Merancang skema basis data adalah langkah penting dalam menciptakan aplikasi yang kuat, efisien, dan dapat diskalakan. Skema yang dirancang dengan baik tidak hanya meningkatkan performa, tetapi juga memudahkan pemeliharaan dan pengembangan aplikasi Anda dari waktu ke waktu. Dalam artikel ini, kita akan membahas praktik terbaik utama untuk desain skema yang dapat membantu Anda mencapai tujuan ini.
1. Pahami Kebutuhan Anda
Desain skema bukanlah latihan kreativitas, jadi menginvestasikan waktu untuk mengumpulkan kebutuhan harus didahulukan. Libatkan para pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi entitas, hubungan, dan alur kerja yang penting. Ajukan pertanyaan seperti:
- Data apa yang perlu disimpan?
- Bagaimana data ini akan digunakan?
- Apa tingkat kinerja yang diharapkan?
- Apakah ada persyaratan kepatuhan atau keamanan?
Dengan memahami kebutuhan ini di awal, Anda dapat membuat skema yang selaras dengan tujuan aplikasi dan menghindari desain ulang yang mahal di kemudian hari.
 |
| sumber: forrester.com |
2. Menormalkan Data Anda
Normalisasi adalah proses pengorganisasian data untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data. Kuncinya adalah memecah data ke dalam tabel logis yang meminimalkan duplikasi informasi. Terapkan bentuk normal (1NF, 2NF, 3NF, dll.) sebagai panduan:
- 1NF (Bentuk Normal Pertama): Menghapus kolom duplikat dalam tabel yang sama dan membuat kolom yang unik.
- 2NF (Bentuk Normal Kedua): Memindahkan subset data yang berlaku untuk beberapa baris dalam tabel ke tabel terpisah.
- 3NF (Bentuk Normal Ketiga): Pastikan semua kolom bukan kunci utama bergantung sepenuhnya pada kunci utama.
Meskipun normalisasi meningkatkan integritas data, namun hal ini juga dapat menimbulkan kerumitan. Ciptakan keseimbangan antara normalisasi dan kinerja dengan melakukan denormalisasi jika diperlukan, terutama untuk aplikasi yang banyak dibaca.
3. Pilih Tipe Data yang Tepat
Memilih tipe data yang tepat untuk kolom Anda sangat penting untuk kinerja dan efisiensi penyimpanan. Pertimbangkan:
- Ukuran: Pilih tipe data dengan ukuran data yang benar. Contoh: Jika rentang nilai terbatas, gunakan TINYINT alih-alih INT.
- Presisi: Gunakan tipe presisi seperti DECIMAL daripada tipe floating-point seperti FLOAT atau DOUBLE untuk data keuangan atau ilmiah untuk menghindari kesalahan pembulatan.
- Kompatibilitas Pengindeksan: Pastikan tipe data yang dipilih kompatibel dengan persyaratan pengindeksan, karena hal ini dapat memengaruhi kinerja kueri.
4. Gunakan Kunci Primer dan Indeks dengan Bijak
Anda mungkin tahu bahwa kunci primer digunakan untuk mengidentifikasi baris dalam tabel secara unik. Gunakan pengenal yang unik, tidak berubah, dan sederhana. Gunakan bilangan bulat atau UUID yang bertambah secara otomatis sebagai kunci primer
Dalam database, indeks digunakan untuk mempercepat waktu eksekusi kueri karena indeks sangat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menemukan data. Namun, pengindeksan yang berlebihan dapat meningkatkan latensi penulisan dan biaya penyimpanan. Gunakan indeks untuk keuntungan Anda, tetapi Anda juga harus memperhatikan efeknya terhadap kinerja. Selain itu, untuk kueri yang melibatkan beberapa kolom, lihatlah indeks komposit.
5. Menentukan Hubungan dengan Kunci Asing
Mendefinisikan hubungan antar tabel: Salah satu prinsip dasar dalam proses desain skema. Menerapkan kunci asing yang menerapkan integritas referensial sehingga data tetap konsisten di seluruh tabel terkait. Sebagai contoh:
- Dalam tabel Orders, sebuah customer_id harus ada di tabel Customers.
- Gunakan tindakan ON DELETE dan ON UPDATE untuk menyebarkan perubahan pada orang tua ke anak.
Namun, dalam sistem berkinerja tinggi, memberlakukan kunci asing pada tingkat database dapat dihindari demi validasi tingkat aplikasi.
6. Mengoptimalkan Pola Kueri
Periksa kueri yang paling sering dijalankan oleh aplikasi Anda. Tabel memerlukan skema data waktu siklus, cobalah untuk merancang skema Anda sedemikian rupa untuk memaksimalkan pola-pola ini dengan:
- Membuat indeks untuk kolom-kolom yang sering ditanyakan.
- Mendenormalisasi tabel untuk meminimalkan join pada beban kerja yang berat untuk dibaca
- Memecah tabel besar untuk menyebarkan data dalam unit penyimpanan yang berbeda.
7. Rangkullah Skalabilitas
Pastikan untuk merancang skema Anda untuk efisiensi. Pertimbangkan:
- Penskalaan Horizontal: Gunakan teknik seperti sharding untuk mendistribusikan data di beberapa database.
- Penskalaan Vertikal: Tingkatkan server untuk mengizinkan lebih banyak catatan dan membuat partisi dalam tabel dan indeks.
- Pertumbuhan Masa Depan: Antisipasi kebutuhan bisnis di masa depan dengan merancang skema yang memungkinkan modifikasi yang mudah.
8. Mendokumentasikan Skema Anda
Pada fase ini, desain skema didefinisikan, dan skema perlu dipahami dengan baik. Sertakan detail seperti:
- Definisi dan hubungan tabel.
- Indeksasi dan tujuannya.
- Hal-hal yang dibersihkan dan diorganisir dan aturan bisnis.
Skema yang terdokumentasi dengan baik mengurangi waktu orientasi dan mencegah kesalahan selama pengembangan.
9. Tinjau Ulang dan Refaktor Secara Teratur
Desain Skema bukanlah latihan sekali jadi Seiring dengan perkembangan aplikasi Anda, tinjau skema Anda secara berkala dan cari peluang untuk memperbaikinya. Analisis kinerja kueri Anda dengan alat bantu dan berdasarkan data untuk memutuskan apakah akan merefaktor skema Anda.
Kesimpulan
Desain skema yang efektif merupakan hal yang mendasar untuk membangun aplikasi yang dapat diskalakan, mudah dipelihara, dan berkinerja tinggi. Dengan memahami persyaratan, menormalkan data, mengoptimalkan pola kueri, dan merencanakan skalabilitas, Anda dapat membuat skema yang melayani aplikasi Anda dengan baik dalam jangka panjang. Ingatlah untuk mendokumentasikan dan meninjau desain Anda secara berkala untuk memastikan desain tersebut terus memenuhi kebutuhan aplikasi dan penggunanya.
Kembali ke>>>> Memahami GraphQL: Sebuah Alternatif untuk REST