Pada tugas 1 kali ini, kita akan membahas sejarah perkembangan dari sistem basis data. Dimana pada awalnya basis data memiliki titik lahirnya serta perkembangan nya hingga bisa berkembang menjadi sesuatu yang canggih sampai saat ini. Basis data sekarang menjadi salah satu faktor berjalan nya suatu sistem teknologi.
Nah, jika ingin mengetahui perkembangan sejarah dari sistem basis data. Simak artikel di bawah ini yang akan kita bahas.
Pada awal tahun 1960, Charles Bachman diperusahaan General Electric mendesain generasi pertama DBMS yang disebut Penyimpanan Data Terintegrasi (Integrated Data Store). Dasar untuk model data jaringan dibentuk lalu distandardisasi oleh Conference on Data System Language (CODASYL). Kemudian, Bachman menerima ACM Turing Award (Penghargaan semacam nobel pada ilmu komputer ) di tahun 1973.
Pada akhir tahun 1960-an, IBM mengembangkan system manajemen informasi (Information Manajemen System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka kerja yang disebut model data hierarki. Dalam waktu yang sama, hasil kerja sama antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika mengembangkan system SABRE. System SABRE memungkinkan user mengakses data yang sama pada jaringan computer.
Tahun 1970an, Edgar Codd mengusulkan suatu representasi data baru yang bisa disebut model data relational. Nah, pada tahun 1980, model relasional menjadi paradigm DBMS paling dominan. Query SQL dikembangkan untuk basisdata relasional sebagai bagian proyek sistem R dari IBM. SQL di standardisasi di akhir tahun 1980 dan SQL-92 diadopsi oleh American National Standards Institute (ANSI) dan International Standards Organization (ISO). Program yang digunakan untuk eksekusi bersamaan dalam basisdata disebut transaksi. User menulis programnya, dan bertanggung jawab menjalankan program secara bersamaan terhadap DBMS. Pada tahun 1999, James Gray memenangkan Turing award untuk kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS.
Di akhir tahun 1980 dan awal tahun 1990, banyak sistem basis data yang sedang dikembangkan. Penelitian dibidang basisdata meliputi bahasa query yang powerful, model data yang lengkap, dan penekanan pada dukungan analisis data yang kompleks semua bagian organisasi. Beberapa vendor (misalnya IBM, DB2, Oracle8, dan Informix UDS) memperluas sistemnya dengan kemampuan menyimpan tipe data baru misalnya image dan text serta kemampuan query yang kompleks. System khusus dikembangkan banyak vendor untuk membuat data warehouse dan mengonsolidasi data beberapa basisdata.
Terdapat fenomena yang menarik yang perlu kita ketahui mengenai ini, fenomena itu adalah muncul enterprice resource planning (ERP) danmanagement resource planning (MRP), dimana hal ini menambah lapisan substansial dari fitur berorientasi aplikasi pada DBMS utama. Terdapat paket yang dipakai secara luas, berikut paket nya adalah :
Paket-paket ini mengidentifikasi kumpulan tugas umum (misalnya manajemen inventori, perencanaan sumber daya manusia, dan analisis keuangan) yang dihadapi oleh sejumlah besar organisasi dan menyediakan lapisan aplikasi umum untuk melaksanakan tugas. Data disimpan dalam DBMS relasional. Kemudian, lapisan aplikasi dapat disesuaikan pada perusahaan berbeda sehingga biaya keseluruhan perusahaan menjadi lebih rendah dibandingkan biaya pembuatan lapisan aplikasi dari awal. Lebih jauh, DBMS memasuki dunia internet. Saat generasi pertama, web site menyimpan datanya secara ekskulisif dalam file system operasi. Pada saat ini, DBMS dapat digunakan untuk menyimpan data yang dapat di akses melalui web browser. Query dapat dibuat melalui form web dan format jawabannya dengan menggunakan markup language semisal HTML untuk mempermudah tampilan pada browser. Semua vendor basis data menambah fitur ini untuk DBMS mereka.
Pada tahun 1960an penggunaan basis data sudah digunakan untuk bidang komersial, dimana pemrosesan file-nya masih berbasis manajemen file tradisional. Perkembangan komputer yang semakin pesat diikuti dengan perkembangan perangkat lunak untuk aplikasi bisnis, sejak tahun 1970-an sampai awal tahun 1980 manajemen berbasis file tradisional berkembang menjadi manajemen basis data.
Di dalam manajemen basis data dikenal berbagai model data yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan sebuah data dalam merancang suatu basis data. Manajemen ini memungkinkan banyak user untuk mengakses data secara bersamaan sehingga fasilitas yang dimiliki oleh manajemen sudah semakin banyak yaitu fasilitas pemanipulasian data, kontrol konkurensi data, recovery data, keamanan data dan didukung dengan fasilitas komunikasi data karena manajemen ini sudah terhubung dengan suatu jaringan
Perkembangan dunia usaha semakin meningkat ditunjang dengan perkembangan komunikasi yang mempermudah organisasi atau perusahaan untuk mengakses data, sehingga mengubah manajemen basis data menjadi manajemen basis data tingkat lanjut didukung dengan fasilitas data warehousing dan fasilitas basis data berbasis web sebagai salah satu strategi organisasi dalam meningkatkan kinerja dan keuntungan organisasi.
Perkembangan komputer yang semakin pesat diikuti dengan perkembangan perangkat lunak untuk aplikasi bisnis, sejak tahun 1970-an sampai awal tahun 1980 manajemen berbasis file tradisional berkembang menjadi manajemen basis data. Di dalam manajemen basis data dikenal berbagai model data yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan sebuah data dalam merancang suatu basis data. Manajemen ini memungkinkan banyak user untuk mengakses data secara bersamaan sehingga fasilitas yang dimiliki oleh manajemen sudah semakin banyak yaitu fasilitas pemanipulasian data, kontrol konkurensi data, recovery data, keamanan data dan didukung dengan fasilitas komunikasi data karena manajemen ini sudah terhubung dengan suatu jaringan . Perkembangan dunia usaha semakin meningkat ditunjang dengan perkembangan komunikasi yang mempermudah organisasi atau perusahaan untuk mengakses data, sehingga mengubah manajemen basis data menjadi manajemen basis data tingkat lanjut didukung dengan fasilitas data warehousing dan fasilitas basis data berbasis web sebagai salah satu strategi organisasi dalam meningkatkan kinerja dan keuntungan organisasi. Data Collection and Database Creation (1960s and earlier). Database Management Systems (1970s – early 1980s)
Konsep Data Warehousing Konsep dasar dari data warehousing adalah informasi yang dikumpulkan dalam suatu gudang penyimpanan dan merepresentasikan solusi untuk pengaksesan data didalam sistem non relasional. Sehingga data warehousing dapat disebut sebagai database yang berorientasi pada subyek, terintegrasi, mempunyai Time Variant dan non-valitile.
Berorientasi pada aplikasi : data digunakan untuk proses bisnis. Sebagai contoh : sistem perbankan dengan fileterpisah yang sudah dalam bentuk normal untuk setiap proses bisnis. o Berorientasi pada subyek : data digunakan untuk subyek bisnis, misalinformasi nasabah. Data dalam bentuk denormalisasi dimana sebuah record dapat meliputi keseluruhan proses bisnis. o Data terperinci Data ringkas Struktur statik Struktur dinamik Target operator komputer Target pengambil keputusan pada seluruh tingkatan Volatile (data dapat diubah) Non volatile (data tidak bisa diubah setelah dimasukkan) Kebutuhan data selalu diketahui sebelum rancangan system Kebutuhan data sama sekali tidak diketahui sebelum rancangan system Mengikuti siklus hidup pengembangan klasik dimana iterasi rancangan diselesaikan melalui normalisasi data, dan memeriksa kebutuhan pemakai Siklus hidup pengembangan sama sekali berbeda, dimana pemakai menggunakan aplikasi struktur data yang ada dan membuat rancangan siap untuk dianalisis Performansi penting karena jumlah pemakai konkuren sangat besar dalam mengakses data Masalah performansi lebih longgar Karena jumlah pemakai jauh lebih sedikit dalam mengakses data sehingga tidak ada masalah konkuren yang perlu diperhatikan. Penggerak-transaksi (Transaction-driven) Penggerak-analisis (Analysis-driven) Data harus selalu tersedia untuk pemakai akhir (back up dan recovery harus terencana dengan baik) Tidak mempunyai tingkat kebutuhan ketersediaan data yang sama (perencanaan back up dan recovery lebih longgar) Mencerminkan situasi mutakhir Mencerminkan nilai historis.
Untuk mencapai suatu data warehouse kelihatannya merupakan suatu tantangan besar dan memang demikian. Bahkan begitu besarnya sehingga beberapa pakar menyarankan pendekatan yang lebih sederhana yaitu menerapkan sesuatu yang dinamakan data mart. Data mart adalah database yang berisikan data yang menjelaskan satu segmen operasi perusahaan. Misalnya perusahaan mungkin memiliki data mart pemasaran, data mart smberdaya manusia, dsb.
Istilah yang sering digunakan bersama-sama dengan data warehouse dan data mart adalah data mining. Data mining adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pemakai. Data mining membantu pemakai dengan mengungkapkan berbagai hubungan dan menyajikannya dengan suatu cara yang dapat dimengerti sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan. Data mining memungkinkan pemakai “menemukan pengetahuan” pada database yang dalam sepengetahuannya tidak ada. Contoh Data Mining : Sebuah bank telah memutuskan untuk menawarkan reksadana kepada para pelanggannya. Manajemen bank ingin mengarahkan materi promosi pada segmen pelanggan yang memberikan potensi bisnis terbesar.
Pendekatan yang dilakukan oleh para manajer adalah mengidentifikasi karakteristik yang mereka yakin dimiliki oleh pasar sasaran. Misalkan para manajer ingin mengarah pada pasangan muda, berpenghasilan ganda, dan kaya. Query dapat dimasukkan ke dalam DBMS, dan catatan yang tepat dapat dipanggil. Pendekatan yang seperti itu, yang mulai dengan hipotesis pemakai tentang bagaimana data tersebut terstruktur, disebut data mining berdasarkan verifikasi (verification-driven data mining). Kekurangan pendekatan ini adalah proses pemanggilan kembali diarahkan sepenuhnya oleh pemakai. Informasi yang dipilih tidak lebih baik daripada pandangan pemakai terhadap data tersebut. Ini merupakan cara tradisional untuk bertanya pada database.
Pendekatan lain memungkinkan sistem data mining mengidentifikasi pelanggan terbaik untuk promosi tersebut. Sistem itu menganalisis database, mencari kelompok-kelompok dengan karakteristik umum. Dalam contoh bank, sistem data mining mungkin mengidentifikasi bukan hanya kelompok pasangan muda lulusan universitas tetapi juga pasangan yang sudah pensiun yang bergantungpada jaminan sosial dan pensiun. Sistem data mining dapat melaksanakan analisis selangkah lebih jauh, dengan merekomendasikan satu set promosi yang diarahkan pada kedua kelompok tersebut.
ORDBMS: ORDBMS (Object Relational Database Management System) Penggunaan teknologi RDBMS pada awalnya sangat dominan, tetapi dikarenakan fasilitas–fasilitas yang ada pada RDBMS tidak lagi sesuai dengan aplikasi tingkat lanjut, maka RDBMS digantikan dengan OODBMS. Pada OODBMS terdapat banyak sekali bentuk-bentuk object oriented seperti metode encapsulation, inheritance, polymorphism, dll.Model data relasional lanjutan tidak hanya ada satu , tetapi terdapat berbagai macam model data, dimana karakteristik dan tingkat kebutuhan data yang telah dibuat. Bagaimanapun semua model data yang akan digunakan mengacu pada konsep objek dan mempunyai kemampuan untuk menyimpan data di dalam database. Berbagai macam terminologi yang digunakan untuk sistem model relasional tingkat lanjut yaitu ERDBMS. Tapi sekarang ini untuk system berbasis objek dapat digunakan OODBMS. Inti dari kinerja RDBMS yaitu ada pada optimasi queri-nya dan juga pengetahuan mengenai bagaimana mengeksekusi fungsi dari user-define secara efisien, mengambil keuntungan dari pengindeksan pada struktur yang baru, memetakan queri dengan cara baru, dan menavigasi antara data menggunakan referensi data. Penggunaan OODBMS untuk suatu organisasi yang sangat besar dan universal tidak lagi sesuai sehingga untuk mendukung kinerja dari organisasi tersebut dibutuhkan suatu ORDBMS (Objeck Relational Database Management System). ORDBMS memiliki fasilitas untuk mendefinisikan data yang kompleks, menspesialisasikan struktur indeks dibutuhkan untuk mengefisienkan pengambilan data. ORDBMS digunakan untuk dua sampai tiga dimensional data.
Basis data aktif yang juga disebut Active Database adalah suatu sistem basis data yang tidak hanya menyimpan data tetapi juga dapat melakukan suatu aksi tertentu terhadap sebuah event dengan menambahkan suatu elemen dinamis dan memiliki kemampuan memantau event untuk mendeteksi ketika data tertentu dimasukkan, dihapus, diubah, atau dipilih kemudian secara otomatis mengeksekusi suatu aksi sebagai respon dari event yang terjadi dan kondisi tertentu terpenuhi. Basis data aktif merupakan aspek prosedural dari keseluruhan lingkungan yang dikelola oleh basis data dan terdeklarasi eksplisit. Basis data aktif merupakan kombinasi dari basis data statis tradisional dan active rules , yang berarti mekanisme secara otomatis untuk memelihara integritas data dan memberi fasilitas dalam memperlengkapi fungsionalitas basis data.
Fasilitas-fasilitas yang dimiliki oleh basis data aktif antara lain logika pengolahan ada di dalam database dan dikelola oleh DBMS dan tidak dikelola oleh program aplikasi, bentuk monitoring event dan kondisi yang mempengaruhi data disediakan oleh DBMS, serta sarana untuk men-trigger logika ada di dalam DBMS.
Sistem basis data konvensional disebut basis data pasif dalam arti manipulasi data bisa dijalankan oleh database hanya dengan perintah yang diberikan langsung oleh pengguna atau program aplikasi yang terletak di luar basis data. Sedangkan basis data aktif merupakan pengembangan dari database yang memindahkan sifat reactive program ke dalam database. Salah satu contoh fungsi yang secara efisien dapat dilakukan oleh basis data aktif, akan tetapi di dalam basis data pasif harus diprogram di dalam aplikasi adalah integrity constraint dan triggers. Basis data pasif memiliki keterbatasan untuk mengontrol bentuk-bentuk integrity constraint seperti adanya data tertentu yang harus memenuhi nilai unik atau beberapa data yang harus berisi keterhubungan dengan data lain. Selain itu pada penggunaan triggers pada basis data pasif, jika terjadi perubahan pada konstrain atau triggers itu sendiri maka harus bisa menemukan dan memodifikasi program atau kode yang relevan di setiap aplikasi. Sedangkan pada basis data aktif, memiliki kemampuan untuk mengontrol integrity constraint pada keseluruhan database dan penggunaan triggers yang mampu menjalankan suatu aksi ketika mendeteksi suatu kejadian tertentu tanpa mencari kode-kode yang relevan pada program aplikasi untuk ikut diubah.
Arsitektur basis data aktif yang sering digunakan termasuk dalam sistem arsitektur berlapis ( layered architecture ) dimana semua komponen basis data aktif terletak “di atas” basis data konvensional. Pada sistem arsitektur ini, basis data konvensional bisa diubah menjadi basis data aktif tanpa perlu memodifikasi basis data pasif secara keseluruhan. Bentuk dari arsitektur basis data pasif. Komponen Pembangun Basis Data Aktif Basis data aktif dibangun dengan masih memiliki kemampuan atau fasilitasfasilitas dari basis data pasif, seperti konkurensi, query language, konstrain. Hanya saja pada basis data aktif lebih menekankan pada fungsi-fungsi tertentu yang mampu memberikan mekanisme yang sangat kuat dengan input atau event yang sederhana tapi bisa melakukan perubahan yang sangat besar secara otomatis Client/Server Dengan makin berkembangnya teknologi jaringan komputer, sekarang ini ada kecenderungan sebuah sistem yang menggunakan jaringan untuk saling berhubungan. Dalam jaringan tersebut, biasanya terdapat sebuah komputer yang disebut server, dan beberapa komputer yang disebut client. Server adalah komputer yang dapat memberikan service ke server, sedangkan client adalah komputer yang mengakses beberapa service yang ada di client. Ketika client membutuhkan suatu service yang ada di server, dia akan mengirim request kepada server lewat jaringan. Jika request tersebut dapat dilaksanakan, maka server akan mengirim balasan berupa service yang dibutuhkan untuk saling berhubungan menggunakan Socket. Pengertian Client Server
Kelebihan dan Kekurangan pada Sistem Database
Kecepatan dan kemudahan (speed) Dengan menggunakan basis data, pengambilan informasi dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Basis data memiliki kemampuan dalam mengelompokan, mengurutkan bahkan perhitungan dengan metematika. Dengan perancangan yang benar, maka penyajian informasi akan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah.
Pemusatan kontrol data Karena cukup dengan satu basis data untuk banyak keperluan, pengontrolan terhadap data juga cukup dilakuan di satu tempat saja. Jika ada perubahan data alamat mahasiswa misalnya, maka tidak perlu kita meng-update semua data dimasing-masing bagian tetapi cukup hanya disatu basis data.
Efesiensi ruang penyimpanan (space) Dengan pemakaian bersama, tidak perlu menyediakan tempat penyimpanan diberbagai tempat, tetapi cukup satu saja sehingga ini akan menghemat ruang penyimpanan data yang dimilikioleh sebuah organisasi.
Keakuratan (Accuracy) Penerapan secara ketat aturan tipe data, domain data, keunikan data, hubungan antara data, dan lain-lain, dapat menekan keakuratan dalam pemasukan/penyimpanan data.
Ketersediaan (availability) Dengan basis data kita dapat mem-backup data, memilah-milah data mana yang masih diperlukan dan data mana yang perlu kita simpan ke tempat lain. Hal ini mengingat pertumbuhan transaksi suatu organisasi dari waktu ke waktu membutuhkan media penyimpanan yang semakin besar.
Keamanan (Security) Kebanyakan DBMS dilengkapi dengan fasilitas manajemen pengguna diberikan hak akses yang berbeda-beda sesuai dengan pengguna dan posisinya. Basis data bisa diberikan passwordnya untuk membatasi orang yang mengaksesnya.
Kebebasan data (Data Independence) Jika sebuah program telah selesai dibuat, dan ternyata ada perubahan isi/struktur data. Maka dengan basis data, perubahan ini hanya perlu dilakukan pada level DBMS tanpa harus membongkar kembali program aplikasinya,
User view Basis data penyediaan pandangan yang berbeda-beda untuk tiap-tiap pengguna. Sebagai contoh kita memiliki data-data dari perusahaan yang bergerak dibidang retail. Data yang ada berupa data barang, penjualan, dan pembelian sehingga ada beberapa jenis pengguna yang memerlukan informasi terkait dengan data perusahaan tersebut.
Lebih Mahal Sistem basis data membutuhkan sumber daya yang tinggi, terlebih untuk melakukan perawatannya yang secara berkala.
Proses back up cukup memakan waktu. Sistem basis data mencakup banyak file, sehingga jika dilakukan back up akan menghabiskan waktu.
Bila ada akses yang tidak benar, kerusakan dapat terjadi. Kesalahan dalam mengakses bisa menyebabkan berbagai masalah, terutama oleh sembarang pengguna.
Sistem lebih rumit, sehingga memerlukan orang ahli. Sistem basis data sangat kompleks, tidak sembarang orang bisa menanganinya. Terutama dengan berbagai macam resiko, sehingga hanya orang ahli yang hanya bisa menanganinya.