Apa itu Denormalisasi pada ERD? T5

Apa itu Denormalisasi pada ERD?

Denormalisasi adalah proses merancang basis data dengan mengorbankan sebagian struktur dan aturan normalisasi demi performa dan kenyamanan akses data. Keputusan untuk melakukan denormalisasi harus didasarkan pada analisis yang cermat tentang kebutuhan dan tujuan basis data tersebut. Denormalisasi dapat menjadi alat yang kuat dalam mengoptimalkan kinerja sistem, tetapi juga harus dikelola dengan bijak untuk menghindari masalah konsistensi dan redundansi data yang tidak diinginkan.

Kapan Denormalisasi ERD Diperlukan?

Ada situasi di mana denormalisasi ERD dapat menjadi solusi yang lebih baik daripada mengikuti normalisasi yang ketat. Beberapa situasi yang mungkin memerlukan denormalisasi pada ERD meliputi:

1. Performa Tinggi: Ketika aplikasi perlu mengakses data dengan sangat cepat, terlalu banyak hubungan dan penggabungan (join) antar tabel yang ternormalisasi dapat memperlambat kueri. Dalam kasus seperti ini, beberapa tingkat denormalisasi dapat membantu meningkatkan performa.

2. Kenyamanan Akses Data: Basis data yang sangat ter-normalisasi mungkin mempersulit akses data, terutama ketika mengambil data dengan banyak relasi. Denormalisasi dapat membuat akses data lebih mudah dan lebih efisien.

3. Laporan dan Analisis: Seringkali, laporan dan analisis data memerlukan penggabungan data dari beberapa tabel. Denormalisasi dapat mengurangi jumlah penggabungan yang diperlukan, mempercepat proses ini.

4. Fleksibilitas Aplikasi: Aplikasi yang perlu mengakses data dengan cara yang berubah-ubah atau tidak terduga dapat mendapatkan manfaat dari tingkat denormalisasi yang lebih tinggi untuk fleksibilitas.

Tantangan Denormalisasi ERD

Meskipun denormalisasi pada ERD dapat meningkatkan performa dan kenyamanan akses data, ini juga membawa beberapa tantangan:

1. Redundansi Data: Denormalisasi dapat menghasilkan redundansi data, yang dapat mempengaruhi konsistensi data jika tidak dikelola dengan baik.

2. Kesulitan dalam Pemeliharaan: ERD yang sangat denormalisasi dapat lebih sulit untuk dipelihara, karena perubahan data harus diterapkan pada beberapa tempat.

3. Risiko Kesalahan Data: Jika perubahan data tidak dilakukan secara konsisten di semua tempat, dapat meningkatkan risiko kesalahan data.

Membuat ERD Sistem Informasi Perpustakaan (Normalisasi)