• • • • • • • • • • • •

« Pengenalan Database Temporal:
Database temporal merupakan database non-relational yang terintegrasi dengan
aspek waktu, misalnya model data temporal dan versi temporal dari bahasa query
terstruktur.
Lebih spesifik lagi aspek temporalnya biasa sudah termasuk waktu yang valid dan
waktu transaksi. Atribut-atribut ini muncul bersamaan pada form data bitemporal.

Waktu yang valid ditunjukkan dengan periode waktu kejadian yang sama
dengan waktu pada dunia sebenarnya

Waktu transaksi adalah periode waktu saat menyimpan suatu kejadian ke
database

Data bitemporal mengkombinasikan waktu valid dan waktu transaksi
Keterangan: kedua periode waktu tidak harus sama untuk suatu kejadian yang sama.
Misalkan kita menyimpan databse pada database temporal pada abad ke 18. Waktu
yang valid adalah diantara 1701 dan 1800. Sedangkan waktu transaksi dihitung pada
saat kita memasukan suatu kejadian ke dalam databse, contoh 21 Januari 1998.
« Mengapa Kita Butuh Database Temporal:
Sejak dua decade terakhir, model data relational sudah menjadi sangat popular
karena simpel dan memiliki fondasi matematis yang solid. Namun, model data
relational seperti yang dikatakan Codd[Cod70] tidak menyimpan address dari
dimensi temporal suatu data. Data yang seharusnya dibedakan dari waktunya tetap
diperlakukan sama dengan data lainnya. Hal ini tidak memenuhi aplikasi yang harus
membedakan nilai data pada waktu lampau, saat ini, dan/atau data pada masa
depan—padahal dikehidupan nyata kita akan sering berurusan dengan data seperti
ini. Kenyataannya, kebanyakan aplikasi membutuhkan data temporal untuk
keperluan tertentu.
« Tujuan Utama dari Database Temporal:




Mengidentifikasi tipe data yang cocok dengan waktu



Mudah dalam mengerjakan data temporal


Memiliki model relational untuk mendeskripsikan data temporal
Mencegah hilang/berubahnya deskripsi suatu objek tertentu
Menyediakan aljabar query untuk mengatasi data temporal
Tetap compatible dengan database lama yang tidak menggunakan data
temporal
« Apa yang Dapat Kita Lakukan dengan Database Temporal:
Merecord setiap perubahan data dengan baik sekali
Setiap pendeskripsian objek dapat didefinisikan tanpa ada perubahan yang
tidak diinginkan
Memiliki aljabar query untuk mengatasi data temporal

Tetap mampu mengatasi data static (tanpa dimensi waktu) pada database
temporal


Aljabar database yang lama tetap dapat berjalan di database temporal
Aljabar query yang baru untuk mengkontrol dimensi waktu mirip dengan
aljabar database yang lama
« Solusi lain tentang Database Temporal:



Menambahkan waktu valid
Menambahkan waktu transaksi
Menambahkan kedua hal di atas
Pendekatan lainnya
Post 2 (23 Juni 2009)
Untuk memperjelas pengertian mengenai database temporal, maka saya akan
memasukan sebuah contoh yang membandingkan penanganan suatu kasus bila
dibuat database secara biasa dan dengan database menggunakan database
temporal.
Contoh kasus yang diambil berasal dari biografi singkat tokoh buatan bernama Joel
Wahyudi. Joel Wahyudi lahir pada tanggal 3 April 1975 di rumah sakit Medicine
County, sebagai anak dari Hendro Wahyudi dan Irma Wahyudi yang bertempat
tinggal di Smallville. Hendro Wahyudi dengan bangga mendaftarkan kelahiran anak
pertamanya tanggal 4 April 1975 di kota Smallville. Joel tumbuh besar menjadi
seorang pelajar cemerlang dan lulus dengan sangat baik pada tahun 1993. Setelah
kelulusan, ia pergi untuk hidup sendiri di kota Bigtown. Meski Joel pindah pada
tanggal 26 Agustus 1994, ia lupa untuk mendaftarkan perubahan alamatnya secara
resmi. Hingga akhirnya pada akhir musim, ibunya mengingatkan Joel untuk
mendaftarkan kepindahannya, yang kemudian ia lakukan beberapa hari setelahnya
yaitu pada 27 Desember 1994. Meskipun Joel memiliki masa depan yang sangat
menjanjikan, namun kisahnya berakhir dengan tragis. Joel Wahyudi mengalami
kecelakaan tertabrak truk pada 1 April 2001. Yang pada hari itu juga langsung
dilaporkan berita kematiannya secara resmi.
«Menggunakan Database Standar:
Untuk menyimpan kehidupan Joel Wahyudi di sebuah (non-temporal) tabel
database, kita menggunakan table Person(Name,Address). Untuk memudahkan,
Name kita buat menjadi primary key dari tabel Person.
Ayah Joel secara resmi melaporkan kelahiran anaknya pada 4 April 1975. Hal ini
berarti pada sebuah kantor di Smallville, dimasukan data berikut ke database pada
tanggal saat itu: Person(Joel Wahyudi,Smallville). Perhatikan bahwa tanggalnya
sendiri tidak dimasukan ke database. Setelah lulus kemudian Joel pindah, namun ia
lupa mendaftarkan alamat barunya. Data milik Joel pada database tidak berubah
sampai 27 Desember 1994, yaitu ketika akhirnya ia mendaftar ke kantor di Bigtown.
Kantor di Bigtown mengupdate alamatnya di database. Tabel Person saat ini berisi
Person(Joel Wahyudi,Bigtown). Perhatikan bahwa informasi alamat Joel di Smallville
telah ditimpa. Maka tidak ada cara untuk mengakes informasi yang hilang tersebut
melalui database. Setiap kantor yang mengakses databse pada 28 Desember 1994
akan mendapatkan Joel tinggal di Bigtown. Secara teknis: jika sebuah komputer
melakukan query SELECT ADDRESS FORM PERSON WHERE NAME=’Joel Wahyudi’
pada 26 Desember 1994, menghasilkan: Smallville. Menjalankan query yang sama
pada 2 hari selanjutnya menghasilkan Bigtown.
Sampai dengan kematian trgaisnya, database akan menyatakan Joel tinggal di
Bigtown. Pada 1 April 2001 akhirnya petugas menghapus Joel Wahyudi dari databse.
Maka pemanggilan query di atas tidak akan menghasilkan hasil apapun.
Tanggal
Yang terjadi di dunia nyata Perubahan di Database
Tampilan di Database
3 April
Tidak ada Person dengan nama
Kelahiran Joel
Tidak ada
1975
Joel Wahyudi
4 April
Hendro melaporakan kelahiran Inserted:Person(Joel
Joel Wahyudi tinggal di
1975
anaknya ke kantor secara resmi Wahyudi, Smallville)
Smallville
Setelah kelulusan, Joel pindah ke
26 Agustus
Joel Wahyudi tinggal di
Bigtown, namun lupa untuk
Tidak ada
1994
Smallville
meregristasikan alamat barunya
26
Joel Wahyudi tinggal di
Desember Tidak ada
Tidak ada
Smallville
1994
27
Joel mendaftarkan alamat
Updated:Person(Joel Joel Wahyudi tinggal di
Desember
barunya
Wahyudi, Bigtown)
Bigtown
1994
1 April
Deleted:Person(Joel
Tidak ada Person dengan nama
Joel meninggal
2001
Wahyudi)
Joel Wahyudi
Post 3 (1 July 2009)
«Menggunakan Database Temporal dengan Waktu yang Valid:
Waktu yang valid (valid time) yang berarti waktu sebernarnya di dunia nyata. Pad
contoh di atas, tabel Person mendapat dua fields tambahan, yaitu Valid-From dan
Valid-To, yang menjelaskan kapan Address seseorang berlaku di dunia nyata. Pada 4
April 1975, Hendro dengan bangga mendaftarkan kelahiran anak pertamanya. Maka
petugas akan memasukkan data tersebut ke database yang menjelaskan Joel
bertempat tinggal di Smallville sejak 3 April. Perlu diketahui meski data dimasukkan
pada 4 April, namun database menjelaskan bahwa informasi tersebut berlaku sejak
tanggal 3. Petugas belum mengetahui apakah atau kapan Joel akan berpindah ke
tempat lain, sehingga pada field Valid-To di database diisi dengan infinity (∞).
Pemasukkan data ke basisdata berupa:
Person(Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, ∞).
Pada tanggal 27 Desember 1994, Joel melaporkan alamat barunya di Bigtown yang
sudah ia tinggali sejak 26 Agustus 1994. Petugas di kantor Bigtown tidak merubah
alamat milik Joel di database. Sang petugas menambahkan yang baru:
Person (Joel Wahyudi, Big Town, 26-Aug-1994, ∞).
Masukan data milik Joel sebelumnya (Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, ∞)
kemudian diupdate (tidak dihapus!). karena diketahui Joel sudah tidak tinggal di
Smallville pada 26 Agustus 1994, maka kolom Valid-To dapat terisi. Database
kemudian memiliki dua buah entry milik Joel
Person(Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, 26-Aug-1994).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 26-Aug-1994, ∞).
Saat Joel meninggal, database diupdate sekali lagi. Entry terbaru akan diupdate
menyatakan bahwa Joel tidak tinggal di Bigtown lagi. Tidak ada entry yang
ditambahkan karena tidak pernah dilaporkan surge sebagai alamat baru. Maka
database sekarang akan seperti ini
Person(Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, 26-Aug-1994).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 26-Aug-1994, 1-Apr-2001).
«Menggunakan Database Temporal dengan Waktu Transaksi:
Waktu transaksi adalah penggunaan database temporal menggunakan waktu pada
saat transaksi dilakukan. Dengan ini kita dapat menggunakan queri-queri yang
menampilkan status database pada waktu tertentu. Maka ada dua tambahan kolom
di tabel Person: Transaction-From dan Transaction-To. Transaction-From merupakan
waktu saat transaksi dilakukan, sedangkan Transaction-To adalah waktu transaksi
dibatalkan (atau menggunakan tak terhingga jikan belum akan dibatalkan).
Apakah yang akan terjadi jika alamat seseorang yang ada di database merupakan
alamat yang salah? Anggap seorang petugas secara tidak sengaja memasukkan
alamat atau tanggal yang salah? Atau, anggap orang yang memasukkan data
berbohong ketika memberi informasi untuk keperluan tertentu. Setelah mengetahui
data yang benar, maka petugas harus kembali mengupdate database tersebut.
Sebagai contoh, dari 1 Juni 1995 hingga 3 September 2000 Joel Wahyudi pindah ke
Beachy. Namun untuk menghindari membayar pajak kota Beachy yang sangat
mahal, Joel tidak pernah melapor ke yang berwewenang. Akhirnya, hal tersebut
terungkap pada 2 Februari 2001 saat ada pengecekan pembayaran pajak, bahwa dia
sebenarnya tinggal di Beachy selama ini, maka para petugas mengupdate database
menjadi seperti ini:
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 26-Aug-1994, 1-Jun-1995).
Person(Joel Wahyudi, Beachy, 1-Jun-1995, 3-Sep-2000).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 3-Sep-2000, 1-Apr-2001).
Maka 2 data yang sudah ada di update, dan sebuah data baru dimasukkan
menyimpan keberadaannya di Beachy.
Bagaimanapun, hal ini tidak meninggalkan catatan di database yang menyatakan
Joel tinggal di Bigtown dari 1 Juni 1995 hingga 3 September 2000, yang mungkin
sangat penting untuk alasan mengaudit data (atau untuk menjadi bukti pada
investigasi kantor pajak). Di sini kita dapat melihat waktu transaksinya. Kita harus
menyimpan setiap data ketika dimasukkan dan ketika dibatalkan. Maka dari itu, kita
memperoleh data seperti berikut:
Person(Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, ∞,
4-Apr-1975, 27-Dec-1994).
Person(Joel Wahyudi, Smallville, 3-Apr-1975, 26-Aug-1994, 27-Dec-1994, ∞
).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 26-Aug-1994, ∞,
27-Dec-1994, 2-Feb-2001 ).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 26-Aug-1994, 1-Jun-1995, 2-Feb-2001, ∞
).
Person(Joel Wahyudi, Beachy, 1-Jun-1995, 3-Sep-2000, 2-Feb-2001, ∞
).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 3-Sep-2000, ∞,
2-Feb-2001, 1-Apr-2001 ).
Person(Joel Wahyudi, Bigtown, 3-Sep-2000, 1-Apr-2001, 1-Apr-2001, ∞
).
Jadi, kita tidak hanya menyimpan apa yang terjadi di waktu yang berbeda, tetapi
kita juga menyimpan data yang berubah secara resmi pada waktu yang berbeda.
Permasalah utama pada database dengan waktu transaksi adalah saat
mengembangkan queri-queri temporal dibawah penggunaan skemanya. Untuk
mencapai pengarsipan data yang sempurna, sangat penting untuk menyimpan data
dibawah skema awal ketika database dibuat. Namun, sesimpel apapun queri
temporal, riwayat sebuah atributnya tetap butuh ditulis manual di setiap versi
skemanya, dan mungkin ratusan kasus seperti pada kasus MediaWiki
(http://yellowstone.cs.ucla.edu/schemaevolution/index.php/Schema_Evolution_Benchmark). Proses ini membutuhkan
usaha yang sangat besar dari pengguna untuk merapihkan database tersebut.
Penyelesaian umumnya dilakukan dengan menyediakan penulis queri secara
otomatis.
Post 4 (24 July 2009)
Sebelum melanjutkan ke topik selanjutnya, perlu diingat satu konsep penting
tentang ke presisian waktu yang di simpan di database temporal. Konsep ke
presisian dari sebuah database temporal disebut granularity of the time (serpihan
waktu). Granularity merupakan unit terkecil durasi waktu yang disimpan pada
database temporal kita. Contoh serpihan waktunya yaitu satu hari, satu jam, atau
satu detik.
«Konsep Utama dalam Memahami Database Temporal
Telah kita ketahui dua tipe waktu utama dalam konsep database temporal, yaitu
waktu transaksi (transaction time) dan waktu yang valid (valid time), memungkinkan
3 bentuk database temporal : Historical, Rollback, dan Bitemporal. Sebuah database
temporal historical dapatmensuport valid time, tapi tidak dapat menggunakan
transaction time. Tipe kedua yaitu rollback database, database ini kebalikannya dari
database historical, yaitu menggunakan transaction time dan tidak dapat
menggunakan valid time. Rollback database sangat berguna dalam data recovery
setelah jika terdapat kerusakan pada temporal database. Sebuah database rollback
juga diperlukan jika database tidak di proteksi untuk menjaga keamanan data.
Sehingga saat ini pada pasar tingkat dunia, minimal biasanya menyediakan beberapa
fitur rollback.
Temporal database yang sebenarnya adalah database bitemporal. Database ini
mensuport keduanya, yaitu transaction time dan valid time, sehingga menghasilkan
kombinasi bentuk database historical dan rollback. Database bitemporal mampu
mengatasi permasalahan dimensi waktu; dalam tingkat DBMS yaitu transaction
time, dalam tingkat data yaitu valid time, dan dalam tingkat user menggunakan
user-defined time.
«Tujuan Utama bagi Database Temporal… Kemampuan Query
Salah satu faktor terpenting dalam menggunakan database yang mensuport dimensi
temporal, yaitu kemampuan untuk menjalankan data dengan query. Saat ini yang
umum digunakan untuk database conventional (relational) adalah Structured Query
Language atau yang biasa kenal dengan SQL. SQL sudah menjadi bahasa standar di
industri untuk Relational Database Management Systems (RDBMS) karena
kemudahan dalam menggunakannya yang sintaksnya mirip dengan bahasa Inggris
langsung. SQL termasuk user friendly dan dapat digunakan untuk berbagai
keperluan. Bagaimanapun penambahan element temporal ini meningkatkan
kompleksitas query pada data temporal. Dengan penambahan elemen time, dalam
kemampuannya saat ini SQL tidak dapat memproses query query tersebut seperti
biasanya pada kondisi database klasik (relational). Bahasa query yang baru atau
perluasan dari SQL sangat diperlukan di sini. Perlu diketahui, salah satu
permasalahan terbesar yang diteliti saat-saat ini adalah di bagian temporal
database. Hari-hari ini, tidak sedikit bahasa-bahasa dan perluasan bahasa-bahasa
query yang mengajukan dan membahas topik ini. Topik ini cukup memerlukan
perhatian khusus, dan salah satu contohnya akan diberikan berikut ini.
Bahasa query temporal yang baru harus dapat mensuport kemampuan SQL tanpa
mengurangi kemampuan sebelumnya. SQL sudah memberi bantuan yang sangat
besar dan mendominasi RDBMS saat ini karena, seperti yang kita ketahui
sebelumnya, SQL cocok untuk banyak keperluan bisnis dan merupakan bahasa yang
user friendly. Salah satu bahasa query yang paling diharapkan adalah bahasa query
yang mensuport dimensi waktu dan tetap memungkinkan user memasukan query
tanpa menetapkan dimensi waktunya (hal tersebut menhindari biaya lebih). Dan
bahasa tersebut bukanlah sebuah bahasa yang baru, melainkan perluasan dari
bahasa SQL. Satu contoh yang paling menarik adalah TSQL. TSQL yang merupakan
Temporal Structured Query Language dapat berjalan tanpa harus memasukkan
kriteria waktu. Karena demikian, ketentuan-ketentuan utama dari query TSQL masih
sama dengan ketentuan-ketentuan di SQL: yaitu ‘SELECT’ dan ‘FORM’. Jika perlu juga
terdapat ‘WHERE’, ‘GROUP BY’, ‘HAVING’, dan ‘ORDER BY’. Kriteria tambahan pada
TSQL dapat berupa ‘WHEN’ atau ‘WHILE’. Kedua nama query tersebut bermaksud
menjelaskan perbedaan kondisi waktu. Klausa ‘WHEN’ menjelaskan perincian
“sepotong waktu” untuk data yang valid atau tidak valid tergantung hasil yang
diinginkan. Saat ini, pengajuan untuk menambahkan TSQL ke ANSI dan ISO milik SQL
standar sedang dipertimbangkan oleh pihak-pihak yang mengaudit.
Post 5 (8 Agustus 2009)
Setelah membahas teori-teori mengenai database temporal, pada bagian terakhir ini
saya akan menggabungkan bagian teori dengan bagian praktiknya langsung
mengenai database temporal. Di sini,akan dijelaskan mengenai beberapa tipe bisnis
yang dapat mendapat keuntungan lebih dengan bantuan database temporal.
«Data Warehouse
Data warehouse atau pergudangan data bukan merupakan bisnis per se (bukan
bisnis itu sendiri, tapi mengambil dari bisnis lain). Data warehouse ini merupakan
usaha yang sangat luas, yaitu bisnis yang diperuntukan menyimpan seluruh
informasi dari beberapa perusahaan. Data warehouse terbukti sangat berguna
sebagai tempat penyimpanan informasi yang dikumpulkan dengan tools data mining
dan digunakan untuk sumber informasi. Seperti yang sudah kita ketahui, elemen
waktu sangat penting untuk berbagai bisnis, dan dalam sebuah data warehouse
dimensi waktu dapat disimpan dan digunakan dalam peng query an data.
Sebenarnya apa yang data warehouse lakukan dengan adanya database temporal?
Menurut Ralph Kimball, setiap data warehouse memiliki dimensi waktu yang
membuat setiap data warehouse menjadi database warehouse [Kimball
1997+,*Snodgrass 1998+.”Dimensi waktu adalah unik dan merupakan dimensi yang
kuat dalam setiap kumpulan data dan usaha data warehouse”*Kimball 1997+.
«Laboratorium Ilmiah
Jenis bisnis yang kedua adalah lab ilmiah (scientific laboratory). Setiap lab tentu
melakukan banyak uji coba dan banyak versi untuk percobaan yang sama, dan setiap
percobaan sering kali melibatkan urutan waktu yang sangat teliti. Agar informasinya
tidak ada yang hilang, tentunya harus disimpan dalam sebuah database. Karena
elemen waktu di test ini jelas tidak bisa dihilangkan, sehingga informasi yang
disimpan di sini harus disimpan dalam database temporal. Satu keuntungan dalam
menyimpan informasi ujicoba ilmiah pada temporal database yang mendukung
bahasa query temporal adalah, sebuah pola baru dan pengetahuan baru dapat digali
dari basis data [Loomis 1997].
«Sales dan Marketing
Kedua bisnis ini sangat berkantung pada temporal database, karena keberhasilan
sales dan marketing sangat bergantung pada waktu yang tepat. Waktu untuk
pendekatan dengan pelanggan dan kapan untuk mengiklankan di lokasi tertentu
sangat diperlukan, dan kemampuan untuk meramalkan informasi ini jauh lebih baik
disediakan database temporal daripada database klasik biasa.
«Multimedia
Jenis bisnis yang terakhir adalah multimedia. Multimedia merupakan salah satu area
bisnis yang paling cepat berkembang saat ini, terutama melalui jalus internet.
Seseorang saat ini dengan mudah menonton film dari internet, dimana gambar
video tersebut sudah tersimpan di database multimedia yang harus
disinkronisasikan dengan data audio yang mungkin berada di database yang sama
atau berbeda. Pengsinkronisasian ini, seperti kata tersebut sendiri, jelas melibatkan
elemen waktu. “Karen multimedia berbasis waktu, sinkronisasi sangat di butuhkan.
Jika diimplementasikan dengan baik, maka komponen-komponen media tersebut
akan ditampilkan dengan ketepatan dari sinkronisasi yang baik*David+”. “Objekobjek multimedia memiliki relasi dan ruang temporary yang harus dijaga saat
ditampilkan beberapa data memiliki batasan waktu nyata (real time) saat
menyampaian ke stasiun clien*Ozsu+”. Karena itu, database untuk multimedia,
seperti data warehouse, merupakan instance dari database temporal juga.
Sebagai penutup, akan dibahas sedikit mengenai database temporal di masa
mendatang. Dengan meningkatnya persaingan di lingkungan bisnis, pengetahuan
akan informasi antar organisasi menjadi sumber yang berharga. Salah satu elemen
kunci dari informasi ini adalah dimensi waktu. Untuk mendapatkan informasis ini,
dalam bisnis harus digunakan database temporal. Dalam menerapkan kemampuan
menyimpan variable waktu pada bisnis yang ada, akan terdapat dua hal yang
berpengaruh. Pertama, kebanyakan produsen basis data komersial akan berlombalomba memasukkan kemampuan temporal data di produk basis data mereka.
Kedua, extension temporal database akan dimasukkan ke ANSI dan ISO SQL standar
yang sudah ada. Hal ini akan memungkinkan pengguna untuk mengambil
keuntungan dari fitur temporal baru pada produk database yang biasa mereka
gunakan. Pada titik ini, sebagian besar dari produsen database komersil akan
menggunakan database temporal. Hal ini memungkinkan pengetahuan akan
informasi yang lebih lengkap dan lebih baik dapat disimpan dan diambil dari
database temporal, yang membuat bisnis-bisnis beralih menggunakan temporal
database untuk bersaing dengan bisnis lainnya.
Pengertian Basis Data Relasional
Basis Data relasional menggunakan tabel dua dimensi yang
terdiri atas baris dan kolom untuk memberi gambaran
sebuah berkas data.
Contoh Tabel dan keterhubungannya :
MHS
NPM
10296832
10296126
31296500
41296525
50096487
21196353
MKUL
KDMK
KK021
KD132
KU122
NILAI
NPM
10296832
10296126
31296500
41296525
21196353
50095487
10296832
Nama
Nurhayati
Astuti
Budi
Prananingrum
Pipit
Quraish
Alamat
Jakarta
Jakarta
Depok
Bogor
Bekasi
Bogor
MTKULIAH
P. Basis Data
SIM
Pancasila
KDMK
KK021
KD132
KK021
KU122
KU122
KD132
KD132
SKS
2
3
2
MID
60
70
55
90
75
80
40
FINAL
75
90
40
80
75
0
30
Keuntungan Basis Data Relasional
1. Bentuknya sederhana
2. Mudah melakukan berbagai operasi data
· Istilah dalam Basis Data Relasional :
Relasi
:
Sebuah tabel yang terdiri dari
beberapa kolom dan beberapa baris.
Atribut
:
Kolom pada sebuah relasi
Tupel
:
Baris pada sebuah relasi
Domain
:
Kumpulan nilai yang valid untuk satu
atau lebih atribut
Derajat (degree):
Jumlah atribut dalam sebuah relasi
Cardinality
:
Jumlah tupel dalam sebuah relasi
Relational Key
Super key :
Satu atribut/kumpulan atribut yang secara
unik mengidentifikasi sebuah tupel di dalam
relasi
Candidate key : Atribut di dalam relasi yang biasanya
mempunyai nilai unik
Primary key :
Candidate key yang dipilih untuk
mengidentifikasikan tupel secara unik dalam
relasi
Alternate key : Candidate key yang tidak dipilih sebagai
primary key
Foreign key :
Atribut dengan domain yang sama yang
menjadi kunci utama pada sebuah relasi
tetapi pada relasi lain atribut tersebut hanya
sebagai atribut biasa
Relational Integrity Rules
1. Null
Nilai suatu atribut yang tidak diketahui dan tidak cocok
untuk baris (tuple) tersebut
2. Entity Integrity
Tidak ada satu komponen primary key yang bernilai null.
3. Referential Integrity
Suatu domain dapat dipakai sebagai kunci primer bila
merupakan atribut tunggal pada domain yang
bersangkutan.
Bahasa Pada Basis data Relational
Menggunakan bahasa query à pernyataan yang diajukan
untuk mengambil informasi
Terbagi 2 :
1. Bahasa Formal
Bahasa query yang diterjemahkan dengan menggunakan
simbol-simbol matematis.
Contoh: Aljabar relasional
Kalkulus relasional
· Aljabar Relasional
Bahasa query prosedural à pemakai menspesifikasikan data
apa yang dibutuhkan dan bagaimana untuk
mendapatkannya.
· Kalkulus Relasional
Bahasa query non-prosedural à pemakai menspesifikasikan
data apa yang dibutuhkan tanpa menspesifikasikan
bagaimana untuk mendapatkannya.
Terbagi 2 :
(1) Kalkulus Relasional Tupel
(2) Kalkulus Relasional Domain
2. Bahasa Komersial
Bahasa Query yang dirancang sendiri oleh programmer
menjadi suatu program aplikasi agar pemakai lebih mudah
menggunakannya (user friendly).
Contoh :
• QUEL
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional
· QBE
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional
· SQL
Berbasis pada bahasa kalkulus relasional dan aljabar
relasional
· Contoh-contoh Basis Data Relasional :
- DB2 à IBM
- ORACLE à Oracle
- SYBASE à Powersoft
- INFORMIX à Informix
- Microsoft Access à Microsoft