Apa itu Basis Data Relasional dan Mengapa Anda Membutuhkannya?

Database adalah pekerja keras yang menggerakkan hampir semua organisasi modern. Dari bisnis kecil hingga perusahaan global, database ada di mana-mana sehingga kita sering menganggapnya remeh.

Namun, memahami cara kerja sistem yang krusial ini dan mengapa sistem ini sangat penting adalah kunci untuk meningkatkan potensi penuhnya. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan salah satu jenis database yang paling umum: database relasional. Kami akan membahas dasar-dasarnya, manfaatnya, dan mengapa hal ini terus menjadi fondasi manajemen data untuk bisnis di seluruh dunia.

Basis data relasional adalah jenis basis data yang mengorganisasikan data ke dalam tabel, yang terstruktur dengan baris dan kolom. Setiap tabel, yang juga disebut relasi, merepresentasikan orang atau ide tertentu. Baris dalam tabel adalah untuk setiap catatan, dan kolom untuk rincian catatan tersebut.

Basis data relasional menyediakan cara yang terstruktur dan efisien untuk menyimpan, mengambil, dan mengelola data dalam jumlah besar. Mereka memastikan integritas dan konsistensi data melalui hubungan antar tabel dan penggunaan kunci primer dan kunci asing. Selain itu, penggunaan Structured Query Language (SQL) memungkinkan kemampuan query yang kuat, sehingga lebih mudah menangani operasi dan analisis data yang kompleks. Ini berarti bisnis bisa menyimpan data dengan percaya diri, mengambilnya dengan cepat, dan membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas.

Jika Anda kehilangan waktu dan uang untuk menyaring data yang tak ada habisnya, Anda mungkin merupakan kandidat utama untuk basis data relasional. Panduan ini akan menguraikan manfaat dari database relasional dan bagaimana database ini akan membantu bisnis Anda tetap kompetitif.

Jika Anda ingin melihat kekuatan model data relasional, tidak perlu mencari lagi selain spreadsheet yang hebat. Jika Anda merasa nyaman menggunakan spreadsheet untuk mengurutkan deretan data, Anda sudah memiliki gambaran mengapa model basis data relasional sangat efektif.

Dengan cara yang sama, basis data relasional bekerja dengan membagi beberapa bentuk data ke dalam tabel yang intuitif untuk menyusun informasi. Mereka menyediakan cara standar untuk merepresentasikan dan meminta data yang dapat digunakan oleh aplikasi apa pun. Structured Query Language (SQL) adalah bahasa yang paling banyak digunakan untuk kueri basis data.

Dalam model basis data relasional, struktur data (seperti tabel data, indeks, dan tampilan) juga tetap terpisah dari struktur penyimpanan fisik.

Meskipun mirip dengan spreadsheet dalam hal organisasi, database relasional jauh lebih kompleks. Struktur ini memungkinkan bisnis untuk mendapatkan wawasan yang berharga tentang kinerja bisnis mereka dan hubungan antara volume data yang besar.

Basis data relasional sering kali mengatur data ke dalam sebuah tabel (kadang-kadang disebut "relasi"). Setiap tabel akan mewakili entitas tertentu dalam bisnis, seperti pelanggan atau pesanan tertentu.
Sebagai contoh, bisnis yang bergerak di bidang perawatan kulit mungkin memiliki beberapa tabel yang didedikasikan untuk pelanggan yang berbeda dan pesanan mereka. Tabel-tabel ini dapat berfokus pada jumlah pesanan atau pelanggan yang membeli produk tertentu dan terdiri dari baris dan kolom (yang juga dikenal sebagai catatan dan atribut). Setiap baris akan memiliki catatan yang unik, sementara setiap kolom memiliki atribut yang spesifik.

Untuk melanjutkan metafora di atas, sebuah bisnis perawatan kulit memiliki sebuah tabel yang didedikasikan untuk beberapa pelanggan. Tabel tersebut kemudian dapat memiliki kolom yang menyatakan aktivitas pembelian produk untuk jerawat, eksim, dan kulit kering. Setiap baris dapat berisi catatan unik, seperti permintaan pengembalian dana.

Daya tarik terbesar dari sistem database yang canggih adalah kemudahan untuk mengambil informasi dalam waktu singkat. SQL saat ini merupakan bahasa standar untuk berinteraksi dengan database relasional.

Dikenal sebagai Structured Query Language, bahasa ini memungkinkan administrator database untuk melakukan operasi seperti memperbarui, mengelola, dan menanyakan data. SQL distandarisasi oleh ANSI dan ISO, memastikan Anda akan selalu memiliki kompatibilitas di seluruh sistem manajemen basis data relasional yang berbeda.

Data mentah sangat sulit untuk disaring (dan cukup memakan waktu). Primary key dan foreign key memberikan identifikasi yang memastikan data tidak tercampur satu sama lain. Mereka juga dapat mengurangi redundansi data (atau terlalu banyak salinan dari data yang sama).

Kunci utama adalah pengenal unik untuk setiap catatan dalam tabel, memastikan bahwa tidak ada dua baris yang memiliki nilai kunci utama yang sama. Kunci ini secara unik membedakan setiap baris dalam sebuah tabel.Kunci asing

adalah sebuah field (atau kelompok field) dalam sebuah tabel yang mengidentifikasi sebuah baris dalam tabel lain. Hal ini memungkinkan untuk menghubungkan kedua tabel. Hubungan ini membuat kunci utama tabel yang direferensikan tetap sama; nilai di bidang kunci asing harus sama dengan nilai di kunci utama tabel yang direferensikan.

Konsep utama dalam database relasional adalah transaksi. Dalam istilah database, transaksi adalah urutan satu atau lebih operasi yang dilakukan sebagai satu unit kerja. Anggap saja sebagai sekumpulan instruksi yang harus diselesaikan bersama agar database tetap akurat dan konsisten

Apa itu Transaksi Database

Bayangkan Anda mentransfer uang dari rekening tabungan ke rekening giro. Proses ini melibatkan dua langkah:

1. Mengambil uang dari rekening tabungan Anda
2. Menambahkan jumlah yang sama ke rekening giro Anda

Dalam database relasional, kedua langkah ini akan dieksekusi sebagai satu transaksi. Hal ini memastikan bahwa kedua langkah tersebut berhasil diselesaikan, atau tidak satu pun yang gagal. Anda tentu tidak ingin uang keluar dari rekening tabungan Anda tanpa muncul di rekening giro Anda, atau sebaliknya!

Mengapa Transaksi Penting?

Transaksi sangat penting untuk menjaga integritas dan keakuratan data Anda. Mereka memastikan bahwa database Anda tetap dalam kondisi yang konsisten, bahkan ketika beberapa operasi dilakukan secara bersamaan atau jika terjadi kesalahan selama proses tersebut.

Berikut ini adalah beberapa implikasi utama dari transaksi dalam database relasional:

1. Integritas Data: transaksi membantu menjaga keakuratan dan konsistensi data Anda. Jika ada bagian dari transaksi yang gagal, seluruh transaksi akan dibatalkan, sehingga mencegah pembaruan parsial yang dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data.
2. Kontrol Konkurensi: transaksi memungkinkan beberapa pengguna untuk bekerja dengan data yang sama secara bersamaan tanpa mengganggu satu sama lain. Hal ini sangat penting terutama dalam sistem di mana banyak pengguna perlu mengakses dan memodifikasi data pada waktu yang sama.
3. Pemulihan Kesalahan: jika terjadi kegagalan sistem di tengah-tengah transaksi, database dapat pulih kembali ke kondisi konsisten sebelumnya. Hal ini mencegah kehilangan data dan memastikan keandalan basis data Anda.
4. Menyederhanakan Operasi yang Kompleks: transaksi memungkinkan Anda untuk mengelompokkan beberapa operasi, menyederhanakan proses yang kompleks dan memastikannya dijalankan dengan benar sebagai satu kesatuan.

Dengan menggunakan transaksi, database relasional menyediakan cara yang kuat dan dapat diandalkan untuk mengelola data Anda, memastikan data tetap akurat dan konsisten bahkan dalam lingkungan yang kompleks dan lalu lintas tinggi.

Sementara basis data relasional menyimpan informasi dalam tabel, kolom, dan baris, basis data non-relasional (terkadang disebut basis data NoSQL) kurang terstruktur. Namun, ini tidak berarti bahwa ini adalah pilihan yang lebih buruk (atau lebih baik) untuk bisnis Anda.

Mari kita mulai dari atas. Basis data relasional sangat terstruktur dan memiliki integritas data yang tinggi. Basis data ini sangat baik dalam memastikan data tidak digandakan, hilang, atau disalahgunakan. Mereka menyediakan keamanan tingkat tinggi bagi bisnis dan menawarkan waktu respons yang sangat cepat. Basis data relasional juga menggunakan skema tetap. Untuk aplikasi apa pun yang membutuhkan volume tinggi dari kueri atau transaksi yang kompleks, mereka adalah yang paling cocok.

Basis data non-relasional juga dapat menyediakan data dalam jumlah besar, tetapi dengan pengaturan yang lebih sedikit. Pendekatan ini membuat mereka tetap fleksibel dan terukur untuk bisnis yang berkembang terlalu cepat untuk keterbatasan. Basis data non-relasional menyimpan data dalam berbagai format seperti pasangan kunci-nilai, dokumen, penyimpanan kolom lebar, atau grafik, tergantung pada jenis basis data NoSQL tertentu.

Fleksibilitas ini memungkinkan mereka menangani data tidak terstruktur atau semi-terstruktur secara efisien. Tidak seperti database relasional, database NoSQL dapat dengan mudah ditingkatkan secara horizontal, menambahkan lebih banyak server untuk mengelola beban yang meningkat, sehingga ideal untuk aplikasi data skala besar. Mereka juga memungkinkan Anda mendesain model data Anda dengan cara yang berubah saat Anda mengubahnya. Hal ini sangat membantu untuk pengembangan yang cepat dan kebutuhan data yang berubah-ubah.

Basis data non-relasional paling sesuai untuk bisnis yang berurusan dengan volume besar tipe data yang berbeda, seperti platform media sosial, situs e-commerce, atau sistem manajemen konten.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce yang perlu menyimpan profil pelanggan, katalog produk, konten buatan pengguna, dan data transaksional dapat memperoleh manfaat yang besar dari basis data NoSQL.

Skema dinamis dan skalabilitas horisontal memungkinkan perusahaan untuk menangani pembacaan dan penulisan dalam jumlah yang besar secara efisien, mendukung berbagai format data, dan dengan cepat beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang terus berubah tanpa waktu henti yang signifikan atau restrukturisasi.

Basis data relasional tampak sangat mirip dengan model vektor karena keduanya menemukan hubungan antara volume data yang besar. Apa yang membuat mereka berbeda sebagian besar adalah bagaimana mereka mengatur titik data serta jenis data.

Basis data vektor bekerja dengan data terstruktur dan data tidak terstruktur (meskipun biasanya tidak terstruktur). Dengan bantuan penyematan vektor, setiap pengguna dapat dengan cepat mengambil data. Lebih dari itu, mereka mampu menemukan hubungan yang mendalam antara titik-titik data.

Sementara model basis data relasional masih menggunakan struktur seperti spreadsheet, basis data vektor mengubah data menjadi representasi numerik. Hasilnya, database vektor juga berguna untuk melatih kecerdasan buatan dan program pembelajaran mesin. Poin-poin data ini membantu menciptakan alat digital yang lebih halus dalam memahami perilaku manusia.

Database adalah alat serbaguna yang dapat diterapkan dalam berbagai cara untuk menyelesaikan berbagai tantangan manajemen data. Memahami pola-pola aplikasi ini dapat membantu Anda memanfaatkan database dengan lebih baik untuk kebutuhan spesifik Anda. Berikut ini beberapa pola yang umum terjadi:

1. Sistem Transaksional (OLTP): Sistem Pemrosesan Transaksi Online (OLTP) dirancang untuk mengelola aplikasi yang berorientasi pada transaksi. Ini biasanya digunakan dalam operasi sehari-hari di mana pemrosesan cepat sejumlah transaksi kecil sangat penting. Contohnya termasuk sistem perbankan, platform e-commerce, dan sistem reservasi.
2. Sistem Analitik (OLAP): Sistem Pemrosesan Analitik Online (OLAP) dioptimalkan untuk kueri dan analisis data yang kompleks. Mereka sering digunakan dalam aplikasi intelijen bisnis untuk menganalisis data historis dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan dan tren. Gudang data biasanya termasuk dalam kategori ini.
3. Sistem Manajemen Konten: Basis data merupakan hal yang mendasar bagi sistem manajemen konten (CMS), menyimpan artikel, file media, data pengguna, dan metadata. Pola ini umum ditemukan pada platform penerbitan, wiki, dan sistem manajemen dokumen.
4. Mesin Pencari: Meskipun tidak selalu berupa basis data relasional tradisional, sistem basis data khusus mendukung mesin pencari. Mereka dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar dan memberikan hasil pencarian yang cepat dan relevan.
5. Sistem Caching: Beberapa database digunakan sebagai cache berkecepatan tinggi untuk menyimpan data yang sering diakses. Pola ini meningkatkan performa aplikasi dengan mengurangi beban pada penyimpanan data utama.
6. Data Deret Waktu: Basis data yang dioptimalkan untuk data deret waktu digunakan dalam aplikasi yang berhubungan dengan volume besar informasi berdasarkan waktu, seperti sensor IoT, sistem perdagangan finansial, dan alat pemantauan.
7. Basis Data Grafik: Basis data khusus ini digunakan untuk menyimpan dan menanyakan data yang saling berhubungan. Mereka sangat berguna untuk jejaring sosial, mesin rekomendasi, dan sistem deteksi penipuan.

Memahami pola-pola ini dapat membantu Anda memilih solusi database yang tepat untuk kebutuhan spesifik Anda. Banyak sistem manajemen basis data modern, seperti InterSystems IRIS, yang dirancang untuk mendukung berbagai pola, sehingga memungkinkan manajemen data yang fleksibel dan efisien di berbagai kasus penggunaan.

Basis data relasional merupakan aset yang luar biasa bagi bisnis karena efektivitasnya dalam menyimpan dan mengatur data. Bisnis bisa mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang pelanggan atau klien mereka, membantu mereka membuat keputusan yang lebih cerdas di masa mendatang. Di bawah ini adalah beberapa manfaat yang akan Anda nikmati ketika menggunakan sistem manajemen basis data relasional.

Basis data relasional sangat membantu untuk memastikan data selalu akurat dan konsisten di seluruh basis data. Ketika satu data yang hilang saja bisa menyebabkan efek riak di seluruh bisnis, database ini menghemat waktu dan uang. Integritas data ini tetap konstan melalui batasan dan aturan.

Integritas data ini juga memiliki apa yang dikenal sebagai "integritas referensial." Istilah ini mengacu pada bagaimana database mempertahankan hubungan logis antara setiap tabel. Kunci asing dapat merujuk kunci primer dengan benar, sehingga membantu pengguna menarik kesimpulan yang akurat di antara kumpulan data.

Keuntungan lain dari sistem database relasional adalah betapa kompleks dan fleksibelnya kueri Anda. Berkat SQL, Anda akan dapat menjalankan kueri kompleks yang dapat menggabungkan beberapa tabel, mengumpulkan data, dan memfilter hasil. Demikian juga, pengguna dapat membuat kueri dengan cepat. Mereka dapat mengambil data spesifik sesuai kebutuhan, sehingga menghemat waktu yang dapat dialokasikan untuk operasi bisnis lainnya.

Ada banyak alat untuk membantu Anda masuk ke dalam database dan menganalisis data. Ini termasuk platform intelijen bisnis sumber terbuka, alat visualisasi data, dan solusi Extract, Transform, Load (ETL) yang dapat memanipulasi data dengan berbagai cara. Opsi sumber terbuka yang populer termasuk Apache Superset untuk intelijen bisnis, Grafana untuk visualisasi data, dan Apache NiFi untuk proses ETL. Alat-alat ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan database dengan lebih mudah, mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan laporan yang menarik secara visual tanpa memerlukan pengetahuan SQL tingkat lanjut.

Ketika bisnis berkembang dengan cepat, mencari solusi penyimpanan data yang baru akan memakan waktu dan membosankan. Database relasional mampu menangani volume data yang sangat besar serta banyak pengguna secara bersamaan.

Performanya yang cepat juga membuat tugas-tugas kompleks seperti pengindeksan, caching, dan pengoptimalan kueri menjadi lebih efisien. Pengambilan data tidak hanya lebih akurat, tetapi juga tidak memakan waktu lama.

Studi terbaru menemukan bahwa biaya pembobolan data meningkat dari $3,86 juta menjadi $4,24 juta, sebuah angka yang mungkin tidak akan menurun dalam waktu dekat. Sistem database relasional menawarkan tingkat keamanan yang lebih tinggi yang dapat memberikan ketenangan bagi pengguna - dan pelanggan Anda.

Model relasional menyediakan sistem kontrol akses granular. Hal ini memungkinkan administrator untuk mendefinisikan peran dan izin pengguna dengan lebih jelas, sehingga membatasi akses ke data sensitif.

Demikian pula, fitur enkripsi data membantu melindungi data yang sedang tidak aktif maupun yang sedang dalam perjalanan. Apakah data tersebut tidak digunakan atau sedang ditanyakan, Anda bisa tenang karena mengetahui bahwa data tersebut tidak mungkin jatuh ke tangan yang salah.

Terakhir, model relasional menyediakan independensi data untuk mengurangi risiko kesalahan yang merugikan. Ada dua jenis yang akan menguntungkan bisnis Anda - kemandirian data logis dan kemandirian data fisik.

Kemandirian data logis memastikan bahwa perubahan pada skema logis tidak akan memengaruhi penyimpanan data fisik. Di sisi lain, independensi data fisik memastikan perubahan pada penyimpanan fisik tidak akan memengaruhi skema logis. Pendekatan ini memberikan Anda fleksibilitas yang lebih besar saat menyimpan data, mengelola basis data, dan membuat perubahan. Jika terjadi kesalahan, Anda dapat mengurangi kerusakan dengan lebih mudah.

Meskipun sistem manajemen basis data relasional cukup membantu untuk bisnis dengan data dalam jumlah besar, sistem ini tidak sempurna. Bisnis yang lebih kecil dan perusahaan rintisan mungkin menemukan kompleksitas dan kurangnya skalabilitas sebagai sebuah tantangan.

Basis data relasional memiliki desain skema yang kompleks, sehingga membutuhkan perencanaan yang cermat agar dapat berjalan secara efektif. Bandingkan pendekatan ini dengan, katakanlah, data lake - kumpulan data mentah yang langsung dan tidak terstruktur.

Sifat database relasional yang memakan waktu dan langsung bisa jadi terlalu berat untuk model bisnis yang lebih kecil. Memastikan bahwa tabel yang dinormalisasi tidak diperlukan dan menjaga integritas juga bisa menjadi tantangan.

Basis data relasional tidak dioptimalkan untuk menyimpan dan melakukan kueri data yang tidak terstruktur. Dengan demikian, Anda tidak akan bisa menyimpan dokumen teks, gambar, atau multimedia.

Jika bisnis Anda secara teratur menangani volume besar berbagai jenis data, data lake atau database vektor mungkin lebih menarik.

Meskipun database relasional tidak mustahil untuk dikembangkan, namun database ini mungkin tidak cocok untuk bisnis yang berkembang pesat. Basis data relasional dapat ditingkatkan secara vertikal (seperti menambahkan lebih banyak sumber daya ke satu mesin). Namun, mereka menghadapi keterbatasan ketika melakukan penskalaan secara horizontal (seperti mendistribusikan data ke beberapa mesin).

Anda memiliki banyak sistem manajemen basis data relasional yang dapat dipilih, namun beberapa lebih cocok untuk model bisnis tertentu.

Bisnis yang sangat besar mungkin lebih memilih sistem manajemen basis data relasional, sementara bisnis yang lebih kecil mungkin membutuhkan fleksibilitas.

• MySQL: RDBMS sumber terbuka ini populer karena keandalan, kinerja, dan kemudahan penggunaannya.
• PostgreSQL: RDBMS sumber terbuka mereka yang canggih terkenal dengan fitur-fiturnya yang tangguh dan sangat sesuai dengan standar SQL.
• InterSystems IRIS: sistem manajemen basis data kami menyediakan pendekatan multimodal untuk mendukung bisnis dalam skala besar.

InterSystems IRIS memberi Anda lebih dari sekadar basis data relasional. Sistem manajemen basis data multimodel kami mendukung berbagai model data seperti relasional, dokumen, key-value, dan grafik.

Hal ini berarti sistem ini tidak hanya mendukung pembuatan basis data relasional, tetapi juga menyediakan kemampuan untuk menangani berbagai jenis data dalam satu platform.

Dengan dukungan yang kuat terhadap SQL dan kemampuan kueri tingkat lanjut, InterSystems IRIS memungkinkan perusahaan untuk mendefinisikan dan mengontrol data relasional secara efisien.

Fleksibilitas platform ini dalam manajemen skema memungkinkan penyesuaian tanpa batas seiring dengan berkembangnya kebutuhan bisnis, sehingga memastikan struktur basis data tetap selaras dengan tujuan organisasi Anda.

Keunggulan utama InterSystems IRIS adalah penekanannya pada optimalisasi kinerja, terutama dengan data berskala besar. Tidak seperti solusi seperti PostgreSQL yang kesulitan dengan dataset yang terus bertambah, InterSystems IRIS mempertahankan kinerja tinggi bahkan ketika memproses data terabyte. Melalui fitur-fitur seperti sharding data cerdas dan eksekusi kueri yang dioptimalkan, InterSystems IRIS memastikan kinerja database Anda meningkat secara linear dengan pertumbuhan data.

Fokus kinerja ini dilengkapi dengan fitur-fitur ketersediaan tinggi yang kuat, termasuk pengelompokan dan replikasi data. Fitur-fitur ini memastikan bahwa hanya ada sedikit waktu henti dan data penting bisa diakses tanpa gangguan.

InterSystems IRIS juga menawarkan langkah-langkah keamanan yang lengkap, dengan kontrol akses berbasis peran dan enkripsi data. Langkah-langkah ini melindungi informasi penting Anda dan membantu Anda mengikuti aturan.