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 rencana eksekusi (execution plan) yang siap untuk dikirimkan ke
dalam query kode generator dan query processor untuk diproses untuk mendapatkan hasil
akhir dari query tersebut.

Proses optimisasi query dapat dianggap mempunyai dua tingkatan. Dua tingkatan 
tersebut adalah : rewriting dan planning. Hanya ada satu modul pada tingkat pertama yaitu 
Rewriter, dimana semua modul-modul lainnya berada pada tingkat kedua. Tahap penulisan 
dapat disebut sebagai level declarative, sedangkan tahap perencanaan dapat juga disebut 
sebagai level procedural. 

Komentar

  1. TohaWicakSI2B29 Mei 2018 pukul 11.49

    terimakasih apakah anda bisa memberikan contohnya juga agar lebih mudah untuk di pahami.

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

    dan kunjungi juga
    www.atmaluhur.ac.id

    BalasHapus
    Balasan
    1. Leni's Blog30 Mei 2018 pukul 18.43

      Maaf, sepertinya anda belum memahami maksud materi ini. Silahkan dibaca kembali, ini adalah tentang Optimasi Query. Contohnya itu adalah query itu sendiri yang dipercepat atau biasa disebut sebagai Optimasi Query :) Terimakasih atas komentarnya, semoga anda bisa berkomentar yang lebih berbobot lagi :)

      Hapus

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