Normalisasi Basis Data: Panduan Lengkap dan Contoh Langkah demi Langkah

Informatec Digital » Database » Normalisasi Basis Data: Panduan Lengkap dan Contoh Langkah demi Langkah

Manajemen data yang efisien merupakan pilar mendasar dari setiap organisasi digital. Jika Anda pernah harus berhadapan dengan tabel yang penuh dengan data yang duplikat, tidak konsisten, atau sulit dihubungkan, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana cara menghindari kekacauan ini. Di sinilah kuncinya. Normalisasi basis data, sebuah teknik yang, meskipun mungkin terdengar sangat akademis, memiliki dampak langsung dan praktis pada operasi harian perusahaan mana pun.

Menstandarkan basis data bukan sekadar mengikuti tren atau pedoman teknis: ini tentang merancang basis data yang mudah dipelihara, tangguh terhadap perubahan, dan mampu berkembang tanpa menjadi mimpi buruk. Dalam artikel ini, kami akan membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang standardisasi: apa saja isinya, apa saja tujuannya, langkah-langkah yang terlibat, dan contoh-contoh praktis sehingga, saat Anda selesai membaca, Anda akan paham cara menerapkannya pada proyek Anda sendiri.

Apa itu normalisasi basis data?

Normalisasi basis data adalah proses terstruktur yang mengatur ulang informasi dalam berbagai tabel dan hubungan. untuk menghilangkan redundansi, menghindari inkonsistensi, dan memastikan integritas data yang disimpan. Teknik ini didasarkan pada menerapkan serangkaian aturan yang dikenal sebagai "bentuk normal" yang, selangkah demi selangkah, mengubah meja besar yang berantakan menjadi serangkaian meja kecil khusus yang saling terhubung dengan sempurna.

Meskipun banyak pembicaraan tentang database relasional—yang merupakan asal mula konsep ini—kenyataannya adalah bahwa Prinsip-prinsip standarisasi dapat diterapkan dalam banyak konteks di mana pengelolaan dan konsistensi data menjadi penting.

Tujuan mendasar dari normalisasi adalah untuk memastikan bahwa setiap bagian data disimpan hanya satu kali di tempat yang tepat, tetapi tersedia di mana pun ia dibutuhkan. Ini mencegah terjadinya konflik versi, menghemat ruang, dan yang terutama, menyederhanakan pembaruan dan penelusuran.

Apa tujuan normalisasi basis data?

Menormalkan basis data bukan sekadar praktik yang baik: ini merupakan suatu keharusan untuk memastikan bahwa data memenuhi karakteristik utama untuk setiap bisnis digital. Manfaat dan kegunaan utama dari proses ini dirinci di bawah ini:

• Penghapusan redudansi: Data duplikat menghabiskan ruang dan, lebih buruk lagi, menimbulkan kebingungan dan kesalahan jika tidak sinkron. Normalisasi menghilangkan duplikat ini.
• Peningkatan integritas data: Dengan memiliki semua data di satu tempat, risiko kontradiksi dan hilangnya informasi relevan berkurang.
• Memfasilitasi pemeliharaan: Basis data yang dinormalisasi dengan baik jauh lebih mudah dimodifikasi dan diperluas. Penambahan data baru atau perubahan hubungan lebih cepat dan lebih kecil kemungkinannya mengalami kesalahan.
• Pengoptimalan penyimpanan: Dengan mengurangi data yang tidak diperlukan, Anda mencapai penggunaan sumber daya perangkat keras yang lebih efisien, yang sangat penting dalam sistem besar atau saat mengelola jutaan rekaman.
• Meningkatkan kinerja kueri: Meski ada nuansa, secara umum, kueri ke basis data yang dinormalisasi lebih cepat dan lebih akurat, karena desainnya dioptimalkan untuk menemukan informasi yang dicari secara tepat.
• Hindari anomali pembaruan: Bila data tidak terorganisasi dengan baik, pembaruan dalam satu tabel dapat dengan mudah tidak tercermin di tabel lain, yang menyebabkan ketidakcocokan. Normalisasi mencegah situasi ini.

Prinsip dan konsep utama sebelum standarisasi

Sebelum Anda terjun ke normalisasi, penting untuk memahami beberapa konsep dasar basis data relasional. Konsep-konsep ini muncul terus-menerus selama proses berlangsung:

• Database: Seperangkat tabel yang saling terkait yang menyimpan informasi.
• Meja: Struktur yang terdiri dari baris (juga disebut tupel atau catatan) dan kolom (atribut atau bidang).
• Kunci utama: Atribut atau kombinasi atribut yang secara unik mengidentifikasi setiap catatan dalam tabel.
• Kunci asing: Bidang dalam tabel yang merujuk ke nilai kunci utama pada tabel lain, yang memungkinkan hubungan dibuat.
• Kunci komposit: Kunci utama yang dibentuk oleh dua atau lebih kolom.
• Ketergantungan fungsional: Hubungan antara bidang di mana nilai yang satu bergantung sepenuhnya pada nilai bidang atau serangkaian bidang lainnya.
• Medan atom: Yang hanya berisi satu nilai yang tidak dapat dibagi per sel.

Apa tujuan standardisasi?

Proses normalisasi dirancang untuk mengatasi beberapa tantangan berulang di sebagian besar basis data:

• Hilangkan data duplikat dan kesalahan redundansi.
• Mencegah terjadinya anomali saat memasukkan, memperbarui, atau menghapus.
• Meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data.
• Optimalkan penggunaan ruang penyimpanan.
• Memfasilitasi koneksi dengan sistem atau aplikasi lain.
• Perkuat keamanan dengan mengetahui secara pasti di mana setiap bagian data disimpan.

Tahapan normalisasi: bentuk normal

Normalisasi berlangsung melalui tahapan progresif yang disebut bentuk normal. Setiap formulir dibangun berdasarkan formulir sebelumnya dan menambahkan persyaratan tambahan. Meskipun ada hingga enam formulir standar, dalam dunia nyata, proses ini biasanya berhenti di formulir ketiga atau keempat, karena mencakup lebih banyak level biasanya memperumit struktur tanpa keuntungan yang jelas bagi sebagian besar aplikasi.

Bentuk Normal Pertama (1NF)

Tujuan utama 1NF adalah membuat data bersifat atomik, artinya, setiap sel dalam tabel hanya berisi satu nilai yang tidak dapat dibagi dan tidak ada kelompok yang berulang. Untuk melakukan hal ini, beberapa prinsip utama harus diikuti:

• Hapus grup yang berulang (kolom seperti Phone1, Phone2…)
• Buat struktur di mana setiap kolom memiliki satu tipe data dan satu nilai per rekaman.
• Hindari baris duplikat dan pastikan ada kunci utama yang dapat diidentifikasi.
• Jangan izinkan variasi pada jumlah kolom.

Contoh: Jika Anda memiliki tabel pelanggan yang kolomnya menyimpan daftar nomor telepon yang dipisahkan koma, tabel tersebut tidak berada dalam 1NF. Untuk menyesuaikannya, Anda perlu membuat baris baru untuk setiap nomor telepon atau tabel terpisah untuk telepon.

Keuntungan 1NF: Ini memfasilitasi akses dan pemrosesan data, menstandardisasi tabel, dan membuka jalan bagi fase berikutnya.

Bentuk Normal Kedua (2NF)

Dalam 2NF, ketergantungan parsial ditemukan dan dihilangkan. Ini menyiratkan bahwa semua atribut bukan kunci harus bergantung secara fungsional pada keseluruhan kunci utama, dan bukan hanya sebagian saja (dalam kasus kunci komposit).

• Miliki tabel yang sebelumnya ada di 1NF.
• Mendeteksi kemungkinan ketergantungan hanya pada sebagian kunci utama (bila ada beberapa kolom).
• Buat tabel terpisah untuk data yang hanya bergantung pada bagian kunci komposit.

Contoh: Jika Anda memiliki tabel faktur yang kunci utamanya adalah "nomor faktur" dan "baris faktur," tetapi nama pelanggan hanya bergantung pada nomor faktur dan bukan barisnya, maka Anda harus memisahkan data pelanggan ke dalam tabel terkait lainnya.

Bentuk Normal Ketiga (3NF)

3NF menghilangkan ketergantungan fungsional transitif. Dengan kata lain, tidak ada atribut bukan kunci yang bergantung pada atribut bukan kunci lainnya; atribut tersebut hanya bergantung pada kunci utama.

• Miliki tabel dalam 2NF.
• Temukan ketergantungan di mana satu bidang bergantung pada bidang lain yang bukan kunci.
• Pisahkan data ini ke dalam tabel-tabel baru yang dihubungkan dengan kunci asing.

Contoh: Jika Anda memiliki tabel karyawan yang menyimpan nama departemen dan nama manajer, dan nama manajer bergantung pada departemen, bukan karyawan, Anda harus membuat tabel untuk departemen yang mengaitkan kedua data dan mereferensikannya dari tabel karyawan.

Bentuk normal lainnya: BCNF, 4NF dan 5NF

BCNF (Bentuk Normal Boyce-Codd): Ini adalah perluasan dari 3NF yang memecahkan kasus ketergantungan yang rumit, terutama ketika ada beberapa kunci kandidat.

4NF (Bentuk Normal Keempat): Ketergantungan multinilai yang tidak sepele akan hilang di sini. Hal ini terjadi ketika suatu atribut bergantung pada beberapa atribut secara independen.

5NF (Bentuk Normal Kelima): Metode ini berfokus pada pemisahan tabel yang dapat dipecah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil tanpa kehilangan informasi. Ini adalah metode yang sangat canggih dan jarang digunakan di luar aplikasi yang sangat rumit.

Cara menormalkan database: contoh langkah demi langkah yang praktis

Agar lebih mudah dipahami, mari kita lihat proses normalisasi dengan menerapkan tiga bentuk normal pertama pada contoh sederhana, mirip dengan kasus kehidupan nyata yang mungkin Anda temui:

Langkah 1: Tabel tidak dinormalisasi

Bayangkan tabel “Faktur” seperti berikut:

Nomor Faktur	tanggal	Pelanggan	Alamat	Pasal 1	Pasal 2	Pasal 3
101	2024-02-15	Juan Perez	Calle Sol 7	Keyboard	Mouse
102	2024-02-16	Lucia Gomez	Oleh Luna 3	Layar

Masalah: Item tersebar di beberapa kolom, dan data pelanggan diulang jika ada beberapa faktur.

Langkah 2: Terapkan 1NF

Pengulangan dihilangkan dan atomicity dipastikan:

Nomor Faktur	tanggal	Pelanggan	Alamat	Artikel
101	2024-02-15	Juan Perez	Calle Sol 7	Keyboard
101	2024-02-15	Juan Perez	Calle Sol 7	Mouse
102	2024-02-16	Lucia Gomez	Oleh Luna 3	Layar

Langkah 3: Terapkan 2NF

Data pelanggan hanya bergantung pada nomor faktur, jadi tabel khusus dibuat untuk tujuan ini:

Tabel Faktur:

Nomor Faktur	tanggal	Pelanggan	Alamat
101	2024-02-15	Juan Perez	Calle Sol 7
102	2024-02-16	Lucia Gomez

Tabel Item Faktur:

Nomor Faktur	Artikel
101	Keyboard
101	Mouse
102	Layar

Langkah 4: Terapkan 3NF

Tabel dibuat untuk pelanggan dan hubungan yang diperbarui:

Tabel Klien:

Pelanggan	Alamat
Juan Perez	Calle Sol 7
Lucia Gomez	Oleh Luna 3

Tabel Faktur (dengan data yang diperbarui):

Nomor Faktur	tanggal	Pelanggan
101	2024-02-15	Juan Perez
102	2024-02-16	Lucia Gomez

Pertimbangan praktis dan pengecualian dalam standardisasi

Di dunia nyata, menerapkan normalisasi buku mungkin tidak selalu paling efisien. Ada situasi yang lebih pragmatis untuk meninggalkan redundansi tertentu demi alasan kinerja, terutama dalam sistem yang sangat besar atau ketika kueri tertentu sangat sering terjadi sehingga disarankan untuk menduplikasi beberapa data (denormalisasi terkendali).

Selain itu, Beberapa basis data NoSQL atau sistem yang berorientasi pada pembacaan tinggi mungkin lebih menyukai desain yang kurang terstandarisasi. untuk memaksimalkan kecepatan. Oleh karena itu, meskipun bentuk standar merupakan dasar untuk desain yang baik, penting untuk menganalisis setiap kasus dan menyesuaikan solusi dengan kebutuhan bisnis yang sebenarnya.

Kapan waktu yang tepat untuk menormalkan basis data?

Dalam kebanyakan kasus, normalisasi merupakan cara yang direkomendasikan, tetapi ada baiknya menganalisis situasi spesifik sebelum mengambil keputusan.

• Ideal untuk: Basis data manajemen perusahaan, sistem yang mengutamakan integritas, aplikasi yang akan berubah secara signifikan seiring berjalannya waktu atau yang harus ditingkatkan tanpa kehilangan kendali atas data.
• Dapat dihindari atau bernuansa dalam: Sistem analitis hanya baca, basis data sementara, proyek eksperimental, atau ketika sumber daya dan waktu sangat terbatas.

Normalisasi membantu menjaga data tetap teratur, konsisten, dan mudah dikelola dalam jangka panjang, meskipun dalam beberapa kasus tertentu, desain yang kurang ternormalisasi mungkin lebih disukai untuk meningkatkan kinerja.

Keuntungan dan kemungkinan kerugian dari standarisasi

Keuntungan standardisasi banyak dan jelas, tetapi ada juga beberapa potensi kelemahan yang perlu dipertimbangkan., terutama dalam kasus tertentu:

• Penghematan ruang dan data yang lebih dapat diandalkan.
• Kemudahan pembaruan dan pemeliharaan.
• Organisasi data yang logis dan hierarkis.
• Kadang-kadang konsultasi bisa menjadi sangat rumit. karena lebih banyak sambungan yang perlu dibuat antar tabel.
• Kinerja dapat terpengaruh jika banyak tabel yang perlu dilintasi secara bersamaan.
• Dalam basis data hanya-baca atau yang sangat terspesialisasi, mungkin tidak perlu melakukan normalisasi secara ekstrem.

Kesalahan umum dan praktik terbaik saat menormalkan database

Di antara kesalahan yang paling umum saat melakukan normalisasi adalah tidak mengidentifikasi dependensi dengan benar, membuat kunci komposit yang tidak diperlukan, atau membiarkan kolom bernilai ganda "demi kenyamanan." Untuk menghindari masalah ini, disarankan untuk:

1. Luangkan waktu yang cukup untuk menganalisis persyaratan dan hubungan antar data.
2. Definisikan kunci utama dan kunci asing dengan baik.
3. Jangan melewatkan langkah-langkah dalam proses normalisasi.
4. Tinjau model akhir dengan pengguna atau pengembang lain.
5. Dokumentasikan hubungan, batasan, dan pembenaran desain dengan jelas.

Dengan mengambil tindakan pencegahan dan mengikuti panduan ini, normalisasi tidak lagi menjadi konsep yang jauh dalam buku teks ilmu komputer, tetapi akan menjadi alat praktis yang benar-benar meningkatkan proyek basis data Anda.

Setelah meninjau secara rinci apa itu, untuk apa digunakan, bagaimana cara melakukannya dan kesalahan paling umum dalam proses standarisasi, jelaslah bahwa Berinvestasi dalam basis data yang terstandarisasi dengan baik adalah cara terbaik untuk menghindari sakit kepala di masa mendatang, meningkatkan efisiensi, dan memastikan manajemen informasi yang solid di setiap perusahaan atau organisasi yang bekerja dengan data pada tingkat tertentu.