DATABASE MANAGEMENT SYSTEM
Eko Purwanto¹, Kiki Maulana², Kusuma Ayu Laksitowening³
¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Abstrak
Besarnya data merupakan salah satu permasalahan yang ada pada basis data. Ketika data banyak, maka pengaksesan data memerlukan waktu yang banyak sehingga menyebabkan performansi database turun. Untuk mengatasi masalah dengan banyak data, muncul sebuah teknologi yaitu partitoning tabel. Dengan menggunakan partitioning tabel, data yang besar dapat dibagi menjadi bagian-bagian kecil sehingga dapat meningkatkan performansi.
Partitioning tabel adalah metode memecah tabel ke dalam beberapa segment (partisi atau subpartisi), di mana tabel konvensional hanya mempunyai satu segment. Partitioning tabel memiliki beberapa metode yaitu partitioning by range, partitioning by hash, partitioning by list, partitioning by range-list dan partitiongin by rangehash. Metode – metode tersebut memiliki karakteristik untuk tabel tertentu dan untuk query tertentu saja. Pada kenyataanya apabila terdapat tabel dengan karakteristik yang dapat dilakukan dengan semua metode partisi dan query yang digunakan bermacam – macam. maka untuk menentukan metode partisi sulit untuk dilakukan. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini akan dimplementasikan dan dianalisis
performansi dari pengaksesan data yang telah dipartisi menggunakan beberapa metode
partitioning pada tabel yang memiliki beberapa karakteristik dengan query yang berbeda – beda. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa untuk studi kasus yang dimplementasikan metode partitioning yang terbaik adalah partitioning by range, dan jumlah partisi dapat mempengaruhi performansi.
Kata Kunci : Basis Data, Performansi, Partitioning Range, Partitioning Hash, Partitioning List, Partitioning Range List, Partitioning Range Hash
Abstract
The large data is one of the problems that exist in the database. When data is overwhelming, to accessing the data requires a lot of time, causing decreased performance database. To solve the problem with a lot of data, appearing a technology that is partitioning table. By using the partitioning table, large data can be divided into smaller parts so it can improve performance. Partitioning table is a method to break tables into several segments (partitions or subpartisi), in which conventional table has only one segment. Partitioning table has several methods, there are partitioning by range, partitioning by hash, partitioning by list, partitioning by range-list and partitiongin by rangehash. Thus methods have the characteristic to a particular table and to a particular query. In fact if there is table with characteristics that can be done with all methods of partitions and used in a variety of queries - then to determine the kind of the partition method is difficult. Therefore, in this final project will be implemented and analyzed the performance of accessing data that has been partitioned using several methods of partitioning on the table that has several characteristics with different queries.
From the testing that has been done, it can be concluded that for the case study that implemented the best partitioning method is the partitioning by range, and the number of partitions can affect performance.
Keywords : Database, Performance, Partitioning Range, Partitioning Hash, Partitioning List, Partitioning Range List, Partitioning Range Hash
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
1. Pendahuluan
1.1. Latar Belakang Masalah
Dalam berbagai aplikasi, banyak yang tidak lepas dari database. Database merupakan hal yang penting, karena dengan adanya database, aplikasi dapat menyimpan, memproses dan menampilkan informasi yang diinginkan oleh user.
Database dapat disamakan dengan toko buku. Kenapa dapat menyamakan database dengan toko buku, karena toko buku memiliki koleksi buku yang sangat
banyak, database memiliki data yang sangat banyak. ketika buku baru diterima oleh toko buku, mereka akan menempatkan buku tersebut pada tempat buku yang sedang tidak digunakan untuk memajang buku. Hal ini, dapat menyulitkan pembeli atau costumer saat mencari buku yang diinginkan, pembeli akan mencari buku dengan mengelilingi seluruh area yang ada pada toko buku tersebut sampai menemukan buku yang diinginkan.
Masalah di atas, sama dengan database. Jika data tanpa di pilah-pilah maka akan membebani server dalam pengaksesan data. Data harus discan satu persatu sampai ditemukannya data yang diinginkan. Jika data sedikit, tidak akan menimbulkan permasalahan, akan tetapi jika datanya mencapai jutaan atau puluhan juta akan menimbulkan permasalahan yaitu lamanya waktu pencarian karena harus mencari satu-persatu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, muncul sebuah teknologi partitioning tabel. Partitioning membantu untuk mengelola data pada database, sehingga data yang sama dikelompokkan bersama menjadi data yang mudah diakses dan dikelola. Partitioning tabel adalah memecah tabel ke dalam beberapa segment (partisi atau subpartisi), di mana tabel konvensional hanya mempunyai satu segment. Partisi tabel dapat membagi tabel menjadi beberapa bagian berdasar kategori khusus, sehingga beban kerja server tidak berat saat pengaksesan data pada periode tertentu, karena tidak semua record data itu di-scan, sehingga waktu eksekusi query lebih cepat.
Terdapat beberapa metode partitioning tabel yaitu range, list, hash,
range-hash dan range-list partitioning. Range partitioning digunakan untuk tabel
yang mempunyai range tertentu. List partitioning digunakan pada tabel dengan kolom yang memiliki nilai variasi tidak terlalu banyak. Hash partitioning digunakan jika range dan list partitioning tidak cocok. Composite Range-hash
partitioning adalah partisi range kemudian disubpartisi hash. Range-list partitioning, tabel terpartisi dengan range partitioning terlebih dahulu kemudian
disubpartisi dengan list partitioning.
Jika terdapat tabel yang memiliki karakteristik dari beberapa partisi, maka tidak dapat langsung menentukan metode partisi yang terbaik untuk tabel tersebut, sehingga perlu adanya analisa performansi yang terbaik untuk metode partisi.
Dalam implementasi ini diharapkan dapat dilakukan pemilihan metode
partitioning tabel yang optimal dengan melihat parameter elapsed time, CPU time
dan disk.
1.2.
Perumusan Masalah
Masalah yang akan diteliti berdasarkan latar belakang diatas adalah bagaimana performansi pengaksesan data pada tabel terpartisi menggunakan
2
range, list, hash, composite range-hash, dan composite range-list partition
berdasar parameter elapsed time atau total waktu dalam pengaksesan data, selain itu dilihat berdasarkan CPU time dan disk yang digunakan.
Berdasarkan perumusan masalah di atas, maka pada tugas akhir ini ada beberapa batasan masalah yang digunakan, yaitu :
a. Menggunakan metode range , list, hash, composite range-hash dan
composite range-list partitioning pada oracle 10g.
b. Parameter pengukuran yang dianalisa adalah elapsed time dari pengaksesan data serta CPU time, dan disk pada tabel yang telah dipartisi.
1.3. Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan tugas akhir ini adalah melakukan perbandingan dan analisa antara metode partisi range, list, hash, composite
range-hash dan composite range-list terhadap performansi pengaksesan data
berdasarkan parameter elapsed time dalam pengaksesan data serta CPU time dan disk.
1.4.
Metodologi Penyelesaian Masalah
Metodeologi yang akan digunakan untuk menyelesaikan tugas akhir ini adalah : 1. Studi Literatur.
Studi Literatur dengan mempelajari literatur-literatur yang relevan dengan permasalahan yang meliputi : melakukan studi pustaka dan referensi mengenai Konsep basis data, Database Management System Oracle 10g,
Partitioning pada database Oracle 10g.
2. Pengumpulan Data.
Mencari data yang akan digunakan sebagai studi kasus, dalam tugas akhir ini adalah data sample dari sistem CME telemetering perangkat MSC (Mobile Switching Controller).
3. Analisis dan Perancangan Perangkat Lunak Uji.
Merancang aplikasi bantu untuk pengujian performansi dari query pengaksesan data pada tabel terpartisi.
4. Implementasi Sistem.
Membangun perangkat lunak bantu untuk menguji performansi pengaksesan data tabel yang telah terpartisi menggunakan beberapa metode partitioning dengan parameter elapsed time, CPU time dan disk I/O.
5. Pengujian Sistem dan Analisis Hasil.
Melakukan proses pengujian terhadap pengaksesan data yang telah terpartisi dengan beberapa metode partisi menggunakan perangkat lunak bantu, dimana akan dilakukan testing berdsarakan beberapa query yang diinputkan. Kemudian melakukan analisis performansi dari beberapa query yang diinputkan.
6. Pengambilan Kesimpulan dan Penyusunan Laporan
Pada tahap terakhir ini diambil kesimpulan berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya untuk kemudian disusun laporan terhadap analisis yang telah dilakukan.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari Tugas Akhir ini adalah :
1. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap studi kasus, dimana tabel untuk pengujian memiliki kolom yang memiliki karakteristik yang dapat dilakukan dengan partition range, list, dan hash. Didapatkan bahwa metode partisi by range memiliki performansi yang baik pada query uji select, update dan delete ketika menggunakan query pengaksesan data mengunakan kondisi partition key. Sedangkan untuk query insert, tabel tanpa partisi memiliki performansi terbaik dikarenakan proses yang terjadi adalah insert konvensional, tidak ada pengecekan partition key seperti pada tabel terpartisi.
2. Partition by list dan hash memiliki performansi yang kurang baik dibandingkan range, karena dalam pengaksesan data dalam pencarian
partition key nya lebih lama. Partition composite ( partition by
rangehash dan partition by rangelist ) performansi lebih lama dikarenakan mengakses subpartisi yang lebih banyak.
3. Penggunaan jumlah partisi sangat berpengaruh terhadap performansi eksekusi query. Dengan bertambahnya jumlah partisi, untuk query dengan kondisi melibatkan partition key, maka performansi akan semakin cepat, ketika menggunakan query kondisi melibatkan non partition key, performansi dari query akan menurun atau semakin lama.
4. Penggunaan index pada tabel partisi berpengaruh terhadap eksekusi query, dari beberapa hasil uji didapatkan bahwa penggunaan index pada tabel partisi memperlambat perfomasi karena harus melewati beberapa tahap, yaitu pengecekan partisi dan index dan juga data yang digunakan memiliki tingkat perbedaan yang kecil.
5.2 Saran
Saran yang dapat digunakan untuk perkembangan selanjutnya :
1. Semakin berkembangnya teknologi, saat ini muncul metode partisi yang terbaru. Diharapkan adanya penelitian performansi untuk membandingkan metode yang sudah ada dengan yang terbaru.
2. Membandingkan metode partisi horisontal dengan metode partisi vertikal.
50
Daftar Pustaka
[1]. http://rohmad.net/2008/07/26/Partitioning-tabel-definisi-dan-contoh/ [2]. http://rohmad.net/2008/09/14/Partitioning-tabel-segment-tabelspace/ [3]. Kevin Loney.2004.Oracle 10g:The Complete Reference”.McGraw Hill. [4]. Nugraha. Adi. Menjadi Administrator Basis Data ORACLE 10g.
2008.Bandung:Informatika.
[5]. Oracle.2005.”Oracle Database Concept”.Oracle [6]. Oracle.2007.”Oracle Partitioning”.Oracle.
[7]. rob mattison.1997.”understanding database management system second
edition”.McGraw Hill.
[8]. Samsyiar. Evara. 2004. Oracle 9i : Optimasi Database. PT Elex Media Komputindo Jakarta.
[9]. silberschatz.korth.sudharsan.2002.”database system concepts”.Mc Graw Hill. [10]. Wikipedia. 2007.”database management system”.http://wikipedia.com.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
