data scanning

Penerapan Basis Data Terpartisi
dalam Rancang Bangun Sistem
Penggajian-Pengupahan dengan
Model Jaringan Client-Server.
Oleh :
Yulis Dwi Anto
(04410100036)
Pembimbing : 1) Januar Wibowo,S.T. , M.M
2) Tegar Heru Susilo, S.kom
SEKOLAH TINGGI
MANAJEMEN INFORMATIKA & TEKNIK KOMPUTER SURABAYA
2011
Latar Belakang
• Memanajemen data transaksi seperti
upah dan gaji karyawan dgn kuantitas
besar seperti 3000 transaksi data perhari
terasa berat.
• Berharap adanya program 1 klik untuk 1
proses
dengan
spreadsheet
sulit
diwujudkan.
• Perlunya suatu solusi untuk melakukan 1
klik untuk satu proses.
Permasalahan
• Pertimbangan model jaringan yang memenuhi
kebutuhan integritas data dalam workgroup dan
keamanannya serta privasi data.
• Model Client-server dipilih untuk memenuhi
kebutuhan solusi tersebut.
• Model
Client-server
menyebabkan
data
berkumpul di server sehingga beban respon
server akan semakin berat dengan semakin
banyaknya klien yang bekerja dalam waktu
bersamaan.
Permasalahan
• Solusi membutuhkan strategi yang lebih baik
untuk memanajemen data pada server terutama
untuk kecepatan proses scanning di server.
• Pertimbangan penggunaan pemartisian basis
data untuk proses scanning dengan jumlah data
yang besar di server dengan pertimbangan
mempersingkat waktu respon server untuk tiap
request dari klien.
• Uji coba keefektifan pemartisian basis data
untuk efesiensi waktu respon server.
Definisi Pemartisian
• Menurut Sam R. Alapati “Partition is a way
of logically dividing a large table into
smaller chunks to facilitate query
processing.
DML
operations,
and
database manegement. All the partitions
share the same logical definition, column
definition, and constraints.” (Alapati , Sam
R, 2008 :280).
Definisi Pemartisian
• “Partitioning takes this notion a step
further, by enabling you to distribute
portions of individual tables across a file
system according to rules which you can
set largely as needed. In effect, different
portions of a table are stored as separate
tables in different locations.”
• (MySQL,2011:http://dev.mysql.com/doc/ref
man/5.1/en/partitioning-overview.html).
Keuntungan pemartisian
• Pemartisian(horisontal) memungkinkan untuk
menyimpan lebih banyak data ke dalam satu
tabel dari pada sebuah disk atau file sistem
partisi(hal ini berhubungan dengan kuota
sebuah tabel ).
• Data yang hilang sia-sia akan lebih mudah untuk
diperbaiki dengan melakukan penghapusan
partisi dimana data tersebut hilang. Contoh
penghapusan partisi ialah ;
ALTER TABLE employees DROP PARTITION p0;
• Untuk mengembalikan pertisi ;
ALTER TABLE ADD PARTITION (PARTITION p4 VALUES LESS THAN
(2000));
Keuntungan pemartisian
• Penggunaan where clause akan terbantu
meningkat performanya karena apabila where
clause yang diberikan tepat pada atau pada satu
atau beberapa area partisi maka sistem tidak
akan perlu mencari pada partisi-partisi lainnya
(partition pruning ).
• Kueri yang mengandung fungsi agregate seperti
SUM() atau COUNT() akan dengan mudah
dapat di parallelized(bahwasanya penjumlahan
yang dilakukan bisa dilakukan secara
berkesinambungan dari satu partisi ke partisi
lainya ).
Keuntungan pemartisian
• Memperoleh sistem jelajah kueri yang
lebih baik dengan melakukan penyebaran
data scanning dan data seeking pada
beberapa segmen data .
Pemartisian Basis Data didalam
OLTP
• Pemartisian basis data seharusnya tidak
diterapkan pada sistem OLTP karena
keuntungan-keuntungan dari pemartisian
basis data tidak akan berdampak banyak,
menurutnya pada sistem OLTP tidak
didapati proses data scanning pada skala
besar karena desain OLTP memang tidak
memperkenankan adanya desain dengan
index data berskala besar. Merujuk pada
Thomas Kyte(2010:565)
Pearson Product Moment
• Menurut Eddy Herjanto (2009:200) , koefisien
korelasi merupakan ukuran relatif tingkat
hubungan yang terdapat diantara variabel
dependen dan variabel independen. Korelasi
Pearson
Product
Moment
merupakan
koefisien korelasi yang banyak digunakan
dalam penelitian. Koefisien korelasi antara
variabel X dan variabel Y dilambangkan
dengan rxy atau r
saja dapat dihitung
dengan rumus sebagai berikut;
Desain Permartisian
• Model Pemartisian
Context Diagram Sistem
DFD Level 0
CDM Tabel2 Transaksional
PDM Tabel2 Transkasional (1)
PDM Tabel2 Transaksional (2)
Solusi
• Klien (OLTP)
Solusi
• Server (Berdimensi Waktu)
Implementasi Pemartisian
•
Struktur Tabel Master_gaji.
Implementasi Pemartisian
•
Struktur Tabel Master_THR.
Implementasi Pemartisian
Evaluasi
• Evaluasi kecepatan respon kueri server dari
klien dilakukan untuk mengetahui tingkat
efektifitas pemartisian basis data yang telah
dilakukan. Pengujian dilakukan pada server
dengan spesifikasi berikut ;
- Prosessor Intel 2140 dengan kecepatan clock 1,6 GHz .
- RAM 1 GB
• Pengujian ini dilakukan atas data pada server
dengan klien yang berada pada komputer sama
dengan server atau kueri dilakukan pada local
host
• Lingkungan sumber daya memori komputer uji
coba dikondisikan konstan
Kueri di Uji
Kueri di Uji
Kueri di Uji
Kueri di Uji
Kueri di Uji
Karakteristik Kueri di Uji
Hasil Pengujian
• Semua
hasil
pengujian
penyelesaian kueri berikut ini ialah
satuan waktu detik.
• Variabel independen ialah jumlah
dan variabel dependen ialah
penyelesaian kueri.
waktu
dalam
partisi
waktu
Hasil Uji 12 Partisi
Hasil Uji 9 Partisi
Hasil Uji 6 Partisi
Hasil Uji 3 Partisi
Hasil Uji Tanpa Partisi
r Korelasi Uji
• Rata-rata r Korelasi ialah : -0.705
Kesimpulan
•
Dari hasil perhitungan analisa korelasi di atas
didapatkan bahwa pada semua kueri menunjukkan
angka negatif yang artinya antara jumlah partisi
dengan waktu kueri ialah saling mempengaruhi secara
terbalik/negatif. Artinya semakin banyak(detail) jumlah
partisi dalam tabel basis data maka kecenderungan
waktu untuk menyelesaikan kueri select pada tabel
basis data tersebut ialah semakin kecil. Atau dapat
dikatakan bahwa dengan detailnya pemartisian basis
data terdapat rata-rata 70.5% kecenderungan
meningkatkan kecepatan dalam menyelesaikan kueri
select.
Kesimpulan
•
Pemartisian basis data tidak banyak
membantu dalam memperkecil waktu
kueri select jika karakteristik kueri ialah
spesifik dalam jarak dan memiliki jumlah
data scan yang kecil seperti halnya kueri
ke 3 sehingga hubungan korelasi antara
jumlah partisi dengan waktu kueri ialah
relatif kecil yang diwakili dengan angka
r = -0.378.
Daftar Rujukan
• Alapati, Sam R., 2008 , Expert Oracle
Database 11g Administration, Apress.
• Herjanto, Eddy, 2009, Sains Manajemen,
Grasindo.
• Kyte, Thomas, 2010, Expert Oracle Database
Architecture: Oracle Database Programming 9i,
10g, and 11g Techniques and Solutions ,
Apress.
• MySQL, Documentation Library, 2011, MySQL
5.1 Reference Manual, 08 Februari 2011.
<http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitio
ning-overview.html>