Apa itu Denormalisasi

Denormalisasi adalah kebalikan dari proses normalisasi dalam perancangan basis data. Proses ini bertujuan untuk menyederhanakan struktur tabel yang telah dinormalisasi dengan cara mengorbankan sedikit integritas data demi meningkatkan performa sistem. Dalam denormalisasi, data redundansi yang terkontrol diperbolehkan, sehingga akses atau pengambilan data (query) menjadi lebih cepat meskipun proses pemutakhiran data (update) dapat melambat.

Berbeda dengan normalisasi yang berupaya menghilangkan redundansi untuk meminimalkan anomali data, denormalisasi mengabaikan sebagian redundansi untuk mengurangi kompleksitas query. Normalisasi biasanya menghasilkan struktur tabel yang efisien dari segi penyimpanan dan fleksibilitas di masa depan tetapi memerlukan query yang lebih kompleks. Sebaliknya, denormalisasi mengutamakan efisiensi waktu akses data dengan menyederhanakan struktur tabel.

Tujuan dan Manfaat Denormalisasi

Denormalisasi dilakukan dalam berbagai situasi dengan tujuan utama sebagai berikut:

• Meningkatkan Performa Query: Dengan mengurangi kebutuhan join antar tabel, proses pengambilan data menjadi lebih cepat.
• Penyederhanaan Struktur Basis Data: Struktur yang lebih sederhana memudahkan pemahaman dan pengelolaan, terutama dalam tim besar.
• Akses Data yang Lebih Lokal: Penempatan data yang relevan dalam satu tabel meminimalkan waktu akses.
• Optimalisasi Akses Data pada Tabel Besar: Tabel yang memiliki jutaan baris akan lebih efisien diakses dengan adanya data yang telah direkapitulasi atau diduplikasi.

Situasi yang Membutuhkan Denormalisasi

Proses denormalisasi dapat dipertimbangkan dalam kondisi berikut:

1. Atribut Turunan: Menyimpan data yang dapat dihitung dari atribut lain untuk mengurangi beban komputasi.
2. Atribut Berlebihan: Menambahkan atribut seperti kode tambahan (encoded attribute) atau atribut gabungan (concatenated attribute) untuk kebutuhan operasional tertentu.
3. Tabel Rekapitulasi: Membuat tabel khusus untuk menyimpan data yang sering digunakan hasil pengolahan dari banyak tabel, mengurangi waktu query pada tabel-tabel tersebut.
4. Menggabungkan Relasi One-to-One (1:1): Mengurangi kebutuhan join dengan menyatukan tabel-tabel yang berelasi 1:1.
5. Menduplikasi Field pada Relasi One-to-Many (1:M): Memindahkan atribut dari tabel lain ke tabel utama untuk mempercepat akses data.
6. Membatasi Multi Atribut: Merancang tabel dengan atribut yang relevan untuk mencegah query berlebihan.

Risiko dan Pertimbangan

Meskipun dapat meningkatkan performa, denormalisasi memiliki risiko seperti:

• Redundansi Data: Menyebabkan pemborosan ruang penyimpanan dan potensi inkonsistensi data.
• Kesulitan Maintenance: Proses update dan pengelolaan integritas referensial menjadi lebih kompleks.
• Penurunan Fleksibilitas: Struktur tabel yang disederhanakan dapat membatasi kemampuan adaptasi sistem terhadap perubahan kebutuhan di masa depan.