APA ITU DENORMALISASI?

  

 Denormalisasi adalah proses dalam desain basis data di mana data yang sebelumnya dipisah ke dalam beberapa tabel (sebagaimana dilakukan dalam normalisasi) digabungkan atau diulang dalam tabel yang sama untuk meningkatkan kinerja, khususnya dalam hal kecepatan pengambilan data (query). Dalam denormalisasi, beberapa redundansi data sengaja ditambahkan untuk mengurangi jumlah join antar tabel yang diperlukan saat menjalankan query, yang dapat mengurangi waktu respon.

        Tujuan Denormalisasi:

1. Meningkatkan Performa Query: Dengan menurunkan jumlah join yang dibutuhkan, query dapat dijalankan lebih cepat, terutama dalam aplikasi yang memerlukan pengambilan data cepat.
2. Mengurangi Beban pada Sistem: Pada sistem yang memiliki query yang kompleks atau beban yang tinggi, denormalisasi bisa mengurangi jumlah operasi yang diperlukan untuk menghasilkan hasil query.
3. Pengurangan Waktu Akses: Dalam aplikasi dengan permintaan data yang tinggi, denormalisasi bisa membantu mengurangi waktu akses karena tidak perlu melakukan pencarian di banyak tabel.
   

   Kekurangan Denormalisasi:

1. Redundansi Data: Denormalisasi memperkenalkan duplikasi data, yang dapat menyebabkan masalah konsistensi. Jika ada perubahan data, maka perubahan tersebut harus dilakukan pada banyak tempat.
2. Pemeliharaan Lebih Sulit: Mengingat ada data yang terduplikasi, proses pemeliharaan (seperti pembaruan atau penghapusan data) menjadi lebih rumit dan rentan terhadap kesalahan.
3. Penyimpanan Lebih Banyak: Karena data yang sama disalin ke berbagai tempat, penyimpanan yang diperlukan bisa lebih besar.

            Kapan Denormalisasi Digunakan?

Denormalisasi tidak selalu diperlukan dan biasanya diterapkan dengan hati-hati. Biasanya denormalisasi dilakukan dalam kondisi berikut:

• Aplikasi yang banyak membaca data (misalnya, aplikasi OLAP atau sistem data warehouse) lebih diutamakan untuk kinerja query yang cepat daripada integritas data yang ketat.
• Volume data besar dan transaksi tinggi: Misalnya, di aplikasi dengan transaksi pembelian dan penjualan dalam jumlah besar yang memerlukan akses cepat ke laporan atau data transaksi.
• Query yang kompleks dan memerlukan penggabungan banyak tabel secara sering, sehingga menyebabkan kinerja menjadi lambat.

Namun, untuk aplikasi yang mengutamakan konsistensi data dan transaksi yang sering melakukan perubahan (seperti sistem manajemen inventaris), denormalisasi lebih jarang diterapkan.