loading...
iklan tautan
BAB I
PENDAHULUAN
1. Apa yang disebut dengan Sistem Manajemen Basis Data (Database Management System) ?
ü Himpunan data yang terintegrasi
ü Model yang menggambarkan dunia nyata
Entiti (contoh : mahasiswa, mata kuliah)
Relasi (contoh : Keanu mengambil mata kuliah dengan kode CS564)
ü Sistem Manajemen Basis Data adalah paket perangkat lunak yang didesain untuk melakukan penyimpanan dan pengaturan basis data.
- Mengapa menggunakan DBMS ?
ü Independensi (kemandirian) data dan akses yang efisien
ü Mereduksi waktu pengembangan aplikasi
ü Integritas dan keamanan data
ü Administrasi keseragaman data
ü Akses bersamaan dan perbaikan dari terjadinya crashes (tabrakan dari proses serentak).
3. Mengapa mempelajari Basis Data ?
ü Perpindahan dari komputasi ke informasi
ü Himpunan elemen data semakin banyak dan beragam
Perpustakaan digital, video interaktif, Human genome project, EOS project
Kebutuhan untuk memperluas DBMS
ü DBMS mencakup bidang ilmu lain
Sistem operasi, bahasa pemrograman, teori komputasi, AI, logika, multimedia
- Model Data
ü Model data adalah himpunan konsep untuk menggambarkan suatu data
ü Skema adalah deskripsi umum dari himpunan data, dengan menggunakan model data
ü Model relasional adalah model data yang paling banyak digunakan saat ini.
Konsep utama : relasi, pada dasarnya adalah sebuah table dengan baris dan kolom. Tiap relasi memiliki skema, yang menggambarkan kolom atau fields
- Level Abstraksi
ü Memiliki beberapa tinjauan (views), skema konseptual tunggal (logical) dan skema fisik.
· Menggambarkan bagaimana cara user melihat data
· Skema konseptual mendefinisikan struktur logika
· Skema fisikal menggambarkan file dan indeks yang digunakan
ð Skema didefinisikan menggunakan DDL (Data Definition Language), data dimodifikasi dengan menggunakan DML (Data Management Language).
Contoh : Basis Data Universitas
ü Skema Konseptual :
§ Students (sid: string, name : string, login : string, age : integer, gpa : real)
§ Courses(cid : string, cname : string, dredits : integer)
§ Enrolled(sid : string, cid : string, grade : string)
ü Skema Fisik
· Relasi yang disimpan sebagai file yang belum terurut
· Indeks pada kolom pertama file students
ü Skema Eksternal
· Course_info(cid : string, enrollment : integer)
6. Kebebasan Data
ü Aplikasi disekat dari bagaimana data disimpan dan distrukturkan
ü Kebebasan data secara logika : Perlindungan dari perubaha n struktur logika suatu
ü data
ü Kebebasan data secara fisik : Perlindungan dari perubahan struktur fisik suatu data
ð Kebebasan data adalah salah satu keuntungan utama dari penggunaan DBMS
7. Kontrol Proses Serentak
ü Eksekusi bersamaan dari beberapa user program, merupakan ukuran performansi yang utama dari suatu DBMS.
· Dikarenakan akses ke disk cukup sering, dan relatif lebih lambat, maka perlu untuk menjaga waktu CPU pada beberapa user program yang bekerja secara serentak.
· Interleaving pada user program yang berbeda dapat menyebabkan
ü ketidakonsistenan, misal : field check dihapus pada saat account balance dihitung.
ü DBMS memastikan bahwa masalah seperti diatas tidak akan terjadi seperti halnya sistem yang menggunakan single-user.
- Transaksi : Eksekusi dari Program Basis Data
ü Konsep kuncinya adalah transaksi, merupakan urut-urutan atomic dari aksi basis data (baca/tulis).
ü Tiap transaksi dijalankankan sampai selesai, dan basis data harus tetap dijaga agar tetap dalam keadaan yang konsisten.
1. User dapat menentukan beberapa batasan integritas (integrity constraint) yang sederhana pada data, dan kemudian DBMS akan mengusahakan batasan ini.
2. Selain dari itu, DBMS tidak benar-benar mengerti semantic dari data (contoh : tidak tahu cara menghitung bunga bank, atau tidak tahu cara menetapkan nilai jual barang yang ada di gudang … misalnya).
3. Sehingga untuk memastikan transaksi berlangsung secara konsisten, seluruhnya berada pada tanggung jawab user.
9. Penjadwalan dari Transaksi yang berlangsung Serentak
ü DBMS memastikan bahwa eksekusi dari {T1, …, Tn} adalah sama dengan eksekusi serial T1’ … Tn’
1. Sebelum membaca/menulis obyek, transaksi meminta lock pada obyek dan menunggu sampai DBMS memberikan lock. Semua lock akan dilepas (direlease) pada akhir dari transaksi
2. Ide : Jika aksi dari T1 (missal menulis X) menyebabkan kejadian Tj (missal membaca X), salah satu dari mereka , missal akan T1, akan mendapatkan lock pada X pertama kali dan Tj akan menunggu sampai aksi T1 diselesaikan.
3. Apa yang terjadi jika TJ telah memiliki lock kemudian setelah itu T1 meminta (request) lock Y ? (Deadlock akan terjadi , maka T1 atau Tj harus di-abort atau di-restart).
10. Memastikan sifat Atomik
ü DBMS memastikan sifat atomic (semuanya atau tidak ada property).
ü Ide : Simpan log (history) semua aksi yang dijalankan oleh DBMS pada saat menjalankan himpunan aksi X.
1. Sebelum perubahan dibuat terhadap basis data, maka log entry harus berkorespondensi dengan lokasi yang aman (system operasi seringkali tidak mendukung secara penuh hal seperti ini).
2. Setelah terjadi crash (tabrakan), akibatnya sebagian transaksi yang telah dieksekusi tidak lagi dikerjakan dengan menggunakan log.
11. Basis Data membuat segalanya menjadi lebih mudah
ü Pemakai akhir dan vendor DBMS
ü Programmer aplikasi basis data
Misal : webmaster yang canggih
ü Administrator Basis Data (Database Administrator)
1. Desain skema Logikal/Fisikal
2. Menangani pengamanan dan kewenangan
3. Ketersediaan data, perbaikan crash
4. Penyesuaian oleh Basis Data
Yang penting adalah mengerti bagaimana cara DBMS mengerjakan semua itu
12. Struktur DBMS
ü Biasanya DBMS memiliki arsitektur layer
ü Gambar diatas tidak menunjukkan kontrol proses serentak (concurrency control) dan komponen perbaikan (recovery).
ü Gambar tersebut adalah salah satu dari beberapa kemungkinan arsitektur : tiap system memiliki variasinya sendiri.
13. Model DBMS (Database Management Systems)
ü Hirarkis (Hierarchical)
ü Jaringan (Network)
ü Relasional (Relational)
ü Obyek (Object)
ü Cerdas (Intelligency)
14. Ringkasan
ü DBMS digunakan untuk pemeliharaan himpunan query yang sangat banyak.
ü Keuntungan dari penggunaan DBMS meliputi perbaikan dari system yang crash, akses serentak, pengembangan aplikasi secara cepat, keamanan dan integritas data.
ü Level abstraksi memberikan kebebasan data.
ü Umumnya DBMS memiliki arsitektur per layer
DBMS adalah salah satu bidang yang paling banyak diminati dalam ilmu komputer.
BAB II
ABSTRAKSI DATA
2.1. 3 Level arsitektur ANSI-SPARC
(American National Standards Institute – Standards Planning and Requirements Committee)
1 Terminologi standar dan arsitektur umum untuk sistem database diciptakan tahun 1971 oleh DBTG (Data Base Task Group) ditunjukkan oleh CODASYL (Conference on Data Systems and Languages)
1 DBTG mengenal kebutuhan untuk pendekatan 2 level dengan
1. system view è schema
2. user views è subschemas
1 ANSI-SPARC tahun 1975, memperkenalkan kebutuhan terhadap pendekatan 3 level dengan suatu data dictionary.
1 Bentuk suatu arsitektur 3 level terdiri dari :
1. external level / view level
2. conceptual level
3. internal level / physical level
External level | Pandangan (view) pemakai terhadap database. Level ini menggambarkan bagian database yang relevan untuk pemakai tertentu |
- External level berisi sejumlah external view yang berbeda terhadap database.
- Setiap user mempunyai suatu pandangan dari ‘real world’ disajikan dalam bentuk yang familiar untuk user tersebut.
Conceptual level | Komunitas view dari database. Level ini menggambarkan data apa yang disimpan dalam suatu database dan hubungan sejumlah data |
- Level menengah dalam arsitektur 3 leval adalah conceptual level.
- Level ini berisi struktur logikal dari database keseluruhan
- Conceptual level menyajikan:
a. semua entity, atribut dan hubungannya
b. batasan pada data
c. informasi semantic tentang data
d. informasi keamanan dan integritas
- Conceptual level mendukung setiap external view
Internal level | Representasi fisik database pada suatu komputer. Level ini menggambarkan bagaimana data disimpan dalam suatu database |
- Internal level meliputi implementasi fisikal dari database untuk mencapai hasil run-time yang optimal dan utility tempat penyimpanan.
- Hal ini meliputi stuktur data dan organisasi file yang digunakan untuk menyimpan data pada media penyimpanan.
- Internal level dikonsentrasikan pada:
a. alokasi tempat penyimpanan terhadap data dan index
b. gambaran terhadap penyimpanan record (ukuran untuk item data yang disimpan)
c. penempatan record
d. teknik kompresi data dan enkripsi data
2.2 Schema, Mapping dan Instances
1. Schema
1 Gambaran kesluruhan dari database disebut dengan database schema
1 Ada 3 jenis schema yang berbeda dalam suatu database dan masing-masingnya didefinisikan menurut arsitektur 3 level abstraksi tersebut.
o Level tertinggi mempunyai beberapa external schema (juga subschema) yang berhubungan dengan view terhadap data yang berbeda-beda
o Pada conceptual level, kita mempunyai conceptual schema. Pada conceptual schema menggambarkan semua item data dan hubungan antara item data bersama dengan batasan integritas. Dan hanya ada satu conceptual schema per database.
o Level terendah dari abstraksi, kita mempunyai internal schema. Internal schema merupakan uraian lengkap dari model internal, yang berisi definisi terhadap record yang disimpan, metoda terhadap representasi, data field, skema index dan hashing yang digunakan. Dan hanya ada satu internal schema.
2. Mapping
1 DBMS bertanggung jawab untuk memetakan antara ketiga jenis schema tersebut.
1 Conceptual schema direlasikan ke internal schema melalui suatu conceptual /internal mapping. Dalam hal ini memungkinkan DBMS dapat medapatkan record aktual atau kombinasi record dalam penyimpanan fisik
1 Setiap external schema direlasikan ke conceptual schema oleh external/conceptual mapping. Dalam hal ini memungkinkan DBMS untuk memetakan nama dalam pandangan pemakai atas bagian yang relevan dari conceptual schema.
External view 1 | | External view 2 | |||||
NoBP | Nama | TglLahir | Alamat | | NoBP | Nama | ProgStudi |
Conceptual level | NoBP | Nama | TglLahir | Alamat | Agama | ProgStudi |
Internal level | struct MHS { int NoBP; char Nama [25]; struct date Date_of_Birth; char Alamat [30] struct MHS *next; }; index NoBP; index ProgStudi | pointer ke record MHS berikutnya mendefinisikan index MHS |
3. Instance
1 Data dala database pada beberapa maksud dalam waktu tertentu disebut dengan database instance
Data Independence
1 Tujuan utama dari arsitektur 3 level tersebut adalah untuk menyediakan data independence, dimana level diatasnya tidak berpengaruh oleh perubahan untuk level dibawahnya.
1 Ada 2 jenis data independence:
1. Logical data independence
2. Physical data independence
Logical data independence | Logical data independence menunjuk kepada kekebalan dari external schema untuk perubahan-perubahan dalam conceptual schema |
- Perubahan conceptual schema, seperti: memungkinkan penambahan atau penghapusan entiti, atribut atau relationship (hubungan) tanpa harus mengganti external schema atau harus menulis kembali program aplikasi yang sudah ada.
Physical data independence | Physical data independence menunjuk kepada kekebalan dari conceptual schema untuk perubahan-perubahan dalam internal schema |
- Perubahan internal schema, seperti: penggunaan organisasi file atau struktur penyimpanan yang berbeda, penggunaan media penyimpanan yang berbeda, perubahan algoritma indeks atau hashing tanpa harus mengganti/merubah conceptual atau external schema.
| | External schema | | External schema | | External schema | |
External/conceptual mapping | | | | | | Logical data | indepedence |
| | | | Conceptual schema | | | |
Conceptual/internal mapping | | | | | | Physical data | independence |
| | | | Internal schema | | | |
| | | | | | | |
BAB II
PERANCANGAN BASIS DATA
Gambar : Struktur Database Management System (DBMS)
3.1. Perancangan Relational Database
· Perancangan suatu database dillakukan untuk menghidari
1. Pengulangan Informasi
2. Ketidak mampuan untuk merepresentasikan suatu informasi tertentu
3. Hilangnya informasi
· Pendekatan yang dapat dilakukan dalam mengurangi hal-hal di atas adalah dengan normalisasi
Normalisasi
Dasar-dasar normalisasi
· Normal form (bentuk normal) adalah suatu klas dari skema database relasi yang didefinisikan untuk memenuhi tujuan dari tingginya integritas dan maintainability
· Kreasi dari suatu bentuk normal disebut normalisasi
· Normalisasi dicapai dengan penganalisaan ketergantungan diantara setiap individu attribut yang diassosiasikan dengan relasinya
First normal form
· Suatu relasi ada dalam kondisi First Normal Form (1NF) jika dan hanya jika semua domain yang tercakup terdiri hanya atomic value, misalnya tidak ada pengulangan group (domain-domain) dalam suatu tuple
· Keuntungan dari 1NF dibanding Unnormalized relation (UNRs) adalah pada bentuk penyederhanaan representasi dan kemudahan dalam pengembangan menggunakan suatu query language
· Kekuranannnya adalah kebutuhan terhadap duplikasi data
· Sebagian besar sistem relasi (tidak semua) membutuhkan suatu relasi dalam bentuk 1NF
· contoh
paper-id | Inst-name | inst-addr | editor-id | |
4216 | univ-mich | ann-arbor | woolf | |
5789 | math-rev | providenc | bradlee | |
| | | |
publ-id | Auth-id1 | Auth-name1 | Auht-addr1 | ||||
14 | 7631 | yang-d | peking-univ | ||||
53 | 1126 | umar-a | bellcore | ||||
| | | | ||||
uth-id2 | Auth-name2 | Auth-addr2 | Auth-id3 | ||||
4419 | mantei-m | univ-toron | 2692 | ||||
7384 | fry-J | mitre | 3633 | ||||
| | | | ||||
Auth-name3 | .......... |
koenig-i | |
bolton-d | |
| |
paper-id | inst-name | inst-addr | editor-id | publ-id | auth-id | auth-name | auth-addr |
4216 | univ-mich | ann-arbor | woolf | 14 | 7631 | yang-d | peking-univ |
4216 | univ-mich | ann-arbor | woolf | 14 | 4419 | mantei-m | univ-toron |
4216 | univ-mich | ann-arbor | woolf | 14 | 2692 | koenig-j | math-rev |
5789 | math-rev | providen | bradlee | 53 | 1126 | umar-a | bellore |
5789 | math-rev | providen | bradlee | 53 | 7384 | fry-j | mitre |
5789 | math-rev | providen | bradlee | 53 | 3633 | bolton-d | math-rev |
| | | | | | | |
Relasi tampa normalisasi
Relasi dengan normalisasi pertama
Second Normal Form
· Suatu superkey adalah suatu himpunan dari satu atau lebih attribute, yang mana, dimana diambil secara khusus yang memmungkinkan kita untuk mengidentifikasikan secara unik satu entitas atau relasi
· Suatu Candidate key adalah suatu subset dari attribut-attribut pada superkey yang juga merupakan superkey dan tidak reducible ke superkey yang lain
· Suatu primary key dipilih dari himpunan candidate key untuk digunakan pada suatu index untuk relasi yan bersangkutan
· Kepemilikan dari satu atau beberapa attribute yang dapat didefinisikan secara unik dari nilai satu atau beberapa attribute disebut functional dependency
· Diberikan suatu relasi (R), suatu himpunan (B) adalah functionally dependent pada himpunan attribut yang lain(A) jika, pada satu waktu tertentu, setiap nilai A diassosiasikan dengan satu nilai B, bentuk ini adalah suatu FD yang dinotasikan dengan A ® B
· contoh
R : {paper-id, inst-name, isnt-addr, editor-id, publ-id, auth-id, auth-name,
auth-addr}
Fds : paper-id, auth-id ® auth-name
paper-id,auth-id ® auth-addr
paper-id, auth-id ® inst-name
paper-id, auth-id ® inst-addr
auth-id ® auth-name
auth-id ® auth-addr
inst-name ® inst-addr
paper-id ® editor-id
paper-id ® publ-id
bentuk sederhana
paper-id, auth-id ® auth-name, auth-addr, inst-name, inst-addr
auth-id ® auth-name, auth-addr
inst-name ® inst-addr
paper-id ® pub-id, editor-id
· Suatu relasi adalah dalam posisi second normal form (2NF) jika dan hanya jika relasi tersebut juga dalam 1NF dan setiap nonkey attribute tergantung penuh pada primary key-nya
· 2NF membutuhkan bahwa FD apapun didalam relasi harus berisi semua komponen dari primary key sebagai determinant, baik secara langsung atau transitif
· contoh, primary key adalah paper_id, auth_id. Bagaimanapun, terdapat Fds yang lain (auth_Id ® auth-name, auth-addr, and paper-id ® pub-id, editor-id) yang berisi satu komponen dari primary key, tetapi tidak kedua-duanya.
· Mengapa harus 2NF, pertimbangkan keuntungan dari 1NF pada R. paper, pub-id dan editor-id dibuat duplikat untuk setiap author dari paper. Jika editor dari publikasi untuk suatu paper berubah, beberapa tuple harus pula di-update. Akhirnya, jika satu paper di ambil, semua tupple yang diassosiasikan harus dihapus. Bentuk ini akan memberikan efek samping pada penghapusan informasi yang mengassosiasikan suatu auth-id dengan auth-name dan auth-addr.
· Suatu cara yang dapat dilakukan untuk hal tersebut adalah dengan mentransformasikan relasi kedalam dua atau beberapa relasi 2NF
· contoh
R1 : paper-id, auth-id ® inst-name, inst-addr
R2 : auth-id ® auth-name, auth-addr
R3 : paper-id ® pub-id, editor-id
Third Normal Form
· Pada R1, inst_addr pasti diduplikat untuk setiap kombinasi paper_author yang mejelaskan satu inst_name. Juga, jika kita menghapus satu paper dari database, kita harus memberikan efek samping penghapusan assosiasi antara inst_name dan inst_addr.
· Suatu relasi dalam Third Normal Form (3NF) jika dan hanya jika relasi tersebut dalam 2NF dan setiap non key attribute adalah nontransitive dependent pada primary key
· Contoh :
R11 : paper-id, auth-id ® inst-name
R12 : inst_name ® inst_addr
R2 : auth-id ® auth-name, auth-addr
R3 : paper-id ® pub-id, editor-id
Boyce-Codd Normal Form
· Suatu Trivial FD adalah suatu bentuk YZ ® Z
· Suatu relasi R dalam kondisi Boyce-Codd Normal Form (BCNF) jika untuk semua nontrivial FD X ® A, X adalah superkey
· BCNF adalah suatu bentuk yang lebih kuat dari normalisasi ke tiga. 3NF equivalent dengan perkataan bahwa untuk setiap nontrivial FD X ® A, dimana X dan A merupakan simple atau composite attribut, satu dari dua kondisi harus dipenuhi.
X adalah superkey, atau
A adalah prime attribute
· BCNF mengelimisasi kondisi kedua dari 3NF
3.2. ENTITY-RELATIONSHIP MODEL
· Entity-Relationship data model adalah didasarkan pada persepsi dari suatu dunia nyata yang terdiri dari sekumpulan object dasar yang disebut entitas dan relasi antara object-object tersebut
· Entity-Relationship dikembangkan dalam rangka untuk memberikan fasilitas dalam perancangan database dengan memberikan kesempatan ... spesifikasi dari suatu enterprise scheme, seperti suatu skema yang merepresentasikan keseluruhan struktur logika dari database
Entitas dan Himpunan Entitas-entitas
· Entitas adalah suatu object yang ada dan dapat dibedakan dengan object-object yang lain
· Suatu Entitas dapat nyata, misalnya seseorang, buku, dll
· Suatu Entitas dapat berupa abstrak, misalnya suatu kosep, hari libur, dll
· Suatu huimpunan entitas (Entity Set) adalah suatu himpunan yang memiliki tipe yang sama, contoh Himpunan orang yang memiliki account pada sebuah bank dapat didefinisikan sebagai customer
· Himpunan entitas tidak perlu di disjoint
· Suatu Entitas direpresentasikan oleh suatu himpunan attribut
· Setiap attribut terdapat suatu himpunan nilai yang dapat diberikan pada attribut tersebut yang dikatakan sebagai domain dari suatu attribut
· Secara formal, suatu attribut adalah suatu fungsi yang memetakan dari suatu himpunan entitas kedalam suatu domain
· Setiap entitas dijabarkan dengan suatu himpunan dari attribute dan nilai data, contoh suatu customer dijelaskan dengan himpunan {(name, Harris),(social-security, 890-12-3456),(street, North),(city, Rye)}
· Variabel dalam suatu bahasa pemograman berkorespondensi dengan konsep dari suatu entitas pada E-R model
· Pertimbangkan :
- branch, himpunan semua cabang dari suatu bank, setiap cabang dijabarkan dengan attribut branch-name, branch-city, dan assets
- customer, himpunan semua orang yang memiliki account pada bank, setiap customer dijabarkan dengan attribute customer-name, sosial-security, street, customer-city
- employee, himpunan semua orang yang berkerja pada sebuah bank, setiap employee dijabarkan dengan attribut employee-name, employee-number
- account, himpunan semua account yang berada dalam bank, setiap account dijabarkan dengan attribut account-number, balance
- transaction, himpunan semua transaksi akuntansi yang terjadi di bank, setiap transaksi dijabarkan dengan attribut transaction-number, date, amount
Relasi dan Himpunan Relasi-relasi
· Suatu Relasi adalah suatu assosiasi diantara beberapa entitas
· Suatu himpunan relasi adalah suatu himpunan relasi yang memiliki tipe yang sama
· Jika E1, E2, ..... En adalah himpunan entitas, maka suatu himpunan relasi R adalah suatu subset dari
{(e1, e2, ... ,en) | e1 Î E1, e2 Î E2, . . . ., en Î En}
dimana (e1, e2, ... ,en) adalah suatu relasi
· Binary Relationship Set adalah relasi antara dua himpunan entitas
· Ternary Relationship Set adalah relasi antara tiga himpunan entitas
· N-ary Relationship Set adalah relasi antara n himpunan entitas
· Suatu relasi dapat memiliki attribut
Attribut-Attribut
· Sekumpulan attribut-attribut akan dapat menjelaskan suatu entitas
· Pertimbangkan himpunan entitas employee dengan attribut employee-name dan phone-number, Sementara itu suatu telephone adalah suatu entitas yang memiliki attribut phone-number dan location
Mapping
· Mapping cardinality adalah suatu ekspresi yang menyatakan jumlah entitas yang dapat diassisiasikan dengan entitas lain pada suatu himpunan relasi.
One-to-one
One-to-many
Many-to-one
Many-to-many
Key (Kunci)
· Superkey adalah suatu himpunan dari satu atau beberapa attribut yang diambil secara kolektif, yang memberikan kesempatan kepada kita untuk mengidentifikasikan suatu entitas secara unik dalam suatu himpunan entitas
· Candidate key adalah suatu super set dari suatu super key
· Primary key adalah suatu key dari candidate key yang dipilih oleh user untuk mengidentifikasikan suatu entitas dalam suatu data base
· Weak entity set adalah suatu himpunan entitas yang tidak memiliki suatu attrtibut yang dapat dijadikan key
· Suatu himpunan entitas yang memiliki primary key adalah disebut sebagai strong entity set
· Suatu weak entity dapat dibuat menjadi berarti dengan menggunakan suatu relasi, dan harus dalam bentuk one-to-many
· Discriminator dari suatu himpunan weak entity adalah suatu himpunan attribut yang digunakan untuk membedakan entitas tersebut
· Primary key dari weak entity didapatkan dengan membentuk primary key pada strong entity ditambah discriminator entity tersebut
· Diperlukan suatu mekanisme yang sama dengan entitas untuk suatu relasi
· Attribut untuk suatu relasi tampa attribut adalah
Primary-key(E1) È Primary-key(E2) È ... È Primary-key(En)
· Attribut untuk suatu relasi dengan attribut {a1, a2, ... an}
Primary-key(E1) È Primary-key(E2) È ... È Primary-key(En) È {a1, a2,... an}
E-R Diagram
Entity-Relationship Diagram
One-to-many Relationship
Many-to-one Relationship
One-to-one Relationship
E-R Diagram dengan indikator Role
E-R Diagram dengan Weak Entity
E-R Diagram dengan Ternary Relationship
Pengurangan E-R Diagram menjadi tabel
· Setiap himpunan entitas dan relasi dalam E-R Diagram terdapat suatu tabel yang unik yang ditandai dengan nama yang berkorespondensi dengan himpunan entitas, atau himpuna relasi
· Setiap tabel memiliki sejumlah kolom yang ditandai dengan suatu nama yang unik
E-R Diagram
Representasi dari suatu himpunan Strong Entity
· E adalah suatu himpunan strong entity dengan diskripsi serangkaian attribut a1, a2, ... an, maka dapat direpresentasikan dengan suatu tabel yang bernama E dengan n kolom dimana setiap kolom berkoresponden dengan setiap attribut
· Suatu tabel akan berisi cartesian product dari nilai yang mungkin ada dalam attribut untuk suatu himpuna entitas
Account-number | balance | |
245 | 1000 | |
458 | 2500 | |
756 | 30000 | |
256 | 45000 | |
Account Table | |
customer-name | social-seciruty | street | customer-city |
Oliver | 458-14-756-14 | Main | Harrison |
Harir | 578-78-789-44 | North | Rye |
Mary | 758-25-468-11 | Park | Harison |
Brill | 354-87-156-78 | Nassa | Princeton |
Customer Table |
Account-number | transcation-number | date | amount |
245 | 5 | 11 May 1990 | 50 |
465 | 11 | 17 June 1990 | +70 |
748 | 103 | 28 December 1990 | -100 |
Transaction table |
social-security | account-number | date |
458-14-756-14 | 245 | 11 May 1990 |
578-78-789-44 | 465 | 17 June 1990 |
758-25-468-11 | 748 | 28 December 1990 |
CustAcc Table |
Representasi dari Weak-Entity
· A adalah suatu himpunan weak-entity dengan attribut a1, a2, ..., an, B adalah suatu himpunan strong entity dimana A tergantung dengannya, dengan primary key b1, b2, ..., bn, maka untuk meprepresentasikan himpunan entitas A adalah dengan membentuk tabel dengan kolom-kolom yang berupa himpunan
{a1, a2, .... an) È {b1, b2, ... , bn}
Representasi dari himpunan Relationship
· R adalah suatu himpunan relasi yang melibatkan himpunan entitas yang terdiri E1, E2, ... E3 , Attribute(R) terdiri dari n attribut, maka untuk merepresentasikan ini dibentuk suatu tabel dengan nama R dengan n kolom dimana setiap kolom berkorespondensi dengan setiap attribut
Generalisasi
· Generalisasi digunakan untuk meng.... kesamaan tipe diantara entitas yang lebih rendah tingkatannya dan menyembunykan perbedaannya.
· Suatu yang nyata dibuat dengan suatu pewarisan atau inheritance
· Terdapat dua metode yang berbeda untuk pentransformasian suatu E-R diagram yang menerapkan generalisasi ke dalam bentuk tabular
- Buat suatu tabel untuk himpunan entitas yang memiliki level lebih tinggi, untuk setiap himpunan entitas yang lebih rendah, buat suatu tabel yang memuat suatu kolom untuk setiap attribut-attribut dari entitas tersebut ditambah satu kolom untuk setiap primary key
- Tidak membuat suatu tabel untuk himpunan entitas yang lebih tinggi, melainkan, untuk setiap himpunan entitas yang lebih rendah, buat suatu tabel dengan menyertakan suatu kolom untuk setiap attribut dari entitas tersebut ditambah kolom untuk setiap attribut dari himpunan entitas yang lebih tinggi
Aggregasi
· Aggregasi adalah suatu abstraksi pada relasi-relasi yang buat menjadi suatu entitas yang bertingkat tinggi
E-R Diagram dengan kelebihan Relationship
E-R Diagram dengan Aggregation
Perancangan dari suatu skema E-R Database
· Hal-hal yang dapat diperhatikan oleh seorang perangcang dalam merancang suatu skema database adalah :
- Penggunaan suatu ternary relationship dibanding sepasang binary relationship
SQL (Structured Query Language)
· Pertama dibuat oleh IBM’s San Jose Research Laboratory, sekarang berganti nama menjadi Almaden Research Center
· SQL memiliki beberapa bagian yaitu
- Data Definition Language
- Interactive Data Manipulation Language
- Embedded Data Manipulation Language
- View Definition
- Authorization
- Integrity
- Transaction Control
Struktur Dasar SQL
· Tiga clause yang menjadi dasar dari SQL yaitu
· Select, clause ini berkoresponden dangan projection operation pada aljabar relasi
· From, clause ini berkorespondensi dengan cartesian product pada aljabar relasi
· Where, clause ini berkorespondensi dengan selection predicate pada aljabar relasi
· Bentuk umum dari SQL query adalah
select A1, A2, ... , A3
from r1, r2, ..., r3
where P
Operasi Himpunan
· Operasi himpunan yang ada pada SQL meliputi operasi Union, Intersect, minus
select distinct customer-name
from deposit
where branch-name = “Perryridge”
Select distinct customer-name
from borrow
where branch-name = “Perryridge”
(select distinct customer-name
from deposit
where branch-name = “Perryridge”)
union
(Select distinct customer-name
from borrow
where branch-name = “Perryridge”)
(select distinct customer-name
from deposit
where branch-name = “Perryridge”)
intersect
(Select distinct customer-name
from borrow
where branch-name = “Perryridge”)
(select distinct customer-name
from deposit
where branch-name = “Perryridge”)
minus
(Select distinct customer-name
from borrow
where branch-name = “Perryridge”)
Predicate dan Join
· Pada aljabar relasi
Pcustomer-name,customer-city(borrow X customer)
· Bentuk SQL
Select distinct customer.customer-name,customer-city
from borrow,customer
where borrow.customer-name = customer.customer-city
· Predicate pada where clause dapat diberikan logical conectivity (and, Or, Not) contoh
Select distinct customer.customer-name,customer-city
from borrow,customer
where borrow.customer-name = customer.customer-city and
branch-name = “Perryridge”
· Dalam predicate juga dapat berisi serangkaian operasi aritmatika
· SQL terdapat clause between, contoh
select account-number
from deposit
where balance between 90000 and 100000
dibanding
select account-number
from deposit
where balance £ 10000 and balance ³ 90000
· SQL juga menyertakan suatu operator “string-matching” untuk perbandingan pada character-string
· Pola dijelaskan dengan menggunakan dua karakter khusus
1. percent ( % ), % digunakan untuk mencocokan substring tertentu
2. underscore ( _ ), _ digunakan untuk mencocokan karakter tertentu
· Contoh
1. “Perry%” maka akan mencocokkan dengan semua string yang memiliki substring depan adalah “Perry”, seperti “Perryridge”
2. “%idge%” maka akan mencocokan dengan semua string yang memiliki substring “idge” di tengah-tengah string tersebut, seperti “Perryridge”, “Rock Ridge”, “Ridgeway”
3. “_ _ _” memcocokan string apa saja dengan 3 karakter
4. “_ _ _%” mencocokan string dengan setidak-tidaknya 3 karakter
· Contoh pada SQL
Select customer-name
from customer
where street like “%Main%”
loading...
0 Response to "Basis Data"
Posting Komentar