Apa itu Denormalisasi ?

    Denormalisasi digunakan untuk mengubah struktur basis data. Denormalisasi fokus pada penambahan redundansi yang berarti menggabungkan beberapa tabel sehingga dapat menjalankan kueri dengan cepat. Dalam pembahasan kali ini, saya akan membahas Denormalisasi dan bagaimana hal itu mempengaruhi desain basis data.

A. Pengertian Denormalisasi 

    Denormalisasi adalah proses yang bertentangan dengan normalisasi dalam desain database. Dalam denormalisasi, beberapa tabel yang sebelumnya dipisahkan melalui normalisasi digabungkan kembali untuk mengurangi jumlah join yang diperlukan selama query, meningkatkan kinerja dalam kondisi tertentu. Tujuan utama denormalisasi adalah meningkatkan kecepatan akses data dengan mengorbankan redundansi data.

    Pada dasarnya, proses pengambilan skema yang dinormalisasi dan menjadikannya tidak dinormalisasi disebut denormalisasi, dan perancangan menggunakannya untuk memperkenalkan kinerja sistem guna mendukung operasi yang sangat penting bagi waktu. Namun, denormalisasi dapat mengakibatkan peningkatan ruang penyimpanan dan potensi ketidakkonsistenan data jika pembaruan tidak dikelola dengan hati-hati.

    Sebagai contoh : dalam database yang dinormalkan, kita mungkin memiliki tabel Kursus dan tabel Guru. Setiap entri dalam Kursus akan menyimpan ID guru untuk Kursus tetapi bukan nama guru. Ketika kita perlu mengambil daftar semua Kursus dengan nama Teacher, kita akan melakukan penggabungan antara kedua tabel ini.

B. Keuntungan dan Kekurangan 

1. Keuntungan

Peningkatan Kinerja Kueri: Denormalisasi dapat meningkatkan kinerja kueri dengan mengurangi jumlah gabungan yang diperlukan untuk mengambil data.

Kompleksitas yang Berkurang : Dengan menggabungkan data terkait ke dalam lebih sedikit tabel, denormalisasi dapat mengarahkan skema basis data dan membuatnya lebih mudah dikelola.

Pemeliharaan dan Pembaruan yang Lebih Mudah: Denormalisasi dapat mempermudah pembaruan dan pemeliharaan data dasar dengan mengurangi jumlah tabel.

Peningkatan Kinerja Baca: Denormalisasi dapat meningkatkan kinerja baca dengan mempermudah akses data.

Skalabilitas yang Lebih Baik: Denormalisasi dapat meningkatkan skalabilitas sistem basis data dengan mengurangi jumlah tabel dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

2. Kekurangan 

• Integritas Data yang Berkurang: Dengan menambahkan data yang berlebihan, denormalisasi dapat mengurangi integritas data dan meningkatkan risiko ketidakkonsistenan.
• Peningkatan Kompleksitas: Sementara denormalisasi dapat mewujudkan skema basis data dalam beberapa kasus, hal itu juga dapat meningkatkan kompleksitas dengan memperkenalkan data yang berlebihan.
• Peningkatan Persyaratan Penyimpanan: Dengan menambahkan data yang berlebihan, denormalisasi dapat meningkatkan persyaratan penyimpanan dan meningkatkan biaya pemeliharaan basis data.

Kesimpulan :     

    Denormalisasi adalah teknik kompromi antara kecepatan dan integritas data. Ini digunakan ketika kebutuhan performa lebih penting dibandingkan dengan ketatnya normalisasi. Namun, perlu diingat bahwa denormalisasi harus diterapkan secara hati-hati agar tidak menimbulkan masalah inkonsistensi data.