entity-relationship (ER)

Pemodelan ER lebih umum dalam sistem transaksional. Metode ini menekankan normalisasi untuk memastikan integritas data. Dalam beberapa kasus, denormalisasi diterapkan secara selektif untuk meningkatkan kinerja baca, terutama untuk data yang sering diakses.

3. Pemodelan poliglot

Pemodelan poliglot menggunakan jenis basis data yang berbeda untuk beban kerja yang berbeda. 

Misalnya, Anda dapat menggunakan PostgreSQL untuk transaksi pesanan dan MongoDB untuk katalog produk dengan atribut fleksibel. Ini memungkinkan Anda menggunakan alat yang tepat untuk tugas yang tepat, tetapi meningkatkan kompleksitas operasional.

Optimasi Kinerja dan Prinsip Desain

1. Pola anti umum

• Terlalu menormalkan: Memecah data menjadi terlalu banyak tabel kecil dapat menyebabkan join berlebihan dan kueri lambat.
• Kurang pengindeksan: Gagal mengindeks kolom yang sering difilter dapat menyebabkan pemindaian tabel penuh dan masalah kinerja.

2. Pertimbangan NoSQL

Dalam sistem NoSQL, desain sering berdasarkan pola akses daripada normalisasi yang ketat. Data diorganisasi untuk meminimalkan jumlah kueri yang diperlukan untuk operasi umum, dan partisi sangat penting untuk menghindari bottleneck.

3. Pertukaran ACID

Sistem relasional seperti PostgreSQL sepenuhnya mendukung sifat ACID, memastikan konsistensi data. Banyak basis data NoSQL melonggarkan jaminan ini untuk meningkatkan kecepatan dan skalabilitas, menukar konsistensi demi konvergensi eventual.

Kesimpulan

Model data adalah bagian krusial dari desain basis data dan dapat mengambil banyak bentuk. Namun, di perusahaan modern, untuk memastikan model ini mencapai kinerja terbaiknya, perlu dilakukan optimasi yang sesuai.

Teknologi terus berkembang dan diperbarui, dan pembelajaran serta adaptasi berkelanjutan adalah kebutuhan di industri data. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang basis data, lihat kursus kami tentang Desain Basis Data atau Pengantar Basis Data Relasional di SQL untuk memulai.

Lebih suka membaca? Artikel kami tentang Alat Pemodelan Data atau Pertanyaan Wawancara DBMS mungkin bermanfaat.