Prinsip Desain Basis Data untuk Pengembang

Sebagian besar aplikasi didukung oleh basis data untuk menyimpan data, sehingga membuat desain basis data menjadi keterampilan yang sangat penting bagi para pengembang. Basis data yang terstruktur dengan baik memberikan skalabilitas, efisiensi, dan pemeliharaan yang efektif, sedangkan basis data yang dirancang dengan buruk akan menimbulkan masalah seputar skalabilitas atau kinerja yang mengarah ke utang teknis jangka panjang. Tetapi jika Anda mengembangkan aplikasi baru atau bahkan mengoptimalkan aplikasi yang sudah ada, prinsip-prinsip desain basis data inti harus diikuti.

1. Memahami Persyaratan

Sebelum masuk ke dalam desain skema, penting untuk memiliki pemahaman yang baik tentang persyaratan data aplikasi. Bekerjasamalah dengan para pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi:

Jenis data: Data apa yang akan disimpan? (misalnya, teks, angka, tanggal, objek biner).
Hubungan data: Apa hubungan antara entitas data yang berbeda? (satu-satu (atau lebih) terhadap banyak (satu/banyak))
Kasus penggunaan: Kueri apa yang akan dibuat, pembaruan apa, dan penghapusan apa yang akan terjadi.
Kebutuhan pada Skalabilitas: Berapa volume data yang akan disimpan pada awalnya, dan berapa ukuran yang diharapkan.

Dengan mengumpulkan wawasan ini, Anda akan lebih siap untuk merancang basis data yang disesuaikan dengan kebutuhan aplikasi.

sumber: id.pngtree.com

2. Normalisasi Data

Normalisasi dalam database adalah proses pengorganisasian data dalam database untuk menghindari redundansi dan masalah ketergantungan. Normalisasi yang dilakukan sesuai dengan aturan akan memberikan desain yang bersih dan efisien:

1NF (Bentuk Normal Pertama): Kolom tabel harus berisi nilai atom dan setiap baris harus unik
Bentuk Normal Kedua (2NF): Menghilangkan ketergantungan parsial, memastikan bahwa semua atribut non-kunci sepenuhnya bergantung pada kunci utama.
Bentuk Normal Ketiga (3NF): Menghilangkan ketergantungan transitif sehingga atribut bukan kunci tidak bergantung pada atribut bukan kunci lainnya.

Meskipun normalisasi mengurangi redundansi, namun penting untuk mencapai keseimbangan. Normalisasi yang berlebihan dapat menyebabkan kueri yang kompleks dan masalah kinerja. Untuk sistem yang banyak dibaca, pertimbangkan untuk mendenormalisasi beberapa bagian database untuk mengoptimalkan kinerja.

3. Batasan Kunci Asing dan Kunci Primer

Kunci utama dan kunci asing sangat penting untuk basis data relasional:

Mereka secara unik: mengidentifikasi setiap record dalam tabel sebagai Primary Key. Mereka harus tidak dapat diubah dan minimal.
Kunci asing: membuat koneksi antar tabel, menjaga integritas referensial.

Mendefinisikan kunci dengan benar, menjaga konsistensi data dan mencegah anomali selama operasi penyisipan, pembaruan, atau penghapusan.

4. Mengindeks Secara Strategis

Indeks memungkinkan Anda meningkatkan kinerja kueri secara signifikan, tetapi Anda harus menggunakannya dengan bijak:

Indeks bergerombol: mengurutkan dan mengurutkan data yang sama dalam satu kolom.
Indeks non-klaster: memberi Anda petunjuk ke data dan memberi Anda hasil pencarian yang lebih cepat pada kolom apa pun selain kolom kunci utama.

Namun, hal ini dapat memperlambat operasi penulisan seperti penyisipan dan pembaruan jika diindeks secara berlebihan. Memantau kinerja kueri secara teratur dan menyetel indeks.

5. Pilih Tipe Data yang Tepat

Memilih tipe data yang tepat untuk setiap kolom dalam set data kita berdampak pada seberapa baik penyimpanan dan kinerja. Sebagai contoh:

Gunakan ID String Tetapi Gunakan Bilangan Bulat Sebagai String Jika Anda perlu Menghemat Ruang Dan Meningkatkan Pemformatan.
Gunakan kolom dengan ukuran tetap (misalnya, CHAR) untuk kolom yang dapat diprediksi, dan kolom dengan ukuran variabel (misalnya, VARCHAR) untuk kolom yang tidak dapat diprediksi.
Jauhi tipe data yang terlalu lebar, seperti menggunakan BIGINT ketika INT sudah cukup.

Penyimpanan diatur secara optimal dan kueri berjalan lebih cepat dengan pemilihan penyimpanan yang tepat.

6. Rencanakan untuk Skalabilitas

Aplikasi saat ini menangani volume data yang semakin tinggi. Bangunlah untuk skala dari awal:

Penskalaan vertikal: Meningkatkan sumber daya server (CPU, memori) untuk menjalankan lebih banyak data.
Penskalaan horizontal: Gunakan sharding atau replikasi untuk mendistribusikan data ke lebih banyak server.
Sharding: Memecah tabel besar menjadi kubus yang lebih kecil dan mudah dikelola.

Migrasi atau desain ulang yang mahal di kemudian hari dapat dihindari dengan perencanaan skalabilitas yang tepat.

7. Menegakkan Integritas Data

Integritas data menjaga data tetap akurat dan dapat diandalkan di dalam basis data. Menerapkan:

Batasan: Gunakan batasan NOT NULL, UNIQUE, CHECK, dan DEFAULT untuk memastikan integritas data.
Transaksi: Pastikan operasi multi-langkah yang andal menggunakan properti ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
Pemicu: Gunakan pemicu untuk mengotomatiskan validasi/pencatatan data untuk operasi yang penting.

Integritas data adalah keakuratan dan konsistensi data.

8. Optimalkan untuk Kueri

Mengoptimalkan kueri sangat penting untuk kinerja utama aplikasi. Tekniknya meliputi:

Menganalisis pola kueri untuk memahami operasi yang paling banyak dilakukan.
Gunakan alat bantu seperti perencana kueri dan pembuat profil untuk menemukan kueri yang lambat.
Pertimbangkan tampilan yang diwujudkan atau caching untuk kueri yang mahal dan berulang.

Mengoptimalkan kueri memiliki dampak positif pada pengalaman pengguna serta beban server.

9. Mencatat dan Melestarikan Skema

Skema yang didokumentasikan dengan baik pasti lebih mudah digunakan dan dikelola. Sertakan:

Konvensi penamaan yang terdefinisi dengan baik untuk tabel, kolom, dan indeks
Komentar tentang kegunaan setiap tabel dan hubungan
Pemantauan perubahan untuk mengikuti evolusi skema dari waktu ke waktu.

Kontrol kualitas yang sering dilakukan pada skema untuk beradaptasi dengan perubahan dalam aplikasi.

Kesimpulan

Desain database adalah sebuah seni dan ilmu pengetahuan. Dengan mengikuti prinsip-prinsip ini, pengembang dapat membuat database yang kuat, efisien, dan dapat diskalakan yang mendukung kesuksesan aplikasi jangka panjang. Prioritaskan memahami persyaratan, menegakkan integritas, dan merencanakan pertumbuhan untuk memastikan basis data Anda bertahan dalam ujian waktu.