Memahami cara kerja pemodelan data adalah langkah pertama yang penting saat memutuskan apakah Anda ingin melakukan pemodelan database untuk proyek Anda sendiri. Pada artikel ini, kita membahas apa itu pemodelan data, kapan harus digunakan dan apa jenis pemodelan data yang paling umum. Kami juga berbagi keuntungan dan kerugian utama dari pemodelan data.

Definisi pemodelan data

Pemodelan data adalah proses mendokumentasikan desain sistem perangkat lunak sebagai diagram yang mudah dipahami. Pemodelan data memungkinkan Anda untuk secara konseptual mewakili data dan hubungan antara objek data dan aturan. Pemodelan data bermanfaat karena memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi kesalahan atau membuat perubahan yang diperlukan sebelum pemrogram menulis kode apa pun. Pemodelan data juga dapat digunakan untuk merekayasa balik upaya pemrogram dan mengekstrak model dari sistem yang ada.

Tujuan utama dari pemodelan data adalah untuk:

• Pastikan data terwakili secara akurat, karena data apa pun yang dihilangkan dari database akan menghasilkan hasil yang salah dan pelaporan yang tidak akurat
• Bantuan untuk mendefinisikan database dan tingkat konseptual, logis dan fisik
• Bantuan untuk menentukan kunci utama dan asing, tabel relasional, dan prosedur tersimpan
• Dapatkan gambaran yang jelas untuk data dasar yang dapat digunakan pengembang saat membuat database yang sebenarnya
• Identifikasi data yang berlebihan atau hilang
• Jadikan pemeliharaan dan peningkatan infrastruktur TI lebih cepat dan lebih terjangkau

Kapan sebaiknya Anda menggunakan model data?

Model data secara tradisional dibangun selama fase analisis dan desain proyek. Ini memungkinkan Anda untuk memastikan bahwa persyaratan proyek sepenuhnya dipahami dan akan dipenuhi. Yang mengatakan, mereka juga dapat berguna nanti dalam siklus hidup data untuk merasionalisasi desain yang dibuat oleh programmer untuk tujuan tertentu.

Jenis pemodelan data

Beberapa pendekatan yang berbeda untuk pemodelan data dipengaruhi oleh jenis data yang digunakan, dan informasi yang Anda coba lihat.

Jenis-jenis pemodelan data meliputi:

• Konseptual
• Hirarki
• Rasional
• Entitas-hubungan
• Logis
• Grafik
• Fisik

Model data konseptual

Model data konseptual adalah tampilan bisnis terstruktur tingkat tinggi dari data yang diperlukan untuk melacak ukuran kinerja, mendukung proses bisnis, dan merekam peristiwa bisnis. Model ini berfokus pada identifikasi data yang digunakan bisnis tetapi bukan karakteristik fisik atau aliran pemrosesannya. Lingkup bisnis umum dari model ini digunakan sebagai titik luncur untuk diskusi di antara para pemangku kepentingan. Kelas-kelas penting dalam data dipilih dan hubungan dideskripsikan berdasarkan contoh dunia nyata yang diwakili oleh kelas-kelas tersebut.

Model data hierarkis

Dengan model data hierarkis, data diatur ke dalam struktur seperti pohon. Data disimpan sebagai catatan terpisah yang terhubung melalui tautan. Jenis pemodelan data ini mengharuskan setiap record anak hanya memiliki satu parent, meskipun record parent dapat memiliki beberapa record anak.

Model data rasional

Pendekatan pemodelan data ini mewakili database sebagai kumpulan relasi, di mana relasi adalah tabel nilai. Setiap baris dalam tabel mewakili kumpulan nilai data terkait. Ide sentral dari model relasional adalah untuk menggambarkan database sebagai kumpulan predikat atas satu set predikat berharga, menggambarkan kendala pada nilai-nilai dan kombinasi nilai.

Model data hubungan entitas

Berkaitan erat dengan model relasional, model data jenis ini menggunakan diagram untuk menggambarkan elemen-elemen dalam database dan membuatnya lebih mudah dipahami. Model hubungan entitas (model ER) menggambarkan hal-hal yang saling terkait yang menarik dalam domain pengetahuan tertentu. Entitas adalah bagian dari data, objek atau konsep tentang data yang disimpan. Hubungan adalah bagaimana data dibagi antara entitas.

Model data logis

Jenis model data ini menggambarkan data sedetail mungkin, tanpa memperhatikan implementasi fisik atau teknologi sistem manajemen basis data yang digunakan untuk menyimpan data. Model data logis mencakup semua informasi tentang entitas dan hubungan di antara mereka yang ada dalam database.

Model data grafik

Pemodelan data graf adalah proses menggambarkan domain arbitrer sebagai graf terhubung dari node dan hubungan dengan properti dan label. Ini digunakan untuk memecahkan masalah teknis dan bisnis dengan mengatur struktur data untuk database grafik.

Model data fisik

Ini adalah representasi dari desain data yang akan diimplementasikan dalam sistem manajemen basis data. Dengan menggunakan model ini, Anda menjelaskan tabel database individual, kolom komponen, dan detail hubungan dan kunci, sambil juga mempertimbangkan kinerja, alokasi sumber daya, dan akses. Dengan menggunakan pendekatan ini, Anda akan mencapai tingkat perincian tertinggi sebelum penerapan yang sebenarnya.

Keuntungan dari pemodelan data

Ada beberapa keuntungan dari pemodelan data, yang meliputi:

• Memastikan bahwa objek terwakili secara akurat
• Memungkinkan Anda untuk menentukan hubungan antara tabel, prosedur tersimpan dan kunci utama dan asing
• Membantu bisnis untuk berkomunikasi di dalam dan di seluruh organisasi
• Membantu mengenali sumber data yang akurat untuk mengisi model
• Mengizinkan bisnis untuk mendokumentasikan pemetaan data dalam proses ETL
• Kekurangan dari pemodelan data

Ada beberapa kelemahan dari pemodelan data, yang meliputi:

• Anda harus mengetahui karakteristik penyimpanan data fisik untuk mengembangkan model data.
• Sistem navigasi menggunakan pengembangan dan manajemen aplikasi yang kompleks, yang membutuhkan keterampilan tingkat lanjut.
• Perubahan kecil dalam struktur memerlukan modifikasi seluruh aplikasi.
• Tidak ada bahasa manipulasi yang ditetapkan dalam sistem manajemen basis data.

Dalam artikel ini, kami menjelaskan apa itu model relasional, siapa yang menggunakannya, manfaat menggunakan model relasional, istilah-istilah kunci yang digunakan terkait model relasional, bagaimana model relasional menangani kendala dan seperti apa contohnya.

Apa itu model relasional?

Model relasional adalah cara mengatur data dalam database ke dalam tabel. Sebuah database yang menggunakan model relasional disebut database relasional. Basis data relasional dapat menggunakan SQL sebagai bahasanya, tetapi basis data relasional tidak sama dengan basis data SQL sehingga secara teknis ini tidak dianggap sebagai basis data relasional. Ada banyak manfaat menggunakan model relasional untuk mengatur data, dan meskipun model ini telah ada selama beberapa dekade, model ini masih bisa sangat berguna.

Dalam model relasional, data terkait dengan data lain melalui cara tabel diatur, sehingga data yang relevan dihubungkan bersama.

Siapa yang menggunakan model relasional?

Karena model relasional digunakan untuk basis data, siapa pun yang menggunakan basis data relasional menggunakan model relasional. Ini termasuk karyawan seperti administrator database dan manajer database, serta programmer. Itu juga dapat mencakup karyawan lain yang perlu mengakses data atau terkadang bahkan pelanggan. Misalnya, jika pelanggan masuk ke akun mereka di situs web, jika bisnis itu menggunakan model relasional untuk mengatur data pelanggan, pelanggan itu kemudian menggunakan model relasional.

Manfaat menggunakan model relasional

Berikut adalah beberapa manfaat menggunakan model relasional untuk membuat database Anda:

Dapat diskalakan

Model relasional dapat diskalakan saat digunakan untuk database, yang berarti dapat digunakan untuk database yang sangat kecil atau besar, dan dapat berkembang sesuai kebutuhan organisasi. Model basis data lain dapat berguna untuk data yang lebih kompleks atau data besar, tetapi bagi perusahaan yang membutuhkan basis data langsung yang dapat tumbuh dengan bisnis mereka, basis data relasional dapat diskalakan untuk beradaptasi sesuai kebutuhan.

Sederhana

Basis data relasional cukup sederhana untuk diatur dan dipelihara, yang merupakan salah satu manfaat terbesarnya. Beberapa perusahaan mungkin memilih untuk menyimpan database relasional mereka dalam spreadsheet, yang mungkin tidak selalu dikaitkan dengan menjadi database tetapi dapat efektif menggunakan model relasional. Karena database relasional dapat dibuat dengan mudah, mereka cukup sederhana untuk digunakan oleh organisasi yang tidak memiliki staf database.

Mudah digunakan

Kesederhanaan database relasional dan model relasional secara umum berarti bahwa biasanya cukup mudah digunakan. Jika Anda membuat database relasional dalam spreadsheet, menggunakannya biasanya mudah. Jika Anda memiliki program database yang lebih kompleks yang berisi database relasional Anda, biasanya mengakses informasi di dalam database dapat diakses dan mudah. Cara informasi ditautkan dalam database relasional berarti mudah untuk mengakses semua informasi yang terkait dengan satu item.

Independensi struktural dan data

Karena struktur database relasional fleksibel dalam format tabel, Anda dapat membuat database relasional yang memiliki independensi struktural dan data. Ini berarti struktur dan data dalam database dapat diubah dengan mudah tanpa mempengaruhi bagian lain dari database atau aplikasi.

Istilah kunci untuk model relasional

Ada banyak istilah kunci yang digunakan ketika membahas model relasional, yang meliputi:

Atribut

Atribut adalah apa yang disebut kolom dalam database relasional. Misalnya, jika beberapa kolom dalam database disebut “nama”, “usia” dan “alamat”, maka masing-masing kolom tersebut adalah atribut.

Relasi

Relasi dalam database relasional adalah data yang sedang dilacak pada intinya. Misalnya, jika Anda memiliki database informasi pelanggan, relasi untuk database tersebut adalah pelanggan. Semua informasi dalam database terkait dengan pelanggan individu.

Tabel

Dalam model relasional, tabel adalah format pengorganisasian data. Tabel memiliki baris dan kolom, dan database relasional memiliki semua datanya dalam baris dan kolom ini.

Kolom

Kolom biasanya berupa garis vertikal data dalam tabel. Dalam database relasional, kolom menyimpan nilai untuk satu atribut. Misalnya, kolom yang berisi atribut “nama” akan menyertakan semua nama dalam database sebagai nilai atribut.

Tuple

Dalam model relasional, tuple adalah apa yang disebut baris, dan itu adalah satu entri keseluruhan dalam database. Sementara kolom menampung semua nilai atribut untuk satu nilai, tuple menyimpan semua nilai atribut untuk satu entri. Jika database menyertakan kolom untuk nama, usia, alamat, nomor telepon, dan alamat email, satu tuple akan memiliki nama, usia, alamat, nomor telepon, dan alamat email satu orang.

Skema relasi

Skema relasi adalah semua atribut yang terkait dengan relasi tersebut. Dalam database pelanggan, ini mungkin terlihat seperti “pelanggan: nama, alamat, nomor telepon, alamat email, dan nomor rekening”. Semua informasi ini bersama-sama adalah skema relasi.

Degree

Dalam model relasional, derajat adalah jumlah atribut dalam suatu relasi. Basis data pelanggan yang melacak nama pelanggan, alamat, nomor telepon, alamat email, dan nomor rekening akan memiliki derajat lima.

Kardinalitas

Kardinalitas mengacu pada berapa banyak tupel yang ada dalam relasi tertentu dalam database. Jika Anda memiliki 100 pelanggan dalam database Anda, dengan semua informasi mereka diatur ke dalam tupel individu, maka database tersebut memiliki kardinalitas 100.

Bagaimana model relasional menangani kendala

Ada tiga kendala utama untuk model relasional, yaitu:

Batasan domain

Batasan domain model relasional dilanggar jika data dalam nilai atribut dalam sebuah tupel tidak ada atau bukan tipe data yang valid. Ada berbagai tipe data yang bisa disertakan dalam tabel, tetapi jika nilai atribut salah untuk tipe data apa yang ada di bidang atribut itu, itu tidak diperbolehkan. Misalnya, jika atribut memerlukan entri numerik untuk nilai apa pun yang terdaftar, dan nilai atribut menggunakan huruf alih-alih angka, itu tidak valid.

Kendala utama

Dalam model relasional, kunci adalah pengidentifikasi yang dapat digunakan untuk merujuk ke tupel dan harus unik untuk setiap tupel. Anda mungkin menggunakan nomor pelanggan untuk ini, jadi Anda tidak dapat memiliki dua pelanggan dengan nomor yang sama karena itu akan menjadi tidak valid dan menyebabkan masalah dengan mengakses data.

Batasan integritas referensial

Versi database relasional yang lebih kompleks mungkin memiliki beberapa tabel dan relasi yang merujuk satu sama lain. Batasan integritas referensial adalah persyaratan bahwa kunci asing, yang direferensikan dalam satu tabel tetapi juga ada di tabel lain, harus ada di tempat lain. Misalnya, jika Anda memiliki satu tabel dengan daftar nomor pelanggan dan data pengenal terkait dan tabel berbeda yang juga merujuk nomor pelanggan, maka nilainya harus ada di keduanya atau tidak valid.