Sistem Basis Data
Pengenalan Basis Data
| Kontak | : \(\downarrow\) |
| valensiusjimy27@gmail.com | |
| https://www.instagram.com/its_bangjeki/ | |
| RPubs | https://rpubs.com/valensiusjimy/ |
Pendahuluan Basis Data
Pengertian
Basis Data atau biasa dikenal sebagai Database merupakan kumpulan dari informasi atau data yang tersimpan secara terstruktur dalam sistem yang dapat diakses setiap saat dan untuk semua data yang tersimpan dengan sistem ini dapat dikatakan efektif atau efisien.
Komponen
Basis Data tidak ada begitu saja, tetapi terdiri dari beberapa komponen yang di dalamnya, antara lain:
- Data
- Hardware
- Sistem Operasi
- Database Management System (DBMS)
- Database Access Language
Manfaat
Seperti yang sudah disinggung di awal, Basis Data sekumpulan data yang tersimpan secara terstruktur dan dapat dikatakan efektif. Bukan sekedar itu, tetapi masih banyak manfaat dari Basis Data, yaitu :
- Mempercepat dan Mempermudah Identifikasi Data
- Mengontrol Data Secara Terpusat
- Menghindari Duplikasi Data
- Menyimpan Data dengan Lebih Aman
- Dapat Diakses Multi-User
Sejarah Perkembangan Basis Data
Sebelum komputer diciptakan sebenarnya basis data ini sudah ada, tetapi masih dalam bentuk konsepnya. Sejak dulu orang yang menyimpan data berupa dokumen atau kertas disimpan dalam laci atau tempat lainnya yang umum digunakan untuk menyimpan berkas. Namun, secara logika hal ini memerlukan tempat yang besar jika datanya banyak dan tentunya memiliki resiko tinggi rusak dan hilang. Namun, secara resmi basis data ini dikembangkan mulai tahun 1960-an yang dikembangkan oleh Charles W. Bachman yang men-design sistem basis data terintegrasi dengan nama Integrated Data Store and Information Management System. Pada model awal yang diciptakan berbentuk seperti sistem pohon dimulai dari akar menuju atas. Setelah itu pada pertengahan tahun 1960 ditemukan CODASYL atau singkatan dari Conference on Data Systems Languages yang bisa diaplikasikan dan menavigasi data dalam jaringan yang besar. Dan dari awal pengembangan sistem basis data langsung digunakan untuk membantu American Airline.
Tahun 1970an
Beberapa tahun berselang, kurang lebih dimulai tahun 1970an sistem basis data yang sudah ada dirasa kurang memuaskan dengan alasan tidak cukup efektif dalam pencarian, pendapat ini disampaikan oleh seorang pakar kopmuter dari Inggris yang banyak memberikan kontribusi penting di bidang teori basis data relasional yang bernama Edgar F. Codd. Beliau membuat sebuah tulisan yang berjudul “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks” dan dari tulisannya telah menjadi titik balik dalam perkembangan sistem basis data. Lewat dirinya menjadi muncul istilah “Relational Database” yang merupakan suatu basis data yang dapat menghubungkan beberapa tabel yang berbeda dan dari sinilah dapat dikatakan sistem yang terbentuk memudahkan untuk pencarian dan tidak boros penyimpanan.
Akan tetapi, IBM selaku pihak yang memproduksi perangkat lunak komputer menolak gagasan atau ide cemerlang dari Edgar Codd karena masih dianggap kurang. Pada tahun 1973, ide dari Edgar Codd ini diambil oleh Michael Stonebreaker dan Eugene Wong yang berasal dari University of California, mereka mengembangkan ide Edgar dalam bentuk project Interactive Graphics and Retrieval System atau disingkat menjadi INGRES. Dari project tersebut akhirnya sukses menjelaskan dan mengaplikasikan konsep relasi basis data.
Project INGRES ternyata menjulang kesuksesan dan hal inilah yang membuat IBM menjadi iri yang kemudian pada tahun 1974 mengembangkan sistem R yang merupakan basis data dengan menggunakan Stuctured Query Language atau SQL.
Tahun 1980
Pada tahun 1980an, sistem basis data ini terus mengalami perkembangan dan kemajuan karena pada dekade sebelumnya sudah ada model yang dikembangkan seperti INGRES dan Sistem R. Stuctured Query Language atau SQL mengalami kemajuan juga dan berkembang sangat pesat, kemudian dilakukan standarisasi oleh American National Standard Institute atau ANSI pada tahun 1986 dan pada tahun 1987 juga dilakukan oleh International Standardization Organization atau ISO. Query Language atau QUEL sudah ditinggalkan banyak users setelah SQL distandarisasi karena dianggap lebih efektif daripada QUEL.
Pada dekade ini juga muncul perkembangan baru dari basis data yang disebut Object Oriented DataBase Management System yang merupakan sebuah model basis data yang informasinya disimpan dalam bentuk objek. Model ini mendukung data yang kompleks seperti video, sound, gambar, dll secara native. Berbeda dengan Relational DataBase yang tidak native mendukung data kompleks karena harus membagi menjadi 2 bagian, yaitu model basis data dan aplikasi. Namun, model ini memiliki kekurangan dan yang paling menonjol adalah tidak semua fitur dapat ditangani dan membutuhkan resource yang lebih.
Tahun 1990
Sistem basis data pada tahun 1990an makin berkembang dengan pesat dan semakin maju karena didukung dengan adanya internet dan banyak bidang bisnis dan industri yang merasakan keunggulan dari sistem basis data. Sehingga, pada dekade ini kebutuhan sistem basis data dalam bidang bisnis sangat meningkat dan semakin banyak pelaku usaha yang sadar akan pentingnya sistem ini.
Pada tahun 1995, terdapat 3 serangkai yang meluncurkan MySQL yang menggunakan basis SQL, yaitu David Axmark, Michael Widenius, dan Allan Larsson. Dan dari sinilah menjadi cikal bakal adanya Oracle dan Microsoft. Lewat adanya karya ini membuat bahasa pemrograman SQL menjadi sangat diminati dan populer.
Tahun 2000
Pada awal tahun 2000, berkembang istilah “NoSQL” yang bermaksud untuk basis data yang tidak menggunakan SQL untuk pengerjaannya. Ide istilah ini muncul oleh Carlo Strozzi dan bertujuan untuk data yang ukurannya lebih besar, sehingga prosesnya lebih cepat. Konsep ini muncul karena dilihat semakin berjalannya waktu, ternyata data yang dimiliki seseorang atau perusahaan semakin besar dan ditakutkan SQL tidak efisien untuk memrosesnya. Basis data berjenis NoSQL banyak dipakai oleh perusahaan besar, seperti Facebook, Google, Twitter, dan lainnya. Akan tetapi, perlu diketahui bahwa sistem ini harus memiliki spesifikasi yang lebih tinggi.
Tahun 2010
Semakin berkembangnya era yang memengaruhi ukuran data dan mulai masuk ke era big data. Beberapa pemilik sistem basis data menyadari perihal keamanan data yang tersimpan karena ditakutkan adanya bencana alam atau serangan hacker. Sehingga, mereka membuat strategi yang dilakukan dengan cara mendistribusikan dan membuat sebuah keamanan. Data yang ada dalam sistem disimpan dalam storage yang berbeda-beda, misalkan di cloud atau di server fisik. Selain itu, pastinya sudah memiliki tempat lain untuk menjadi backup. Tujuannya jelas, agar mencegah resiko jika disimpan disatu tempat saja, karena jika menyimpan disatu tempat saja ketika ada serangan hacker atau bencana alam langsung hilang semua.
Masa Sekarang
Saat ini sudah sangat berkembang dengan pesat, banyak orang menyebutnya dengan era big data. Dan saat ini juga sistem basis data sudah sangatlah beragam dan tentunya membuat tempat penyimpanannya juga berkembang, banyak users yang menyimpan pada sistem komputer dan cloud. Banyak sekali aplikasi sistem basis data ini yang dipakai, seperti Microsoft Access, Oracle, MySQL, PostgreSQL. Hal ini membuat pengolahan dalam bidang data menjadi lebih mudah karena setiap aplikasi juga sudah memberikan fitur yang sangat baik dan jelas.
Perlu disadari bahwa basis data telah menjadi sesuatu yang vital dan penting dalam sebuah sistem yang digunakan oleh banyak bidang, misalnya bisnis, kantor, instansi pendidikan dan lainnya. Dengan adanya sistem basis data ini telah memudahkan banyak orang dan memberikan keamanan untuk menyimpan data.
Kelebihan dan Kekurangan SQL dan NoSQL
SQL
adapun kelebihan dan kekurangan dari SQL sebagai berikut.
Kelebihan
- mudah digunakan
- untuk belajar SQL sangat mudah karena populer dan banyak kelas pembelajaran khusus SQL
- dalam mengolah data, proses grouping cepat.
Kekurangan
- lambat ketika datanya sangat besar
- hanya bisa memproses data yang terstruktur
NoSQL
adapun kelebihan dan kekurangan dari NoSQL sebagai berikut.
Kelebihan
- lebih cepat dan fleksibel dalam mengakses data
- efisien ketika menghadapi data yang besar
- cost efficiency
Kekurangan
- bahasa pemrogramannya tidak terstandard
- jenis produk dan support masih sedikit, karena terbilang baru