Apa itu Denormalisasi

Denormalisasi data merupakan salah satu teknik untuk mengoptimasi respons dalam penyimpanan dan pengambilan data. Sebuah perusahaan memiliki data dan informasi yang dalam jumlah besar. Data-data tersebut juga beragam, dari profil klien, kontrakn, jumlah persediaan, hingga data oprasional.

Dalam denormalisasi, data normal diambil untuk kemudian dibuat duplikat dan digabungkan. Tujuannya adalah untuk mempercepat proses eksekusi permintaan dengan lebih cepat.

Jika normalisasi data dapat mengoptimalkan ruang penyimpanan dan kinerja, melakukan denormalisasi pada data yang sama akan meningkatkan kinerja operasi gabungan dan read performance.

Normalisasi data akan membutuhkan waktu yang lebih lama untuk menggabungkan dan memproses data yang ada, maka dari itu terkadang dibutuhkan teknik denormalisasi ini untuk mempercepat prosesnya.

Contoh Denormalisasi

• Membuat hierarki data: Data dalam hierarki yang sama cenderung memiliki nilai yang sama pula. Melalui hierarki data dengan nilai utama yang tidak berubah, kamu bisa menggabungkan tabel berbeda pada satu tabel hierarki. Membuat hierarki data dapat membantu pemrosesan data lebih cepat dan efisien karena berkurangnya kelompok tabel.
• Hard-code data: Contoh teknis denormalisasi data yang lain adalah dengan menggunakan hard-code data. Kamu bisa membuat hard-code data secara langsung pada sistem untuk mengurangi munculnya tabel data baru. Teknik ini baik diterapkan untuk nilai yang berada dalam kelompok dalam kecil.

• Simpan salinan master data: Database master menyimpan semua data, tabel, dokumen, dan lokasinya pada server yang spesifik. Menyimpan master data akan membantu kamu menerapkan aturan serta batasan penggunaan data untuk pengguna lainnya. Jika informasi yang tersimpan dalam master database ini digunakan atau diubah maka kamu akan menerima informasi dari pengguna tersebut. 
• Short-circuit data: Melakukan short-circuit data dapat membantu memastikan hubungan di antara tabel data pada beberapa level yang berbeda. Short-circuit menyediakan shortcut yang menggabungkan data relevan untuk meminimalisir jumlah operasi gabungan yang dilakukan database untuk menjalankan permintaan. Ini akan mempermudah database dengan lebih dari 3 tingkatan tabel data untuk memberikan respons yang lebih cepat terhadap permintaan.
• Memisahkan tabel data: Kamu bisa memisahkan tabel data, secara vertikal dan horizontal, menjadi unit yang lebih kecil. Dengan memisahkan tabel data ini, kamu bisa mempercepat pemrosesan data. Untuk Manajemen database, kamu bisa memisahkan tabel sesuai dengan jenis informasi maupun spesifikasi data serta melengkapinya dengan lokasi penyimpanan.
• Simpan data yang dapat diturunkan: Data yang dapat  diturunkan memungkinkan pengguna untuk membuat kesimpulan informasi titik data dari tabel data. Hal ini bisa dilakukan tanpa menyimpan data tertentu sebagai nilai yang terpisah. Contohnya, saat kamu merilis suatu produk pada tanggal tertentu, maka kamu akan memiliki data nomor seri serta tanggal stok dalam database. Dari data yang tersimpan ini, database dapat menyediakan informasi berapa lama produk tersedia.

Tips Melakukan Denormalisasi Data

• Periksa Penyimpanan Database: Denormalisasi data adalah teknik yang membuat value dan tabel tambahan pada data sehingga membutuhkan penyimpanan besar. Memastikan ruang penyimpanan masih tersedia dalam jumlah besar adalah hal krusial. Jika ruang penyimpanan tersisa sedikit maka akan memengaruhi proses operasional. Periksa kembali penyimpanan database jika kamu ingin menggunakan teknik denormalisasi untuk optimalisasi proses.
• Pastikan kembali Data Normalisasi: Proses denormalisasi akan membuat salinan data untuk mengoptimasi respons. Oleh karena itu, penting untuk menerapkannya dalam data normalisasi yang tidak lagi memiliki salinan.Hal ini dilakukan untuk mencegah duplikasi data lebih lanjut dan mengoptimalkan ruang penyimpanan database.
• Lakukan Tes Teknis Denormalisasi Terlebih Dulu: Sebelum melakukan proses ini, kamu sebaiknya melakukan tes denormalisasi pada jumlah data yang sedikit untuk melihat potensi optimisasi terlebih dahulu. Melakukan tes ini akan membantu kamu menganalisis waktu proses yang dibutuhkan untuk jumlah data tertentu.
• Memahami Penggunaan Data Secara Umum: Untuk menghindari salinan data yang tidak perlu dan menghabiskan ruang penyimpanan, penting untuk mengetahui penggunaan data dalam database. Kamu bisa mengumpulkan informasi data seperti frekuensi data, data apa saja yang tergabung, serta waktu respons data. Ini akan memudahkan kamu memutuskan penggunaan teknik denormalisasi data nantinya.
• Gunakan database management system: Tergantung dengan DBMS (database management system) apa yang kamu punya, desain serta batasan apa yang memungkinkan, kamu bisa membuat sistem menyimpan salinan data. DBMS akan secara otomatis menyimpan salinan data untuk konsistensi dan optimisasi waktu respons. Saat nilai data berubah, DBMS akan membantu memastikan keakuratan data.

UBP KARAWANG 

Adirp