Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
1
PERANCANGAN BASIS DATA
Dosen : Achmad Zakki Falani, S.Kom Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama Surabaya NEXT
2
Kehadiran : 10 % Tugas : 15 % Keaktifan : 15 % NIlai UTS : 30 % (Reg.)
Kriteria Penilaian: Kehadiran : 10 % Tugas : 15 % Keaktifan : 15 % NIlai UTS : 30 % (Reg.) Nilai UAS : 30 % (Reg.) Nilai UAS : 60 % (Ins.) BACK NEXT
3
Definisi Basisdata Beberapa definisi basisdata (database) adalah sbb:
Sekumpulan data store(bisa dalam jumlah besar) yang tersimpan dalam magnetic disk, optical disk, dan media penyimpan sekunder lainnya. Sekumpulan program-program aplikasi umum yang mengeksekusi dan memproses data secara umum (hapus,cari,update,dll) Basisdata terdiri dari data yang di-share bagi banyak user dan memungkinkan penggunaan data yang sama pada waktu bersamaan oleh banyak user Koleksi terpadu dari data-data yang saling berkaitan dari suatu enterprise.Mis. Basisdata RS akan terdiri dari data-data seperti pasien, karyawan, dokter, perawat, dll. BACK NEXT
4
Definisi Perancangan Basisdata
Perancangan Database adalah proses untuk menentukan isi dan pengaturan data yang dibutuhkan untuk mendukung berbagai rancangan sistem. Tujuan Perancangan Database : • untuk memenuhi informasi yang berisikan kebutuhan-kebutuhan user secara khusus dan aplikasi-aplikasinya. • memudahkan pengertian struktur informasi. • mendukung kebutuhan-kebutuhan pemrosesan dan beberapa obyek penampilan (response time, processing time, dan storage space) BACK NEXT
5
Proses Perancangan Database
6 Fase proses perancangan database : 1. Pengumpulan data dan analisis 2. Perancangan database secara konseptual 3. Pemilihan DBMS 4. Perancangan database secara logika (data model mapping) 5. Perancangan database secara fisik 6. Implementasi Sistem database. 6 fase di atas tidak harus diproses berurutan. Pada beberapa hal, rancangan tsb dapat dimodifikasi dari yang pertama dan sementara itu mengerjakan fase yang terakhir (feedback loop antara fase) dan feedback loop dalam fase sering terjadi selama proses perancangan. BACK NEXT
6
Fase 1 : Pengumpulan data dan analisa
Proses identifikasi dan analisa kebutuhan-kebutuhan data disebut pengumpulan data dan analisa. Untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan suatu sistem database,pertama-tama harus mengenal bagian-bagian lain dari sistem informasi yang akan berinteraksi dengan sistem database, termasuk para pemakai yang ada dan para pemakai yang baru serta aplikasi-aplikasinya. Kebutuhan-kebutuhan dari para pemakai dan aplikasi-aplikasi inilah yang kemudian dikumpulkan dan dianalisa. BACK NEXT
7
Aktifitas-aktifitas pengumpulan data dan analisa :
Menentukan kelompok pemakai dan bidang-bidang aplikasinya. Peninjauan dokumentasi yang ada. Analisa lingkungan operasi dan pemrosesan data. Daftar pertanyaan dan wawancara. BACK NEXT
8
Fase 2 : Perancangan database konseptual
Tujuan dari fase ini adalah menghasilkan conceptual schema untuk database yang tergantung pada sebuah DBMS yang spesifik. Sering menggunakan sebuah high-level data model seperti ER/EER model selama fase ini. Dalam conceptual schema, kita harus merinci aplikasi-aplikasi database yang diketahui dan transaksi-transaksi yang mungkin. BACK NEXT
9
Aktifitas paralel perancangan database secara konseptual :
1. Perancangan skema konseptual : menguji kebutuhan-kebutuhan data dari suatu database yang merupakan hasil dari fase 1, dan menghasilkan sebuah conceptual database schema pada DBMS independent model data tingkat tinggi seperti EER (enhanced entity relationship) model. 2. Perancangan transaksi : menguji aplikasi-aplikasi database dimana kebutuhan-kebutuhannya telah dianalisa pada fase 1, dan menghasilkan perincian transaksi-transaksi ini. BACK NEXT
10
Fase 3 : Pemilihan DBMS Pemilihan database ditentukan oleh beberapa faktor, diantaranya: 1. Struktur data Jika data yang disimpan dalam database mengikuti struktur hirarki, maka suatu jenis hirarki dari DBMS harus dipikirkan. 2. Personal yang telah terbiasa dengan suatu sistem Jika staf programmer dalam suatu organisasi sudah terbiasa dengan suatu DBMS, maka hal ini dapat mengurangi biaya latihan dan waktu belajar. 3. Tersedianya layanan penjual Keberadaan fasilitas pelayanan penjual sangat dibutuhkan untuk membantu memecahkan beberapa masalah sistem. 4. Teknik Keberadaan DBMS dalam menjalankan tugasnya seperti jenis -jenis DBMS (relational, network, hierarchical, dll), struktur penyimpanan, dan jalur akses yang mendukung DBMS, pemakai, dll. BACK NEXT
11
Fase 4 : Perancangan database secara logika (pemetaan model data)
Fase selanjutnya dari perancangan database adalah membuat sebuah skema konseptual dan skema eksternal pada model data dari DBMS yang terpilih. Fase ini dilakukan oleh pemetaan skema konseptual dan skema eksternal yang dihasilkan pada fase 2. Pada fase ini, skema konseptual ditransformasikan dari model data tingkat tinggi yang digunakan pada fase 2 ke dalam model data dari DBMS yang dipilih pada fase 3. BACK NEXT
12
Pemetaan diproses dalam 2 tingkat :
1. Pemetaan system-independent : Pemetaan ke dalam model data DBMS dengan tidak mempertimbangkan karakteristik atau hal-hal yang khusus yang berlaku pada implementasi DBMS dari model data tsb. 2. Penyesuaian skema ke DBMS yang spesifik : mengatur skema yang dihasilkan pada langkah 1 untuk disesuaikan pada implementasi yang khusus di masa yang akan datang dari suatu model data yang digunakan pada DBMS yang dipilih. BACK NEXT
13
Fase 5 : Perancangan database fisik
Perancangan database secara fisik merupakan proses pemilihan struktur-struktur penyimpanan dan jalur-jalur akses pada file-file database untuk mencapai penampilan yang terbaik pada bermacam-macam aplikasi. Selama fase ini, dirancang spesifikasi-spesifikasi untuk database yang disimpan yang berhubungan dengan struktur-struktur penyimpanan fisik, penempatan record dan jalur akses. BACK NEXT
14
Petunjuk pemilihan perancangan database secara fisik :
1. Response time Waktu yang telah berlalu dari suatu transaksi database yang diajukan Untuk menjalankan suatu tanggapan. Pengaruh utama pada response time adalah di bawah pengawasan DBMS yaitu : waktu akses database untuk data item yang ditunjuk oleh suatu transaksi. Response time juga dipengaruhi oleh beberapa faktor yang tidak berada di bawah pengawasan DBMS, seperti penjadwalan sistem operasi atau penundaan komunikasi. 2. Space Utility Jumlah ruang penyimpanan yang digunakan oleh file-file database dan struktur-Struktur jalur akses. 3. Transaction throughput : Rata-rata jumlah transaksi yang dapat diproses per menit oleh sistem database, dan merupakan parameter kritis dari sistem transaksi (misal, digunakan pada pemesanan tempat di pesawat, bank, dll). Hasil dari fase ini adalah penentual awal dari struktur penyimpanan dan jalur akses untuk file-file database. BACK NEXT
15
Fase 6 : Implementasi sistem database
Setelah perancangan secara logika dan secara fisik lengkap, kita dapat melaksanakan sistem database. Perintah-perintah dalam DDL dan SDL(storage definition language) dari DBMS yang dipilih, dihimpun dan digunakan untuk membuat skema database dan file-file database (yang kosong) kemudian database tsb dimuat (disatukan) dengan datanya. Jika data harus dirubah dari sistem komputer sebelumnya, perubahan-perubahan yang rutin mungkin diperlukan untuk format ulang datanya yang kemudian dimasukkan ke database yang baru. Transaksi-transaksi database sekarang harus dilaksanakan oleh para programmmer aplikasi. BACK NEXT
16
ALASAN PERANCANGAN BASIS DATA
Sistem basis data telah menjadi bagian dalam sistem informasi suatu organisasi Kebutuhan menyimpan data dl jumlah besar semakin mendesak Fungsi-fungsi dalam organisasi semakin dikomputerisasikan Semakin kompleks data & aplikasi yg digunakan, maka relationship antar data harus dimodelisasikan Dibutuhkannya kemandirian data
17
KONVERSI & LOADING DATA
Tahap ini dilakukan apabila sistem basis data yg ada digantikan sistem basis data baru Semua data yg ada ditransfer ke basis data baru & konversi aplikasi yg ada utk basis data baru
18
PENGOPERASIAN & PERAWATAN
Pengoperasian basis data setelah divalidasi Memonitor kinerja sistem, jika tidak sesuai perlu reorganisasi basis data Perawatan & upgrade sistem aplikasi basis data jika diperlukan.
19
Model Konseptual Basis Data
Model konseptual merupakan kombinasi beberapa cara untuk memproses data untuk beberapa aplikasi. Pada perancangan model konseptual basis data ini penekanan dilakukan pada struktur data dan relasi antara field. Pada perancangan model konseptual ini dapat dilakukan dengan menggunakan model data relasional. BACK NEXT
20
Teknik Normalisasi Proses normalisasi adalah proses pengelompokan data elemen menjadi tabel-tabel yang menunjukkan entity dan relasinya. Pada proses normalisasi dilakukan pengujian pada beberapa kondisi apakah ada kesulitan pada saat menambah/menyisipkan, menghapus, mengubah dan mengakses pada suatu Basis data. Bila terdapat kesulitan pada pengujian tersebut maka perlu dipecahkan relasi pada beberapa tabel lagi atau dengan kata lain perancangan basis data belum optimal. Contoh: - Tabel usermanager yang dapat dinormalisasi ke beberapa aplikasi. BACK NEXT
21
Entity Entity atau entitas, dalam basis data entity
sama halnya dengan sebuah tabel. BACK NEXT
22
Atribut Atribut, dalam basis data sama halnya dengan field. BACK NEXT
23
Jenis Atribut Atribut Sederhana Atribut Komposit
Atribut Bernilai Tunggal Atribut Bernilai Jamak Atribut Harus Bernilai Atribut Bernilai Null Atribut Turunan BACK NEXT
24
Atribut Sederhana Atribut Sederhana : atribut sederhana merupakan atribut atomik yang tidak dapat lagi dipecah menjadi atribut lain. Contoh: Entitas mahasiswa mempunyai atribut sederhana berupa NIM, Nama Mahasiswa . BACK NEXT
25
Atribut Komposit Atribut Komposit : atribut komposit merupakan atribut yang masih dapat dipecah menjadi sub-sub atribut yang masing-masing memiliki arti tesendiri. Contoh: Entitas mahasiswa mempunyai atribut alamat. Maka alamat disini dapat dipecah menjadi sub atribut seperti kota, kab, kode_pos. Entitas dosen mempunyai atribut nama_dosen. Maka nama disini dapat dipecah menjadi sub atribut lain seperti glr_dpn, nama, glr_blk. BACK NEXT
26
Atribut Bernilai Tunggal
Atribut Bernilai Tunggal : atribut yang hanya memiliki satu nilai untuk setiap barisnya. Contoh: entitas mahasiswa mempunyai atribut NIM, nama, alamat isi data dari atribut ini hanya boleh diisi dengan 1 data. Setiap mahasiswa hanya memiliki 1 NIM, 1 Nama, 1 Alamat. BACK NEXT
27
Atribut Bernilai Jamak
Atribut Bernilai Jamak : yaitu atribut yang boleh memiliki lebih dari satu nilai untuk setiap barisnya. Contoh: entitas mahasiswa mempunyai atribut Hobby isi data dari atribut ini boleh lebih dari 1 data. Mahasiswa Roshita memiliki NIM beralamat di Jalan Garuda 32 Yogyakarta memiliki Hobby (Olah Raga, Nyanyi, Masak dan Nonton TV) BACK NEXT
28
Atribut Harus Bernilai (not null)
Atribut Harus Bernilai : yaitu atribut yang harus memiliki nilai data untuk setiap barisnya. Biasanya atribut seperti ini sudah ditetapkan dalam perancangan tabelnya sehingga jika dalam pengisian di kosongi akan terjadi kesalahan. Contoh: entitas mahasiswa mempunyai atribut NIM dan nama_mahasiswa yang harus diisi datanya, sebab jika tidak diisi akan terjadi kesalahan (error) dalam basis data BACK NEXT
29
Atribut Bernilai Null (is null)
Atribut Bernilai Null : yaitu atribut yang boleh tidak memiliki nilai data untuk setiap barisnya. Contoh: entitas mahasiswa mempunyai atribut hobby, nama_pacar yang boleh tidak terisi. BACK NEXT
30
Atribut Turunan Atribut Turunan : yaitu atribut yang nilai-nilainya diperoleh dari pengolahan atau dapat diturunkan dari atribut lain yang berkaitan. Contoh: entitas mahasiswa mempunyai atribut IPK yang diperoleh dari pengolahan atribut Nilai pada tabel (entitas Nilai) dengan kode NIM mahasiswa yang sama dan diproses sehingga menghasilkan IPK untuk mahasiswa yang bersangkutan. BACK NEXT
31
QUIZ I: “Kerjakan Sesuai dengan Analisis Anda Masing-masing”
1. Jelaskan dengan bahasa Anda sendiri, tentang Fase Proses Perancangan Database! 2. Menurut Pendapat Anda, apakah penggunaan perancangan database mutlak digunakan dalam proses pembuatan sistem informasi? Jelaskan Alasannya? 3. Buatlah 5 contoh yang lain tentang: atribut sederhana atribut komposit atribut bernilai tunggal atribut bernilai jamak atribut harus bernilai (not null) atribut bernilai null (is null) atribut turunan BACK NEXT
32
Soal Buatlah contoh yang lain tentang: atribut sederhana
atribut komposit atribut bernilai tunggal atribut bernilai jamak atribut harus bernilai (not null) atribut bernilai null (is null) atribut turunan BACK NEXT
33
Field (Atribut) Kunci setiap field selalu terdapat kunci berupa field atau satu set field yang dapat mewakili record. Misalnya Nomor Induk Mahasiswa (NIM) merupakan kunci dari tabel mahasiswa suatu Perguruan Tinggi, setiap pencarian cukup dengan menyebut NIM mahasiswa tersebut maka dapat diketahui identitas mahasiswa lainnya seperti nama, alamat dan atribut lainnya. Contoh lain: Nomor Pegawai (NIDN) bagi data dosen, NIK untuk data karyawan, Kode_Kuliah untuk data Mata kuliah, dan lain sebagainya. BACK NEXT
34
Kunci Kandidat (Candidate Key)
Kunci kandidat adalah satu atribut atau satu set atribut yang mengidentifikasikan secara unik suatu kejadian spesifik dari entity. Satu set atribut menyatakan secara tidak langsung dimana anda tidak dapat membuang beberapa atribut dalam set tanpa merusak kepemilikan yang unik. BACK NEXT
35
Kunci Kandidat (Candidate Key)
Contoh: Tabel pegawai berisi field: nik no_ktp nama_pegawai tmp_lahir tgl_lahir alamat kota Kunci kandidat dalam tabel pegawai di disamping dapat dipilih sbb : nik no_ktp nama_pegawai (tidak dapat dipakai karena sering seseorang punya nama yang sama dengan orang lain) tmp + tgl Lahir (mungkin bisa dipakai sebagai kunci karena kemungkinan orang dengan nama yang sama dan tanggal lahir yang sama cukup kecil) nama + tmp + tgl_lahir (dapat dipakai sebagai kunci) alamat dan kota (bukan kunci) BACK NEXT
36
Kunci Kandidat (Candidate Key)
Contoh Kasus: Tentukan Kunci Kandidat dari tabel tersebut Tabel mt_kuliah berisi field: id_matkul kode_matkul nama_matkul kurikulum semester sks nilai_minimum Kunci kandidat dalam tabel mt_kuliah di disamping dapat dipilih sbb : id_matkul kode_matkul nama_matkul (mungkin bisa dipakai sebagai kunci karena kemungkinan nama matkul dengan yang lain ada perbedaan) kurikulum + semester + sks + nilai_minimum (tidak dapat dipakai karena sering matkul punya data yang sama dengan matkul lain) BACK NEXT
37
Kunci Primer (Primary Key)
Primary key adalah satu atribut atau satu set minimal atribut yang tidak hanya mengidentifikasi secara unik suatu kejadian spesifik, tetapi juga dapat mewakili setiap kejadian dari suatu entity. Catatan: Setiap kunci kandidat dapat menjadi kunci primer tetapi sebaliknya sebaiknya dipilih satu saja yang dapat mewakili secara menyeluruh terhadap entity yang ada. BACK NEXT
38
Kunci Primer (Primary Key)
Contoh : nik (karena sifatnya yang unik maka tidak mungkin pegawai mempunyai Nomor Induk Karyawan yang sama). no_ktp (bisa dipakai misalnya untuk pegawai yang baru belum mendapatkan nomor pegawai maka bisa digunakan nomor KTP untuk sementara sebagai kunci primer. kode_mtkuliah (bisa dipakai untuk data mata kuliah karena kode mata kuliah bersifat unik untuk tiap mata kuliah) BACK NEXT
39
Kunci Primer (Primary Key)
Contoh Kasus: Tentukan Kunci Primer dari tabel tersebut Tabel mt_kuliah berisi field: id_matkul kode_matkul nama_matkul kurikulum semester sks nilai_minimum BACK NEXT
40
Kunci Alternatif (Alternate Key)
Kunci alternatif adalah kunci kandidat yang tidak dipakai sebagai kunci primer. Kunci alternatif ini sering digunakan untuk kunci pengurutan misalnya dalam membuat laporan. BACK NEXT
41
Kunci Alternatif (Alternate Key)
Contoh Kasus: Tentukan Kunci Alternatif dari tabel tersebut Tabel krs berisi field: no_krs id_matkul nim nilai_angka nilai_huruf lulus BACK NEXT
42
Kunci Tamu (Foreign Key)
Kunci tamu adalah satu atribut atau satu set minimal atribut yang melengkapi satu hubungan yang menunjukkan ke induknya. kunci tamu ditempatkan pada entity anak dan sama dengan kunci primer induk yang direlasikan. Hubungan antara entity induk dengan anak adalah hubungan satu lawan banyak (one to many relationship) BACK NEXT
43
Kunci Tamu (Foreign Key)
Contoh Kasus: Tentukan Kunci Tamu dari tabel tersebut BACK NEXT
44
Kamus Data Contoh Kamus Data : Nama Database : akademik
Nama Tabel : mahasiswa Fungsi : menyimpan data mahasiswa BACK NEXT
45
Soal Buatlah contoh kamus data yang lain, yang bertemakan akademik?..... Syarat: minim 3 table & 5 field BACK NEXT
46
Bahasa Basisdata Contoh Kamus Data : Nama Database : akademik
Nama Tabel : dosen Fungsi : menyimpan data profil dosen Nama Field Tipe Panjang Karakter Keterangan id Integer 3 Primary Key nidn Varchar 15 Unique glr_dpn nama 20 glr_blk jab_akademik 50 telp 30 BACK NEXT
47
Bahasa Basisdata Contoh Kamus Data : Nama Database : akademik
Nama Tabel : mt_kuliah Fungsi : menyimpan data mata kuliah Nama Field Tipe Panjang Karakter Keterangan id Integer 3 Primary Key mtk_kode Varchar 10 mtk_nama 30 sks Char 1 semester kurikulum 9 nilai_min BACK NEXT
48
Bahasa Basisdata Contoh Kamus Data : Nama Database : akademik
Nama Tabel : mtk_open Fungsi : menyimpan data mata kuliah yang dibuka Nama Field Tipe Panjang Karakter Keterangan id Integer 10 Primary Key mtk_id 3 dosen_id thn_ajaran Char 9 aktif 1 BACK NEXT
49
ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. BACK NEXT
50
ERD (Entity Relationship Diagram) Symbol
ERD untuk memodelkan struktur data dan hubungan antar data, untuk menggambarkannya digunakan beberapa notasi dan simbol. Pada dasarnya ada tiga simbol yang digunakan, yaitu : a. Entiti merupakan objek yang mewakili sesuatu yang nyata dan dapat dibedakan dari sesuatu yang lain. Simbol dari entiti ini biasanya digambarkan dengan persegi panjang. b. Atribut Setiap entitas pasti mempunyai elemen yang disebut atribut yang berfungsi untuk mendeskripsikan karakteristik dari entitas tersebut. Isi dari atribut mempunyai sesuatu yang dapat mengidentifikasikan isi elemen satu dengan yang lain. Gambar atribut diwakili oleh simbol elips. c. Hubungan / Relasi Hubungan antara sejumlah entitas yang berasal dari himpunan entitas yang berbeda. BACK NEXT
51
ERD (Entity Relationship Diagram) Relasi
Satu ke satu (One to one) Hubungan relasi satu ke satu yaitu setiap entitas pada himpunan entitas A berhubungan paling banyak dengan satu entitas pada himpunan entitas B BACK NEXT
52
ERD (Entity Relationship Diagram) Relasi
Satu ke banyak (One to many) Setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B, tetapi setiap entitas pada entitas B dapat berhubungan dengan satu entitas pada himpunan entitas A. BACK NEXT
53
ERD (Entity Relationship Diagram) Relasi
Banyak ke banyak (Many to many) Setiap entitas pada himpunan entitas A dapat berhubungan dengan banyak entitas pada himpunan entitas B. BACK NEXT
54
ERD (Entity Relationship Diagram) Symbol
Arti Persegi panjang, menyatakan himpunan Entitas E. Lingkaran/Elips, menyatakan Atribut (atribut yang berfungsi sebagai key digarisbawahi), atribut a sebagai key. Belah ketupat, menyatakan himpunan Relasi Garis, sebagai penghubung antara Himpunan relasi dengan himpunan entitas dan himpunan entitas dengan atributnya. E a R BACK NEXT
55
ERD (Entity Relationship Diagram)
Keterangan : Banyak pegawai bekerja pada satu departemen. BACK NEXT
56
ERD (Entity Relationship Diagram)
Contoh Kasus : Sebuah perusahaan retail memiliki banyak pelanggan yang telah memesan sejumlah barang produksi. Gambarkan diagram ER dari proses transaksi pembelian tersebut dan buatkan tabel-tabelnya!
57
SOLUSI ER Diagram : Keterangan:
PELANGGAN Order PENJUALAN BARANG Proses 1 N Keterangan: Satu pelanggan dapat memesan banyak barang. Banyak barang dapat diproses pada satu kali penjualan.
58
SOLUSI Tabel :
59
Operasi Dasar Basis Data
Pembuatan basis data baru (create new database), yang identik dengan pembuatan lemari arsip yang baru. Penghapusan basis data (drop database), identik dengan perusakan nilai arsip sekaligus dengan isinya. Pembuatan file/tabel baru ke suatu basis data (create table), identik dengan penambahan map arsip baru ke dalam lemari arsip yang telah ada. Penghapusan file/tabel dari suatu basis data (drop table), yang identik dengan perusakan map arsip lama yang ada di dalam lemari arsip. Penambahan atau pengisian data baru ke dalam field/tabel di sebuah basis data (insert), identik dengan penambahan lembaran arsip ke sebuah map arsip. Pengambilan data dari field/tabel (retrieve/search), yang identik dengan pencarian lembaran arsip dari sebuah map arsip. Pengubahan data dari sebuah field/tabel (update), identik dengan perbaikan isi lembaran arsip yang ada di sebuah map arsip. Penghapusan data dari sebuah field/tabel (delete), identik dengan penghapusan sebuah lembaran arsip yang ada di sebuah map arsip. BACK NEXT
60
SQL Menggunakan Structures Query Language (SQL)
SQL adalah bahasa standar database yang digunakan untuk query, manipulasi dan memperbarui RDBMS. Karena semakin banyak organisasi yang memutuskan untuk mengkonsolidasikan database mereka ke dalam sistem seluas usaha, pengetahuan mengenai SQL akan menjadi kebutuhan untuk para perancang database. BACK NEXT
61
Bahasa Basisdata Sebuah bahasa basisdata (database languange) dapat dipilah ke dalam 2 bentuk, yaitu : 1. Data Definition Language (DDL) Dengan bahasa inilah kita dapat membuat tabel baru,membuat indexs, mengubah tabel, menentukan struktur penyimpanan tabel, dll. Hasil kompilasi perintah DDL adalah kumpulan tabel yang disimpan dalam file khusus yang disebut Kamus Data (Data Dictionary). Kamus Data merupakan suatu metadata yaitu data yang mendeskripsikan data sesungguhnya. Kamus Data ini selalu diakses ke suatu operasi basis data sebelum file data yang sesungguhnya diakses. BACK NEXT
62
SQL DDL (Data Definition Language): CREATE DATABASE data;
CREATE TABLE nama_tabel; SHOW TABLES; ALTER TABLE nama_tabel_lama RENAME nama_tabel_baru; ALTER TABLE nama_tabel CHANGE field_lama field_baru type_data (panjang) BACK NEXT
63
Bahasa Basisdata 2. Data Manipulation Language (DML)
Berguna untuk melakukan manipulasi dan pengambilan data pada suatu basis data. Manipulasi data dapat berupa : >> Penyisipan/penambahan data baru, penghapusan data dan pengubahan data. Ada 2 Jenis DML, yaitu : Prosedural, yang mensyaratkan agar pemakai menentukan, data apa yang diinginkan serta bagaimana cara mendapatkannya. Contoh: dBaseIII, FoxBase Non-Prosedural, yang membuat pemakai dapat menentukan data apa yang diinginkan tanpa menyebutkan bagaimana cara mendapatkannya. Contoh : SQL BACK NEXT
64
SQL DML (Data Manipulation Language):
SELECT nama_field FROM nama_tabel INSERT INTO nama_tabel (field1,field2,…) VALUES (nilai1,nilai2,…) UPDATE nama_tabel SET field1=nilai1,…. DELETE FROM nama_tabel WHERE field1=nilai1 BACK NEXT
65
SQL Aturan Penulisan SQL:
Semua Keywords dari statement SQL diketik dengan menggunakan huruf besar. Informasi bertipe string yang terletak di antara pernyataan SQL dapat diapit dengan kutip ganda (“) atau kutip tunggal (‘). Pada waktu menampilkan data (recordset), SQL mendukung penggunaan wildcards dengan lambang asterisk (*). Jika nama field atau tabel memiliki spasi di tengahnya, maka nama tersebut harus diapit dengan lambang ([]). contoh: [nama pegawai] Untuk menunjuk field khusus pada tabel khusus dalam pernyataan SQL digunakan notasi dot (.) -> namatabel.namafield BACK NEXT
66
SQL Command SQL: Perintah Keterangan CREATE Membuat tabel atau field
ALTER Mengubah tabel dengan menambah field atau mengubah definisi field DROP Men-DROP tabel SELECT Mendefinisikan recordset, data apa yang akan ditampilkan dari database INSERT Menyisipkan recordset UPDATE Mengubah recordset DELETE Menghapus recordset BACK NEXT
67
SQL Klausa Keterangan FROM
Ketika menggunakan query, Anda dapat menggunakan klausa berikut untuk diimplementasikan dalam statement SQL. Klausa SQL: Klausa Keterangan FROM Menentukan tabel mana yang datanya akan ditampilkan WHERE Menentukan kondisi query GROUP BY Menentukan grup / kelompok dari informasi yang dipilih HAVING Digunakan bersama GROUP BY untuk menentukan kondisi untuk tiap grup dalam query ORDER BY Menentukan urutan (sort) data dari query BACK NEXT
68
Loop Entity = Tabel Atribut = Field
Recordset = Record = Data = Baris data BACK NEXT
69
Resep SQL di MySQL (DDL)
Membuat Database Sintaks: CREATE DATABASE ‘nama_database’; --resep_01 CREATE DATABASE ‘db_akademik’; Catatan: Dalam membuat database usahakan jangan gunakan spasi Gunakan huruf kecil semua, untuk memudahkan mengingat string database kita dalam berprogramming BACK NEXT
70
Resep SQL di MySQL (DDL)
Membuat Table Sintaks: CREATE TABLE nama_table ( nama_kolom1 tipe_data [nilai_default] [constraint kolom] ………………….. …………… .…………………. ……………………….. ); --resep_02 CREATE TABLE buku ( isbn char(10) PRIMARY KEY, judul varchar(50) NOT NULL, penerbit varchar(50) NOT NULL BACK NEXT
71
Resep SQL di MySQL (DDL)
Mengetahui Struktur Tabel: Untuk menampilkan struktur tabel dalam bentuk tabular, gunakan: DESCRIBE nama_table; Untuk menampilkan perintah struktur tabel dalam bentuk perintah, gunakan: SHOW CREATE TABLE nama_table; BACK NEXT
72
Resep SQL di MySQL (DDL)
Contoh latihan CREATE TABLE: -- contoh_03 -- NOTE: klausa check hny dikenal di MySQL 4.0 ke atas CREATE TABLE siswa ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, nama VARCHAR(128) NOT NULL, jenis_kel CHAR(1) NOT NULL CHECK (jenis_kel=‘L’ OR jenis_kel=‘P’), tmplahir VARCHAR(50) NOT NULL, tgllahir DATE NOT NULL ) ENGINE=InnoDB; BACK NEXT
73
Resep SQL di MySQL (DDL)
Soal: (Tuliskan dengan SQL) Buatlah database dengan nama -> db_kemahasiswaan Buatlah tabel mahasiswa dengan struktur sebagai berikut: Nama Field Tipe Data Keterangan nim Varchar(8) Primary Key nama Varchar(20) Not Null jenis_kelamin Char(1) Not Null, L / P aktif Not Null, 1 / 0, Default 1 BACK NEXT
74
Resep SQL di MySQL (DDL)
Manajemen Table Merubah Field Sintaks: ALTER TABLE nama_table CHANGE COLUMN field_lama field_baru tipe_data kriteria; BACK NEXT
75
Resep SQL di MySQL (DDL)
Manajemen Table Nama Tabel: mahasiswa Merubah Field, nim -> id_siswa Sintaks: ALTER TABLE mahasiswa CHANGE COLUMN nim id_siswa VARCHAR(8) NOT NULL; BACK NEXT
76
Resep SQL di MySQL (DDL)
Soal: (Tuliskan dengan SQL) Nama Tabel: tbl_pegawai Merubah Field, nip -> id_pegawai BACK NEXT
77
Resep SQL di MySQL (DDL)
Menghapus Data dari Tabel TRUNCATE nama_tabel; Perintah tersebut guna menghapus baris pada tabel, alias mengosongkan tabel. BACK NEXT
78
Resep SQL di MySQL (DDL)
Menghapus Tabel DROP TABLE nama_table; BACK NEXT
79
DML (Data Manipulation Language)
SELECT nama_field FROM nama_tabel INSERT INTO nama_tabel (field1,field2,…) VALUES (nilai1,nilai2,…) UPDATE nama_tabel SET field1=nilai1,…. DELETE FROM nama_tabel WHERE field1=nilai1 BACK NEXT
80
SQL SELECT / FROM (DML) SELECT nama_field FROM nama_tabel
State. SELECT / FROM, untuk menampilkan data dari suatu field, dapat digunakan satu atau lebih tabel. Sintaks: SELECT nama_field FROM nama_tabel BACK NEXT
81
SQL SELECT / FROM SELECT nama_field FROM nama_tabel
Nama Tabel: mhs *) Tampilkan semua data dari tabel mhs?... BACK NEXT
82
SQL SELECT / FROM SELECT nama_field FROM nama_tabel
Nama Tabel: mhs *) Tampilkan semua data dari field nim dan nama dari tabel mhs?... BACK NEXT
83
SQL SELECT / FROM / ORDER
Klausa ORDER, terdiri dari: ASC -> mengurutkan dari nilai kecil ke besar DESC -> mengurutkan dari nilai besar ke kecil Sintaks: SELECT nama_field FROM nama_tabel ORDER BY nama_field ASC / DESC BACK NEXT
84
SQL SELECT / FROM / ORDER SELECT nama_field FROM nama_tabel ORDER BY nama_field ASC / DESC
Nama Tabel: mhs *) Tampilkan data dari field nim dan nama dari tabel mhs dari nim terbesar ke terkecil?... BACK NEXT
85
SQL SELECT / FROM / WHERE
Klausa WHERE digunakan untuk menampilkan record yang memenuhi kondisi tertentu. Sintaks: SELECT nama_field FROM nama_tabel WHERE kondisi BACK NEXT
86
SQL SELECT / FROM / WHERE
Klausa Where menggunakan operator sbb: OPERATOR PENJELASAN < Isi field lebih kecil dari suatu nilai <= Isi field lebih kecil atau sama dengan dari suatu nilai > Isi field lebih besar dari suatu nilai >= Isi field lebih besar atau sama dengan dari suatu nilai = Isi field sama dengan dari suatu nilai <> Isi field tidak sama dengan dari suatu nilai BETWEEN Isi field di antara suatu range LIKE Isi field sesuai dengan pola tertentu IN Isi field sesuai dengan satu atau dari beberapa kriteria BACK NEXT
87
SQL SELECT / FROM / WHERE SELECT nama_field FROM nama_tabel WHERE kondisi
Nama Tabel: mhs *) Tampilkan semua data yang mempunyai jenis kelamin =‘P’ dari tabel mhs?... BACK NEXT
88
Studi Kasus (SELECT) Nama Tabel: mhs nim nama alamat prodi 01 ARI. W
SURABAYA SISTEM INFORMASI 02 DEDI .K SIDOARJO SISTEM KOMPUTER 03 ARI. P 04 AMINUDIN 05 RIZA .F LAMONGAN Tampilan Data yang Mempunyai NIM=“04” Tampilkan Data Mahasiswa yang Mempunyai nama “ARI” Tampilkan Data Mahasiswa yang Mempunyai alamat “SURABAYA” Tampilkan Data Mahasiswa yang Mempunyai NIM “02” – “04” Tampilkan Data Mahasiswa yang Selain NIM “01” Berapa Jumlah Data Mahasiswa yang prodi: “SISTEM INFORMASI” Berapa Jumlah Data Mahasiswa yang alamat: “SURABAYA” BACK NEXT
89
Resep SQL di MySQL Mengambil Substring LEFT(str,jml_str)
MID(str,awal_posisi,akhir_posisi) RIGHT(str,jml_str) SELECT * FROM nama_tabel WHERE LEFT/RIGHT(nama_field,jml_str)=‘’ SELECT MID(nama_field,awal_posisi,akhir_posisi) as variabel FROM nama_tabel BACK NEXT
90
Resep SQL di MySQL Menggabungkan String
Untuk menggabungkan string digunakan operator || atau or. Sebagai gantinya gunakan fungsi CONCAT(str1,str2,…) mysql> SELECT CONCAT(‘a’,’b’,’c’); -> abc BACK NEXT
91
Resep SQL di MySQL Select (UCase & LCase)
UCase -> Mengubah semua teks menjadi huruf besar LCase -> Mengubah semua teks menjadi huruf kecil SELECT UCase(nama_field) as alias, LCase(nama_field) as alias from NAMA_TABLE BACK NEXT
92
Resep SQL di MySQL Pembulatan: FLOOR(bil) -> pembulatan ke bawah
CEIL(bil) -> pembulatan ke atas ROUND(bil) -> pembulatan normal BACK NEXT
93
Resep SQL di MySQL Nama Table: angka x 1.49 1.5 1.7 2.5 -2.5 -203.4777
BACK NEXT
94
Resep SQL di MySQL mysql> SELECT x, FLOOR(x) as f, CELL(x) as c,
ROUND(x) as r FROM angka; x f c r 1.49 1 2 1.5 1.7 2.5 3 -2.5 -3 -2 -204 -203 153 154 BACK NEXT
95
Resep SQL di MySQL Menggunakan SELECT sebagai CALCULATOR
mysql> SELECT 1+1; mysql> SELECT SIN(RADIANS(30)); BACK NEXT
96
Resep SQL di MySQL Fungsi Agregat: SUM() -> Jumlah
AVG() -> Rata - rata MAX() -> Nilai Terbesar MIN() -> Nilai Terkecil i 1 2 3 BACK NEXT
97
Resep SQL di MySQL MAX(), MIN(), COUNT(), SUM(), AVG()
CREATE TABLE angka (i int); INSERT INTO angka VALUES (1); INSERT INTO angka VALUES (2); INSERT INTO angka VALUES (3); INSERT INTO angka VALUES (4); INSERT INTO angka VALUES (5); INSERT INTO angka VALUES (6); INSERT INTO angka VALUES (7); BACK NEXT
98
Resep SQL di MySQL MAX(), MIN(), COUNT(), SUM(), AVG(), SOAL?....
menghitung jumlah baris di tabel angka menghitung jumlah angka yang genap menghitung total jumlah semua angka menghitung total jumlah angka yang ganjil angka terkecil dan terbesar rata-rata angka rata-ratakan angka, tetapi jangan masukkan dalam perhitungan jika angka <> 4 BACK NEXT
99
Resep SQL di MySQL MAX(), MIN(), COUNT(), SUM(), AVG()
--menghitung jumlah baris di tabel angka mysql> SELECT COUNT(i) FROM angka; --menghitung jumlah angka yang genap mysql> SELECT COUNT(i) FROM angka WHERE i % 2 = 0; --menghitung total jumlah semua angka mysql> SELECT SUM(i) FROM angka; --menghitung total jumlah angka yang ganjil mysql> SELECT SUM(i) FROM angka WHERE i % 2 = 1; --angka terkecil dan terbesar mysql> SELECT MIN(i), MAX(i) FROM angka; --rata-rata angka mysql> SELECT AVG(i) FROM angka; --rata-ratakan angka, tetapi jangan masukkan dalam perhitungan jika angka <> 4 mysql> SELECT AVG(i) FROM angka WHERE i <> 4; BACK NEXT
100
Resep SQL di MySQL WITH ROLLUP
GROUP By di MySQL dan beberapa database lain memberi opsi WITH ROLLUP. Dengan Opsi ini, database akan menambahkan satu baris berisi total, Contoh: mysql> SELECT field1, COUNT(field1) FROM nama_table GROUP BY field1 WITH ROLLUP; BACK NEXT
101
Resep SQL di MySQL Soal:
Mencari Nilai Kuadrat dari masing-masing id?... id 1 2 3 4 5 6 BACK NEXT
102
Resep SQL di MySQL Soal:
Mencari Nilai Kuadrat dari masing-masing id yang bernilai ganjil?... id 1 2 3 4 5 6 BACK NEXT
103
Resep SQL di MySQL Soal:
Mencari Nilai Kuadrat dari masing-masing id yang bernilai genap?... id 1 2 3 4 5 6 BACK NEXT
104
Resep SQL di MySQL Soal:
Kelompokkan Data Karyawan berdasarkan jumlah karyawan yang mendapatkan nilai gaji yang sama. NIK NAMA_KAR NILAI_GAJI 01 ABC 700000 02 DEF 800000 03 GHI 04 JKL 05 MNO 06 PQR 850000 BACK NEXT
105
Resep SQL di MySQL Menggabungkan 2 Tabel
SELECT nama_tabel1.nama_field,nama_tabel2.nama_field FROM nama_table WHERE kondisi relasi tabel1 dengan tabel2 BACK NEXT
106
Resep SQL di MySQL Menggabungkan 2 Tabel
INNER JOIN: akan memanggil record yang matching /cocok dari kedua sisi JOIN. RIGHT JOIN: jika ingin menampilkan semua record dari field tabel kedua (kanan) meskipun tidak cocok dengan nilai pada field tabel pertama (kiri). LEFT JOIN: kebalikan dari RIGHT JOIN BACK NEXT
107
Resep SQL di MySQL Menggabungkan 2 Tabel STUDI KASUS
SINKRONISAI ACCESS 2 MySQL BACK NEXT
108
Resep SQL di MySQL INSERT INTO
Perintah SQL INSERT adalah cara utama diSQL untuk menambahkan baris baru kedalam tabel. perintah: INSERT INTO nama_tabel VALUES (‘nilai1’,’nilai2’,….) INSERT INTO nama_tabel (field1,field2,…) VALUES (‘nilai1’,’nilai2’,….) BACK NEXT
109
Resep SQL di MySQL INSERT IGNORE INTO
Opsi IGNORE untuk INSERT diperkenalkan oleh MySQL dan tidak dikenal pada standar SQL. Opsi IGNORE akan membatalkan perintah INSERT yang bersangkutan jika ternyata penambahan baris melanggar unique atau Primary Key. BACK NEXT
110
Resep SQL di MySQL INSERT IGNORE INTO misal:
INSERT INTO t1 (1,’satu’); akan menghasilkan pesan kesalahan karena melanggar unique, dikarenakan sudah ada baris yg nilainya 1. Maka gunakan: INSERT IGNORE INTO t1 (1,’satu’); jika sebuah tabel tidak mengandung unique atau PK, maka INSERT IGNORE menjadi ekivalen dengan INSERT biasa. BACK NEXT
111
Resep SQL di MySQL REPLACE INTO
REPLACE INTO nama_tabel (field1,field2,….) VALUES (‘nilai1’,’nilai2’,….) REPLACE INTO pada dasarnya sama dengan INSERT, namun memiliki kelakuan jika penambahan baris baru melanggar unique atau PK, maka baris sebelumnya akan diganti dengan baris baru. BACK NEXT
112
Resep SQL di MySQL Kesimpulan:
REPLACE INTO sifatnya berlawanan dengan INSERT IGNORE INTO. INSERT IGNORE INTO akan membiarkan baris lama yang sudah ada, REPLACE INTO akan mengganti dengan baris baru. BACK NEXT
113
Resep SQL di MySQL Contoh latihan:
CREATE TABLE t2 (i INT PRIMARY KEY, s VARCHAR(32) NOT NULL); INSERT INTO t2 VALUES (1,’Bandung’); -- gagal melanggar PK INSERT INTO t2 VALUES (1,’Jakarta’); -- tidak akan melakukan apa-apa, -- tabel tetap terisi (1,’Bandung’) INSERT IGNORE INTO t2 VALUES (1,’Jakarta’); -- tabel kini akan berisi (1,’Jakarta’) REPLACE INTO t2 VALUES (1,’Jakarta’); BACK NEXT
114
Resep SQL di MySQL INSERT dengan MULTIPLE RECORD
INSERT INTO (field1,field2,field3) SELECT field1,field2,field3 from NAMA_TABLE Catatan: Jumlah field Table Source dan Destination harus sama BACK NEXT
115
Resep SQL di MySQL Menghapus Data dari Tabel
DELETE FROM nama_table WHERE kondisi; BACK NEXT
116
QUIZ II Kerjakan sesuai dengan analisis & kemampuan Anda masing-masing: A. Buatlah Database, dengan perintah SQL (20) B. Buatlah Table (beserta atribut key, minim. 3 tabel) yang berelasi, dengan perintah SQL (20) C. Dari Table tersebut isikan data minim. 10 record / baris data (10) D. Kerjakan dengan perintah SQL dari statement berikut: 1. Tampilkan semua data dari tabel master (5) 2. Tampilkan data pada tabel master dengan menggunakan klausa WHERE (5) 3. Tampilkan data pada tabel master dengan menggunakan klausa ORDER BY (5) 4. Tampilkan data pada tabel transaksi dengan menggunakan klausa GROUP BY (5) 5. Tampilkan data pada tabel master dengan menggunakan klausa WHERE & LIKE (5) 6. Tampilkan jumlah baris data pada masing – masing tabel (5) 7. Tampilkan data dari tabel yang berelasi (5) 8. Tambahkan satu record / baris data pada tabel master Anda (5) 9. Ubah data tersebut (5) 10. Hapus data tersebut (5) BACK NEXT
117
DAFTAR PUSTAKA 1. Connoly, Thomas; Begg, Carolyn; Strachan, Anne; Database Systems : A Practical Approach to Design, Implementation and Management, Addison Wesley, 1996. 2. Date, C.J.; An Introduction to Database System, Addison Wesley Publishing Company, Vol. 1 & Vol. 2, New York, 1990. 3. Elmasri, Ramez; Navathe, Shamkant B.; Fundamentals of Database Systems, The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., California, 1989. 4. Mc Fadden, F.; Hoffer, Jeffrey A; Database Management, Benjamin/Publishing Company Inc., Third Edition, California, 1991. 5. Martin, James; Principles of Database Management, Prentice Hall of India Private Limited, New Delhi, 1992. 6. Fathansyah, Ir., Basis Data, Informatika, Bandung, 1999. 7. Steven Hariyanto, Resep Query, Dian Rakyat, Jakarta, 2005. END
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.