Skema basis data mendefinisikan bagaimana data diorganisasikan dalam basis data relasional; hal ini mencakup batasan logis seperti, nama tabel, bidang, tipe data dan hubungan antara entitas-entitas ini.
Skema biasanya menggunakan representasi visual untuk mengomunikasikan arsitektur basis data, yang menjadi fondasi bagi disiplin manajemen data organisasi. Proses desain skema basis data ini juga dikenal sebagai pemodelan data.
Model data ini melayani berbagai peran, seperti pengguna database, administrator basis data, dan programmer. Misalnya, dapat membantu administrator database mengelola proses normalisasi untuk menghindari duplikasi data. Atau, dapat memungkinkan analis untuk menavigasi struktur data ini untuk melakukan pelaporan atau analisis bisnis berharga lainnya. Diagram-diagram ini bertindak sebagai dokumentasi berharga dalam sistem manajemen basis data (DBMS), yang memastikan keselarasan di antara berbagai pemangku kepentingan.
Skema basis data dianggap sebagai “cetak biru” dari sebuah basis data yang menjelaskan bagaimana data dapat berhubungan dengan tabel lain atau model data lainnya. Namun, skema sebenarnya tidak berisi data.
Sampel data dari database pada satu momen dalam waktu dikenal sebagai instance database. Ini berisi semua properti yang dijelaskan skema sebagai nilai data. Karena instance database hanyalah cuplikan pada saat tertentu, maka kemungkinan besar akan berubah seiring waktu, tidak seperti skema database.
Meskipun istilah skema digunakan secara luas, istilah ini biasanya mengacu pada tiga jenis skema yang berbeda, skema basis data konseptual, skema basis data logis, dan skema basis data fisik.
Baik dalam skema logis maupun skema fisik, tabel database akan memiliki kunci utama atau kunci asing, yang akan bertindak sebagai pengidentifikasi unik untuk setiap entri dalam tabel. Kunci ini digunakan dalam pernyataan SQL untuk menggabungkan tabel, sehingga menciptakan tampilan informasi terpadu. Diagram skema sangat membantu dalam menunjukkan hubungan antar tabel, dan memungkinkan analis memahami kunci yang harus digabungkan. Ada dua jenis skema tambahan yang juga biasa dirujuk dalam konteks sistem manajemen basis data relasional (RDBMS); ini dikenal sebagai skema bintang dan skema kepingan salju.
Meskipun skema konseptual, logis, dan fisik mengandung tingkat informasi yang berbeda tentang basis data dalam diagram mereka, skema bintang dan snowflake merepresentasikan hubungan antar entitas secara berbeda. Lebih khusus lagi, skema bintang adalah jenis skema basis data relasional yang terdiri dari satu tabel fakta pusat yang dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi. Ini cenderung dianggap sebagai skema yang lebih sederhana dibandingkan dengan skema kepingan salju.
Skema snowflake terdiri dari satu tabel fakta yang terhubung ke banyak tabel dimensi, yang dapat dihubungkan ke tabel dimensi lain melalui hubungan many-to-one. Skema ini menawarkan keuntungan dari tingkat redundansi data yang rendah, tetapi tidak seefektif dalam hal kinerja kueri.
Sesuai namanya, skema bintang cenderung terlihat seperti bintang sedangkan skema kepingan salju cenderung menyerupai kepingan salju.
Karena big data terus berkembang, objek dan skema basis data sangat penting untuk memastikan efisiensi dalam operasi perusahaan sehari-hari. Jika model relasional tidak terorganisir dengan baik dan tidak terdokumentasi dengan baik, model tersebut akan lebih sulit untuk dipelihara, sehingga menimbulkan masalah bagi pengguna dan perusahaan.
Beberapa manfaat utama dari skema database meliputi:
Gunakan solusi database IBM untuk memenuhi berbagai kebutuhan beban kerja di hybrid cloud.
Jelajahi IBM Db2, database relasional yang menghadirkan kinerja tinggi, skalabilitas, dan keandalan untuk menyimpan dan mengelola data terstruktur. Database ini tersedia sebagai SaaS di IBM Cloud atau untuk hosting mandiri.
Buka nilai data perusahaan dengan IBM Consulting, membangun organisasi berbasis insight yang memberikan keuntungan bisnis.