FAKTOR LAIN YANG BERPENGARUH TERHADAP KECEPATAN AKSES DATA

Faktor lain yang berpengaruh terhadap kecepatan akses data, tidak hanya terletak pada
optimasi perintah SQL, tapi terhadap hal-hal lain yang berpengaruh. Diantaranya adalah
optimasi aplikasi dan penggunaan cluster dan index.

1. OPTIMASI APLIKASI
Pembuatan aplikasi, perlu memperhatikan apakah akses terhadap data sudah efisien.
Efisien dalam hal penggunaan obyek yang mendukung kecepatan akses, seperti index atau
cluster. Kemudian juga bagaimana cara database didesain. Apakah desain database sudah
melakukan normalisasi data secara tepat. Kadangkala normalisasi sampai level yang
kesekian, tidak menjamin suatu desain yang efisien. Untuk membuat desain yang lebih
tepat, kadang setelah melakukan normalisasi perlu dilakukan denormalisasi. Misalnya
tabel yang hubungannya one-to-one dan sering diakses bersama lebih baik disatukan dalam satu tabel.

2. CLUSTER DAN INDEX
Cluster adalah suatu segment yang menyimpan data dari tabel yang berbeda dalam
suatu struktur fisik disk yang berdekatan. Konfigurasi ini bermanfaat untuk akses data dari
beberapa tabel yang sering di-query. Penggunaan cluster secara tepat dilaksanakan setelah
menganalisa tabel-tabel mana saja yang sering di-query secara bersamaan menggunaan
perintah SQL join. Jika aplikasi sering melakukan query dengan menggunakan suatu
kolom yang berada pada klausa WHERE, maka harus digunakan index yang melibatkan
kolom tersebut. Penggunaan index yang tepat bergantung pada jenis nilai yang terdapat
dalam kolom yang akan diindex. Dalam RDBMS Oracle, index B-Tree digunakan untuk
kolom yang mengandung nilai yang cukup bervariasi, sedangkan untuk nilai yang tidak
memiliki variasi cukup banyak, lebih baik menggunakan index bitmap.

Komentar

  1. anonymous29 Mei 2018 pukul 05.47

    Thx Leni. Saya jadi lebih tau tntg faktor yg berpengaruh thd kecepatan akses data yang tidak dipelajari dalam perkuliahan ^^


    Jgn lupa kunjungi blog saya:
    http://felliyaclarissa.blogspot.co.id/

    dan juga
    http://www.atmaluhur.ac.id

    BalasHapus
  2. Nova Oseva2 Juni 2018 pukul 03.32

    terimakasih Leni, postingannya sangat bermanfaat, dan menambah pengetahuan saya..

    jangan lupa kunjungi blog saya di http://novaosevadamanik.blogspot.com/
    dan website kampus kita di http://www.atmaluhur.ac.id/
    terimakasih. God Bless Us

    BalasHapus
  3. TohaWicakSI2B3 Juni 2018 pukul 11.09

    terimakasih saya jadi sedikit mengerti tentang faktor yg mempengaruhi kecepatan akses data.

    kunjungi Blog saya di
    https://wicaktoha.co.id

    dan kunjungi juga
    www.atmaluhur.ac.id

    BalasHapus
  4. Reza Erlina10 Juli 2018 pukul 00.16

    terima kasih leni'sblog buat tambahan ilmunya.semoga juga bermanfaat bagi yg lainnya...
    kujungi blog saya di http://rezaerlinaa.blogspot.ac.id/
    dan kampus kita http:/atmaluhur.ac.id

    BalasHapus
  5. Yunita11 Juli 2018 pukul 21.13

    Nambah lagi nih wawasan ilmu saya, ini sangat membantu saya sekali
    terimakasih Leni

    yuk kunjungi juga blog saya di: https://juniayunita.blogspot.co.id
    dan website kampusnya juga di: http://www.atmaluhur.ac.id

    BalasHapus

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Data Mining

Pengenalan Data Mining Ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal di buku-buku teks data mining. Diantaranya adalah : - Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. - Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya. Menarik untuk diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining : - data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan di masa lalu - objek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks - tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang berm
Baca selengkapnya

Apakah Big Data itu Penting? Untuk apa?

Big Data tidak hanya berputar pada jumlah data yang organisasi miliki, tetapi hal yang penting adalah bagaimana mengolah data internal dan eksternal. Kita dapat mengambil data dari sumber manapun dan menganalisanya untuk menemukan jawaban yang diinginkan dalam bisnis seperti: pengurangan biaya, pengurangan waktu, pengembangan produk baru dan optimalisasi penawaran produk; dan pengambilan keputusan yang cerdas. Ketika organisasi mampu menggabungkan jumlah data besar yang dimilikinya dengan analisis bertenaga tinggi, organisasi dapat menyelesaikan tugas-tugas yang berhubungan dengan bisnis seperti: • Menentukan akar penyebab kegagalan untuk setiap masalah bisnis. • Menghasilkan informasi mengenai titik penting penjualan berdasarkan kebiasaan pelanggan dalam membeli. • Menghitung kembali seluruh risiko yang ada dalam waktu yang singkat. Nah, Inilah sedikit gambaran mengenai big data yang saya bahas dalam beberapa postingan akhir-akhir ini. Bagaimana menurut kalian mengenai Big Data?
Baca selengkapnya

Query Optimizer

Query Optimizer Query optimizer adalah bagian dari DBMS yang berfungsi mengoptimasi query. Proses yang biasanya terjadi dalam optimizer adalah optimizer memeriksa semua ekspresi-ekspresi aljabar yang sama yang diberikan query dan memilih salah satunya yang memiliki harga taksiran paling rendah. Tugas dari optimizer adalah untuk mentransformasikan inisial ekspresi query ke dalam sebuah rencana evaluasi yang menghasilkan record yang sama. Keuntungan dari optimizer adalah dapat mengakses semua informasi statistik dari sebuah database. Selain itu optimizer juga dapat dengan mudah untuk melakukan optimisasi kembali apabila informasi statistik sebuah database berubah dan optimizer dapat menangani strategi yang berbeda-beda dalam jumlah besar yang tidak mungkin dilakukan oleh manusia. Input dari optimizer adalah sebuah tree yang sudah mengalami proses parsing di dalam query parser. Tree tersebut biasanya disebut dengan parse tree. Sedangkan output dari optimizer adalah berupa
Baca selengkapnya