9
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Teori Umum 2.1.1
Definisi Data M enurut Rob dan Coronel (2002, p11), data adalah fakta mentah atau fakta
yang tidak pernah diproses sebelumnya untuk mengetahui artinya bagi end user. Sedangkan menurut Turban (2003, p15), data adalah fakta mentah atau deskripsi dasar dari suatu benda, acara, aktivitas dan transaksi yang ditangkap, direkam, dan disimpan, tetapi belum diolah untuk menyampaikan arti yang spesifik. 2.1.2
Definisi Database M enurut Connolly dan Begg (2002, p14), database adalah kumpulan data
yang saling berhubungan satu sama lain yang digunakan secara bersama-sama dan kumpulan data ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi suatu perusahaan. Sedangkan menurut Rob dan Coronel (2002, p11), database merupakan sebuah struktur komputer sebagai tempat dari koleksi data-data yang berhubungan. 2.1.3
Data Warehouse M enurut Inmon (2005, p495), data warehouse adalah koleksi data yang
mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, rentang waktu, yang dirancan g untuk mendukung sistem pendukung keputusan dimana tiap data berhubungan dengan suatu kejadian pada suatu waktu. Sedangkan menurut Rob dan Coronel (2002, p812), data warehouse merupakan desain database dari sebuah informas i organisasi yang ditujukan untuk mendukung sistem pengambilan keputusan.
10
Hal-hal yang berkaitan dengan Data Warehouse a.
Fact Table Tabel yang umumnya mengandung angka dan history data di mana key
yang dihasilkan unik karena key-nya merupakan kumpulan foreign key dari primary key yang ada pada masing-masing tabel dimensi yang berhubungan. b. Tabel Dimensi Tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detil yang dapat dilaporkan, seperti profit and loss report pada fact table dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu (bisa per bulan, per kuartal, dan per tahun). Contoh : pusat dari star schema adalah pemesanan, dan yang mengelilinginya terdapat entity supplier, waktu, produk, entity inilah yang dinamakan tabel dimensi. c. Star Schema M enurut Connolly dan Begg (2002, p1079), star schema merupakan struktur logikal yang memiliki fact table yang berisi data fakta dan dikelilingi oleh tabel dimensi yang berisi data referensi (yang dapat didenormalisasikan).
Gambar 2-1 Star Schema Sederhana
11 2.1.4
Data Mart M enurut Connolly dan Begg (2005, p1171), data mart adalah bagian dari
data warehouse yang mendukung kebutuhan informasi dari suatu departemen atau fungsi bisnis tertentu. Sedangkan menurut Inmon (2005, p494), data mart diartikan sebagai struktur bagian dari data warehouse yang dibentuk berdasarkan kebutuhan informasi tiap departemen dan data tersebut tidak dinormalisasikan. Sehingga, dari pengertian-pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa data mart adalah bagian dari data warehouse yang hanya menangani suatu departemen atau fungsi bisnis tertentu.
Karakteristik yang membedakan data mart dengan data warehouse :
1. Data mart hanya berfokus pada kebutuhan pengguna yang berkaitan dengan suatu departemen atau fungsi bisnis.
2. Data mart tidak berisi data operasional yang bersifat detil. 3. Data mart lebih mudah dimengerti dan digunakan karena berisi data yang lebih sedikit dibanding data warehouse Alasan Pembuatan Data Mart : 1.
Untuk memberi kemudahan bagi user untuk mengakses data yang sering digunakan untuk bahan analisis.
2. Data yang tersedia di data mart lebih sedikit dan spesifik per departemen tertentu sehingga memudahkan user dalam mencari data yang dibutuhkan. 3.
Biaya yang dikeluarkan untuk membangun data mart lebih kecil dibandingkan dengan data warehouse.
12
2.1.5 Analytical Report Sebelum membahas analytical report, terlebih dahulu kita harus mengetahui pengertian dari report itu sendiri. Database Report merupakan bentuk tertulis yang menampilkan informasi dari query sebuah tabel yang ditampilkan dalam suatu bentuk yang terstruktur dan menarik. Analytical report
adalah
laporan yang berisi summary informasi yang
ditujukan untuk membantu proses pengambilan keputusan oleh pihak managerial. Informasi yang terkandung di dalam analytical report antara lain hasil analisis suatu permasalahan, dampak-dampak yang terjadi dan rekomendasi tindakan yang dapat diambil untuk menyelesaikan permasalahan yang timbul. Elemen-elemen analytical report : •
Judul Report
•
Executive Summary berisi big picture
yang memberi gambaran
pokok permasalahan dari analytical report yang akan dibahas, sehingga pihak manager tidak perlu membaca keseluruhan report. •
Daftar tabel, gambar dan istilah (jika perlu)
•
Bagian isi report berisi informasi yang biasanya disajikan dalam bentuk tabel, grafik, gambar.
•
Kesimpulan
•
Rekomendasi Bagian ini merupakan bagian pemaparan alternatif solusi yang dapat diambil untuk mengantisipasi atau menanggulangi permasalahan.
13
2.1.6 Tools 2.1.6.1
Database Engine Database Engine adalah suatu software (engine) yang dapat
menyimpan, mengolah dan menampilkan data-data perusahaan. Database Engine yang digunakan dalam penelitian ini adalah Oracle Database 11g Enterprise Edition.
2.1.6.2
Database Administratition and Development Tools Database Administration and Development Tools adalah tools yang
dapat digunakan untuk meningkatkan
produktivitas
dari
seorang
administrator basis data (DBA) dan developer dengan menyediakan sebuah lingkungan development yang mudah digunakan. Fitur-fitur yang dapat digunakan dalam Database Administration and Development Tools yang paling umum digunakan adalah membuat, menjalankan, testing dan debug code serta dapat digunakan pula untuk memonitoring aktivitas database. Database Administration and Development Tools yang digunakan dalam penelitian ini adalah Toad TM.
2.1.6.3
Analytical Reporting Tools Analytical Reporting Tools adalah alat (tools) yang digunakan
untuk menghasilkan dan mengolah analytical report untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Analytical reporting tools yang digunakan dalam penelitian ini adalah Business Object 6.0.
14
2.2 Teori Khusus 2.2.1
Definisi Performance M enurut The Concise Oxford Dictionary (1999), Performance adalah
tingkat kemampuan suatu mesin atau sistem. Sedangkan menurut Longman Dictionary of American English (2006), performance adalah tingkat bagus tidaknya seseorang atau sesuatu mengerjakan suatu tugas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa performance adalah tingkat kemampuan suatu sistem mengerjakan suatu tugas tertentu. Kecepatan merupakan salah satu indikator umum yang digunakan untuk menilai performance suatu sistem atau mesin.
2.2.2
Definisi Tuning M enurut Chan pada e-book yang berjudul Performance Tuning Guide 11g
Released 1 (2007, p34), tuning merupakan tindakan mengidentifikasikan hal-hal yang menyebabkan permasalahan pada performance dan membuat perubahan yang diperlukan untuk mengurangi dampak dari permasalahan tersebut. Sedangkan M enurut Edward Whalen pada White Paper yang berjudul Tuning Oracle on Windows for Maximum Performance reconfigure atau modifikasi suatu performance.
(2004, p4),
tuning
adalah tindakan
sistem dengan tujuan untuk meningkatkan
15
Sehingga, dapat disimpulkan bahwa tuning adalah suatu tindakan mengidentifikasi penyebab suatu permasalahan dan membuat suatu perubahan untuk mengurangi dampak dari permasalahan tersebut sehingga membentuk suatu kondisi yang efisien. 2.2.3
Manfaat Tuning M enurut Connoly dan Begg (2002, p516), manfaat atau keuntungan yang
akan diperoleh jika melakukan tuning adalah sebagai berikut : 1. Dengan tuning, kita dapat meminimalisasi penambahan hardware. 2. Tuning memungkinkan untuk menurunkan spesifikasi hardware minimum yang dibutuhkan. 3. M engurangi biaya maintenance yang mahal 4. Sebuah sistem yang di-tuning dengan baik akan menghasilkan response time yang cepat 5. Setelah di-tuning, suatu sistem dapat menghasilkan throughput yang lebih baik dibandingkan sebelumnya. 6. M engoptimalkan penggunaan hardware. 7. M eningkatnya response time dapat meningkatkan staff morale (semangat kerja dari para pegawai) 8. M eningkatnya response time dapat menambah tingkat kepuasan pelanggan
16 2.2.4
Jenis-jenis Tuning M enurut Whalen pada White Paper yang berjudul Tuning Oracle on
Windows for Maximum Performance (2001,p5), jenis–jenis tuning berdasarkan tujuannya, terdiri atas :
Tuning for response time Tuning untuk waktu respon melibatkan perubahan dari komponen-
komponen sistem untuk mengurangi keterlambatan (latency) pada transaksi dan mempercepat pemrosesan transaksi. Umumnya tuning untuk waktu respon dilakukan dengan tuning aplikasinya, menginstal hardware yang lebih cepat, atau melakukan tuning terhadap instance oracle. Waktu respon juga bisa ditingkatkan dengan melakukan tuning skema database oracle dengan index tuning, partitioning, dan lain-lain.
Tuning for throughput Tuning untuk throughput melibatkan perubahan sistem untuk
memungkinkan penyelesaian kerja yang lebih banyak tanpa perlu membuat proses/query individual berjalan lebih cepat. Throughput yang meningkat memungkinkan beberapa query untuk dapat menyelesaikan lebih banyak pekerjaan tanpa membuat salah satu query tersebut berjalan lebih cepat. Sebagai contoh, jika sebuah query memerlukan 10 detik untuk berjalan dan dengan melakukan tuning terhadap sistemnya kita dapat menjalankan dua buah query dalam 10 detik, dengan demikian kita telah meningkatkan throughput dari sistem tanpa meningkatkan waktu respon dari tiap query.
17 2.2.5
Tuning Methodology Tuning
Methodology
adalah
tahap-tahap
dalam
perencanaan
mengoptimalkan performance suatu sistem. M enurut Whalen pada White Paper yang berjudul Tuning Oracle on Windows for Maximum Performance (2001,p4), Tuning Methodology adalah sebagai berikut : 1. Lakukan penilaian sementara mengenai current condition 2. Monitoring sistem yang sedang berjalan 3. Analisis hasil dari monitoring sistem 4. Buat sebuah hipotesis 5. Cari alternatif solusi masalah 6. Implementasikan solusi tersebut 7. Tes solusi dan kembali ke langkah ke-2 hingga performance menigkat sesuai dengan kebutuhan user.
M enurut M illsap (Optimizing Oracle Performance, pp6-7), Sebuah Perfomance Improvement Method yang bagus harus dapat memenuhi kriteria :
Impact Suatu metodologi peningkatan performance yang bagus harus dapat menunjukkan peningkatan atau perubahan ke arah yang lebih baik.
Predictive capacity Sebuah metode harus dapat memprediksikan dampak yang akan dihasilkan oleh
suatu
permasalahan,
dan
mengimplementasikan suatu solusi.
efek
yang
akan
terjadi
jika
18
Measurability Sebuah metode harus dapat menghasilkan peningkatan performance yang dapat diukur dengan satuan unit sehingga dapat di analisis lebih lanjut.
Efficiency Sebuah metode harus dapat meningkatkan performance dengan biaya minimum. Biaya yang dimaksud tidak hanya berupa uang, waktu dan effort juga harus dipertimbangkan. M etode yang bagus adalah metode yang meningkatkan performance secara signifikan
dengan
biaya
minimum.
Reliability Sebuah metode harus dapat mengindentifikasikan akar permasalahan, tak peduli apapun permasalahan tersebut.
Determinism Sebuah metode harus memberikan suatu petunjuk yang jelas mengenai langkah-langkah yang ambigu sehingga tidak membingungkan user.
Practicality Sebuah metode yang baik harus dapat di implementasikan pada berbagai kondisi. M isalnya : suatu metode tidak dapat diterima jika dapat di implementasikan
pada
lingkungan
satu
namun
tidak
dapat
di
implementasikan pada lingkungan lainnya.
Finiteness Sebuah metode harus mempunyai batasan yang jelas mengenai kondisi akhir, misalnya pembuktian akan hasil yang optimal dengan menggunakan metode tersebut.
19
M enurut Oracle Perfomance Improvement Method Technical White Paper (2002,pp3-4), The Oracle Performance Improvement Method adalah : 1. Dapatkan feedback yang jelas dari user. Tentukan ruang lingkup beserta tujuan-tujuan dari proyek performance, juga tujuan masa mendatang performance. Proses ini merupakan kunci untuk perencanaan kapasitas masa mendatang.
2. Dapatkan set lengkap dari sistem operasi, database, dan statistik-statistik dari aplikasi baik pada saat performance-nya baik maupun tidak baik. Jika statistik yang diperoleh sedikit, maka dapatkan informasi apapun yang tersedia. Kehilangan statistik dapat dianalogikan seperti kehilangan barang bukti dari sebuah tindak kriminal – hal ini menyebabkan detektif bekerja lebih keras dan memakan waktu lebih banyak. Setiap bagian dari data memiliki nilai.
2. Lakukan pemeriksaan “kesehatan” sistem operasi dari seluruh mesin yang terlibat dengan performance user. Saat memeriksa sistem operasinya, cari tahu hardware atau sumber daya yang digunakan secara penuh. Daftarkan sumber daya apapun yang digunakan secara berlebihan untuk dianalisis. Serta periksa semua hardware untuk error atau informasi diagnostik.
20 4. Lihat Top Ten List of Oracle Performance Mistakes (lihat halaman 26) untuk mengetahui manakah dari skenario yang terdaftar merupakan masalah yang dihadapi. Daftarkan kesalahan-kesalahan yang cocok dengan skenario sebagai gejala untuk dianalisis. Untuk dijadikan kandidat permasalahan. 5. Bangun sebuah model konseptual dari apa yang terjadi pada sistem dengan menggunakan gejala-gejala sebagai petunjuk untuk memahami apa yang menyebabkan masalah-masalah performance. 6. Usulkan rangkaian tindakan perbaikan dan tindakan antisipasi untuk sistem, dan terapkan hal ini dengan maksud untuk mencari tindakan apa yang paling bermanfaat bagi sistem. Aturan emas pada kerja performance adalah kita hanya merubah satu hal pada satu satuan waktu dan kemudian mengukur perbedaannya. Sayangnya, keperluan downtime sistem mungkin melarang metode investigasi yang seteliti itu. Jika beberapa perubahan diterapkan pada waktu bersamaan, maka coba untuk memastikan bahwa mereka terisolasi. 7. Analisis apakah perubahan yang dilakukan telah memenuhi efek yang diinginkan, dan apakah performance telah meningkat. Jika belum, lakukan pencarian gejala yang lebih banyak, dan lanjutkan dengan memperbaiki model konseptual sehingga pemahaman terhadap aplikasi lebih akurat. 8. Ulang kembali 3 langkah terakhir hingga tujuan performance telah tercapai atau tidak mungkin dikarenakan keterbatasan yang lain.
21 2.2.6
Perfomance Tuning M enurut Whalen (2001, p3), perfomance tuning adalah suatu tindakan untuk
meningkatkan kinerja dari suatu sistem dengan merubah sistem parameter (tuning perangkat lunak) atau memperbaiki konfigurasi sistem (tuning perangkat keras). M enurut Holmes pada Technology Conference dengan topik Oracle Perfomance Tuning Techniques (7-9 Oct 2001), tujuan dari perfomance tuning :
M eningkatkan kecepatan pemrosesan (row-time)
M enghindari biaya upgrade hardware yang mahal
M endapatkan bukti nyata dari masalah performance
M embuat performance predictions
M engoptimalkan kegunaan dari tool execution_plan
M enurut Oracle Perfomance Improvement Method Technical White Paper (2002,pp5-6), The “Top Ten” List of Oracle Performance Mistakes : 1. M anajemen koneksi yang kurang baik : aplikasi melakukan koneksi dan menghentikan koneksi untuk setiap interaksi dengan database. 2. Penggunaan cursor dan shared pool yang kurang baik : code panjang yang tidak menggunakan cursor menyebabkan hard parsing untuk setiap SQL query. 3. I/O database yang salah : penentuan jumlah disk yang salah karena mengkonfigurasi disk-disk berdasarkan disk space bukan bandwidth I/O. 4.
Permasalahan pada setup redo log : Ukuran redo log yang kecil akan mengakibatkan checkpoint akan terus berada di-load yang tinggi pada buffer
22 cache. Jumlah redo log yang terlalu sedikit, menyebabkan file archive tidak dapat disimpan terus sehingga terjadi kemacetan database. 5.
Serialisasi dari blok-blok data pada buffer cache dikarenakan kekurangan dari free list, free list group, transaction slot, atau segmen rollback yang pendek.
6.
Long Full Table Scans dapat mengindikasikan poor transaction design, missing indexes, atau poor SQL optimization.
7.
Disk sorting untuk online operations dapat mengindikasikan poor transaction design, missing indexes, atau poor SQL optimization.
8.
Banyaknya jumlah recursive SQL yang dieksekusi mengindikasikan kegiatan space management, seperti alokasi extent dan alokasi space. Hal ini berdampak terhadap user response time.
9.
Schema Errors dan Optimizer Problems : Sebuah aplikasi menggunakan terlalu banyak resource karena schema yang memiliki tabel-tabel belum berhasil melakukan migrasi dari implementasi sebelumnya. Hal ini dapat disebabkan oleh missing indexes atau incorrect statistics. Error ini dapat menyebabkan sub-optimal execution plans dan poor interactive user performance.
10. Penggunaan initialization parameter yang tidak standar akibat asumsi yang tidak benar.
23
2.2.7
Application Tuning M enurut Page (1999, p258), application tuning adalah suatu tindakan yang
mayoritas berhubungan dengan perbaikan di sisi sintaks SQL. Sedangkan menurut Edward Whalen (2001, p4), application tuning melibatkan proses analisis sintaks SQL dan memastikan apakah sintaks query yang digunakan telah efisien dan optimal.
M enurut Holmes pada Technology Conference yang berjudul Oracle Perfomance Tuning Techniques (7-9 Oct 2001), kesalahan–kesalahan umum yang sering terjadi pada SQL code adalah: 1. Everything in One Statement Multiple table join dan sub-query yang sangat kompleks pada satu SQL statement. Hal ini M engakibatkan : ✖
Proses yang lama meskipun dengan tuning
✖
Sulit untuk mengimplementasikan explain_plan
✖
Sulit untuk menyelesaikan masalah SQL yang kompleks
Solusi yang dapat diterapkan untuk mengantisipasinya : ✔
Pecah menjadi beberapa table joins
✔
INSERT & UPDATE menggunakan tabel temp
✔
Dapat pula didekomposisi, tuning, dan re-assemble kembali
24
2. Desain dan coding yang kompleks Desain dan coding SQL yang kompleks dapat menyebabkan masalah pada performance. Hal ini dapat disebabkan oleh: ✖
Terlalu banyak normalized tables, columns, views
✖
Indexing, triggers dan restraints yang berlebihan
✖
Logika yang terlalu rumit dan berbelit-belit
✖
SQL code tidak terstruktur sehingga sulit untuk dipahami
Solusi yang dapat diterapkan untuk mengantisipasinya : ✔
Usahakan tetap simple
✔
Lakukan hanya yang harus dilakukan
✔
Selalu
meningkatkan
kualitas
secara
terus
menerus
dan
berkelanjutan ✔
Selalu desain sesuatu yang dapat ditingkatkan di kemudian hari
✔
Standard coding style, neat, lined up
Berdasarkan http://www.tusc.com/oracle/training/course-apptune.html, beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam melakukan application tuning :
SQL Tuning (mengoptimalkan code yang digunakan).
Indexing (penggunaan index yang tepat untuk mengakses data).
Partitioning (penggunaan partisi untuk mengelompokkan data besar)
25 2.2.8
SQL Tuning SQL tuning merupakan tindakan query optimization. Dimana definisi Query
Optimization menurut Connoly dan Begg (2002, p606) adalah suatu tindakan memilih execution strategy yang efisien untuk mengeksekusi sebuah query. Terdapat banyak cara yang untuk menghasilkan data yang sama, namun tujuan dari query optimization adalah untuk memilih cara yang paling sedikit menggunakan resource. M enurut Oracle Database Performance Tuning Guide 11g release 1(2007,p358), tujuan dari tuning adalah mengurangi response time bagi end user dari sebuah sistem dan mengurangi sumber daya yang digunakan untuk suatu pekerjaan yang sejenis dan untuk mencapai hal tersebut, beberapa cara dapat dilakukan, yaitu:
Mengurangi Workload SQL Tuning pada umumnya melibatkan pencarian cara yang paling efektif untuk memproses beberapa workload yang sejenis. Hal ini dapat dilakukan dengan mengganti execution plan dari SQL statement tanpa harus mengubah fungsionalitasnya untuk mengurangi pemakaian sumber daya. Contoh: Jika ada SQL statement (query) yang sering dijalankan untuk mengakses sebagian kecil dari data dalam tabel, maka SQL statement tersebut dapat dijalankan lebih efisien dengan menggunakan index.
26
Menyeimbangkan Workload Sistem cenderung akan berada dalam kondisi sibuk pada saat jam-jam operasional dan akan sedikit digunakan pada saat malam hari ketika kegiatan operasional sudah tidak dilakukan. Contoh: untuk pengambilan data dari OLTP menjadi data warehouse sebaiknya dilakukan malam hari.
Paralelisasi Workload Untuk melakukan query data dalam jumlah yang besar terutama pada data warehouse dapat dilakukan secara paralel untuk mengurangi response time pada data warehouse serta tidak menghentikan kegiatan transaksional secara keseluruhan pada OLTP.
Beberapa SQL Statement yang dapat mempercepat akses data :
Penggunaan Equijoin Untuk meningkatkan efisiensi SQL statement, lebih baik menggunakan equijoins jika memungkinkan. SQL statement yang menggunakan equijoins pada kolom yang tidak ditransformasikan nilainya lebih mudah untuk dilakukan tuning.
Hindari mengubah nilai column dalam WHERE clause Lebih baik menggunakan: WHERE a.order_no = b.order_no
Daripada: WHERE TO_NUMBER(SUBSTR(a.order_no,INSTR(b.order_no,'.')-1)) = TO_NUMBER(SUBSTR(a.order_no,INSTR(b.order_no,'.')-1))
27
Hindari penggunaan where clause untuk menggabungkan tabel Lebih baik menggunakan: SELECT last_name, job_name, department_name FROM employees a JOIN jobs b ON a.job_id = b.job_id JOIN department c ON a.department_id = c.department_id Daripada: SELECT last_name, job_name, department_name FROM employees a, jobs b, department c WHERE a.job_id = b.job_id AND a.department_id = c.department_id
Karena untuk menggabungkan beberapa tabel dengan non-join clause (where clause), hasil akan dievaluasi setelah melakukan cross join seluruh tabel. Sedangkan dengan join clause, hasil akan dievaluasi setelah cross join antar 2 tabel. Sehingga dapat mengurangi jumlah row yang akan dicocokkan dengan tabel berikutnya.
Perhatikan processing time antara DELETE, INS ERT dan UPDATE Operasi DELETE lebih cepat dari pada INSERT dan UPDATE karena sebenarnya oracle tidak menghapus datablock yang terpakai secara permanen, melainkan menandai datablock tersebut bahwa sudah tidak terpakai. Untuk INSERT, oracle akan memesan datablock untuk diisi dengan suatu nilai. Sedangkan UPDATE merupakan kegiatan yang lebih lama karena memerlukan waktu untuk pencarian data yang hendak diupdate serta mengganti nilainya (terlebih jika melibatkan kalkukasi rumit dalam mengganti nilai).
28
Hindari penggunaan data type convertion Contoh: WHERE TO_NUMBER (char_col) = num_exp Keterangan : char_col adalah varchar2 num_exp adalah number Code di atas menggunakan explicit data type convertion (menyebutkan secara tertulis konversi tipe datanya). Hal ini akan menyebabkan performance menurun. Code di atas dapat juga ditulis sebagai berikut : WHERE char_col = num_exp karena oracle akan mengubah WHERE clause di atas secara implicit menjadi:
WHERE TO_NUMBER(char_col) = num_exp
Hindari penggunaan complex expressions Contoh: ‐ col1 = NVL(:b1, col1) ‐ NVL(col1, -999) = …. ‐ TO_DATE(), TO_NUMBER(), TO_CHAR()
Complex expressions di atas mencegah SQL Optimizer untuk memberikan cardinality yang valid dan dapat menyebabkan perubahan pada execution plan dan join method. Hindarilah: SELECT employee_num,full_name Name,employee_id FROM mtl_employees_current_view WHERE (employee_num = NVL (:b1,employee_num)) AND (organization_id=:1) ORDER BY employee num;
Lebih baik : SELECT employee_num,full_name Name,employee_id FROM mtl_employees_current_view WHERE (employee_num =:b1)AND(organization_id=:1) ORDER BY employee num;
29
Penggunaan EXIS TS dan IN untuk subqueries Dalam beberapa kondisi, lebih baik menggunakan IN daripada EXISTS. Contoh kasus : a. Jika selective predicate berada di dalam subqueries maka gunakanlah IN Contoh:
SELECT e.first_name,e.salary FROM employees e WHERE e.employee_id IN (SELECT o.sales_rep_id FROM orders o WHERE o.customer_id = 144);
b. Jika selective predicate di dalam parent query maka gunakan EXISTS Contoh:
SELECT e.first_name ,e.salary FROM employees e WHERE e.department_id = 80 AND e.job_id = 'SA_REP' AND EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE e.employee_id = o.sales_rep_id);
Hindarilah mengakses data berulang-ulang untuk beberapa SQL S tatement yang dapat digabung Contoh:
SELECT COUNT(*)
SELECT COUNT(*)
FROM employees
FROM employees
WHERE salary < 2000;
WHERE salary > 4000;
SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE salary BETWEEN 2000 AND 4000;
30
Dapat digabungkan menjadi: SELECT COUNT (CASE WHEN salary<2000 THEN 1 ELSE null END) count_lt_2000, COUNT (CASE WHEN salary BETWEEN 2001 AND 4000 THEN 1 ELSE null END) count_btwn_2001_4000, COUNT (CASE WHEN salary>4000 THEN 1 ELSE null END) count_gt_4000 FROM employees;
Mengendalikan Access Path dan Join Order dengan Hint SELECT FROM WHERE
e.last_name
employees e.job_id
e = 'CLERK';
Kita dapat menggunakan hint dalam SQL statement untuk menginstruksikan kepada SQL optimizer bagaimana SQL statement ini seharusnya dijalankan. Join Order dapat memberikan efek yang sangat signifikan pada performance pengaksesan data dalam database. Hal-hal yang perlu diperhatikan ketika akan menentukan join order antara lain: • Hindarilah full-table scan jika memungkinkan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan melalui sebuah index. • Hindarilah menggunakan index yang menarik 10.000 baris data dari sebuah tabel jika masih bisa menggunakan index lain yang menarik hanya 100 baris data. • Pilihlah join order yang tepat sehingga menghasilkan lebih sedikit baris untuk di-join-kan dengan tabel berikutnya.
31
Berikut rangking access path dari tercepat hingga paling lambat:
Rank
Access Path
1
Single ROWID
2
Single row by cluster join
3
Single row by hash cluster key with unique or primary key
4
Single row by unique or primary key
5
Cluster Join
6
Hash cluster key
7
Indexed cluster key
8
Composite key
9
Single-Column indexes
10
Bounded range search on indexed colums
11
Unbounded range search on indexed colums
12
Sort-merge join
13
Max or Min of indexed colums
14
ORDER BY on indexed colums
15
Full table scan
T abel 2-1 Rangking access path dari tercepat hingga paling lambat
32 Pada saat mengeksekusi suatu query, optimizer akan memilih execution plan berdasarkan access path yang tersedia. Jika terdapat lebih dari satu cara untuk mengeksekusi SQL statement, optimizer selalu memilih cara dengan ranking terendah. Biasanya cara dengan ranking yang lebih rendah dieksekusi lebih cepat daripada ranking yang lebih tinggi. Berikut penjelasan mengenai setiap ranking nya : 1. Single ROWID Access path ini tersedia jika pada statement where clause diidentifikasikan untuk menghasilkan data dengan dengan langsung menunjuk kepada ROWID nya. Contoh :
SELECT * FROM emp WHERE ROWID = 'AAAA7bAA5';
2. Single row by cluster join Access path ini tersedia untuk statement yang menggabungkan beberapa tabel yang tersimpan pada cluster yang sama dan jika memenuhi kedua kriteria berikut :
•
Statement where clause mengandung kondisi yang menyamakan setiap kolom pada di cluster key dalam satu tabel dengan kolom pada tabel lain.
•
Statement where clause juga mengandung sebuah kondisi yang menjamin bahwa hasil join hanya menghasilkan satu baris data. Contoh :
SELECT *FROM emp, dept WHERE emp.deptno = dept.deptno AND emp.empno = 7900;
3. Single row by hash cluster key with unique or primary key Access path ini tersedia jika memenuhi kriteria berikut :
•
Query statement harus menjamin bahwa outputnya hanya satu baris data.
•
Cluster key sekaligus primary key dari tabel tersebut
33 •
Statement where clause menggunakan semua kolom hash cluster key dalam menyamakan kondisi antara tabel yang satu dengan yang lain.
Contoh : Pada statement dibawah, tabel orders tersimpan di hash cluster dan kolom orderno merupakan cluster key sekaligus primary key dari tabel orders.
SELECT * FROM orders WHERE orderno =1968;
4. Single row by unique or primary key Access path ini akan tersedia jika statement where clause menggunakan semua kolom yang merupakan unique atau primary key dalam penyamaan kondisi antara tabel yang satu dengan yang lain. Untuk mengeksekusi statement tersebut, oracle akan melakukan scan index pada unique atau primary key untuk mendapatkan ROWID dan kemudian tabel akan diakses menggunakan ROWID.
Contoh :
SELECT * FROM emp WHERE empno = 7900;
5. Cluster Join Access path ini tersedia jika : •
Statement menggabungkan beberapa tabel pada cluster yang sama
•
Statement where clause mengandung kondisi yang menyamakan setiap kolom cluster key dalam satu tabel yang berhubungan dengan tabel lain. Contoh : Tabel emp dan dept dicluster pada kolom deptno : SELECT * FROM emp,dept WHERE emp.deptno = dept.deptno;
34
6. Hash cluster key Access path ini hampir sama dengan single row by hash cluster key with unique or primary key (access path no.3), perbedaannya terletak pada cluster key tidak harus
merupakan primary key dari tabel tersebut. Sehingga pada contoh dibawah ini, tabel line items disimpan di cluster dan orderno adalah cluster key namun bukan primary key dari tabel line items.
SELECT * FROM line_items WHERE orderno = 65118968;
7. Indexed cluster key Access path ini akan tersedia jika statement where clause menggunakan semua kolom dari indexed cluster key untuk menyamakan kondisi satu tabel dengan tabel lain.
Sebagai contoh : pada statement dibawah ini, tabel emp tersimpan di indexed cluster dan kolom deptno adalah cluster key.
SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10;
8. Composite key Access path ini akan tersedia jika statement where clause menggunakan semua kolom composite index dalam menyamakan kondisi tabel satu dengan tabel lainnya. Untuk mengeksekusi statement ini, oracle melakukan range scan pada index untuk mendapatkan ROWID dari selected row dan kemudian mengakses tabel tersebut dengan menggunakan ROWID yang didapatkan.
Contoh : Pada statement dibawah ini, terdapat composite index terhadap kolom job dan deptno :
SELECT * FROM emp WHERE job = 'CLERK' AND deptno = 30;
35
9. Single-Column indexes Access path ini tersedia jika statement where clause menggunakan satu atau lebih single column index dalam menyamakan kondisi antara tabel yang satu dengan yang lain. Sebagai contoh : di bawah ini, terdapat sebuah index pada kolom job : SELECT * FROM emp WHERE job = 'ANALYST'; Contoh lain jika terdapat beberapa single column index (kolom job dan deptno): SELECT * FROM emp WHERE job = 'ANALYST'and deptno = 20;
10. Bounded range search on indexed colums Access path ini tersedia jika statement where clause mengandung kondisi yang menyangkut indexed column dan membatasi range output dengan menggunakan ekspresi sama dengan (=), lebih besar sama dengan dan lebih kecil dari ( > [=] AND < [=] ), BETWEEN …AND, dan ekspresi LIKE ‘c%’ Contoh :
SELECT * FROM emp WHERE sal BETWEEN 2000 AND 3000;
11. Unbounded range search on indexed colums Access path ini tersedia jika statement where clause mengandung kondisi yang menyangkut indexed column dan menggunakan ekspresi : Lebih besar dari >[=] atau kurang dari < [=]. Contoh :
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;
36
12. Sort-merge join Access path ini tersedia untuk statement yang menggabungkan beberapa tabel yang tidak disimpan pada cluster yang sama sehingga oracle harus melakukan sort-merge join. Pada contoh dibawah ini, tabel emp dan dept tidak disimpan pada cluster yang sama :
SELECT * FROM emp, dept WHERE emp.deptno = dept.deptno; 13. Max or Min of indexed colums Access path ini tersedia untuk select statement dan jika pada kondisi berikut ini :
•
Hanya menggunakan fungsi M AX atau M IN pada SELECT statement
•
Tidak memiliki WHERE atau GROUP BY clause Contoh :
SELECT MAX(sal) FROM emp;
14. ORDER BY on indexed colums Access path ini tersedia untuk select statement dan jika pada kondisi berikut ini : •
M engandung ORDER BY clause
•
Terdapat primary key atau NOT NULL constraint, sehingga menjamin kolom yang disort tidak mengandung nilai NULL. Contoh :
SELECT *FROM emp order by empno;
15. Full table scan Access path ini tersedia untuk berbagai jenis SQL statement jika tidak memiliki index atau tidak memenuhi empat belas access path sebelumnya. M isalnya : untuk mengeksekusi query yang bertujuan untuk menghasilkan jumlah data hampir atau seluruh data pada tabel tersebut :
SELECT *FROM emp;
37
2.2.9
Partitioning 2.2.9.1 Mengenai Partitioning M enurut Syamsiar (2006, p135), partisi pada tabel digunakan untuk membagi tabel yang mempunyai record data yang sangat besar menjadi segmen-segmen kecil yang terpisah. Aplikasi tetap mengakses dengan menggunakan nama tabel yang sama, tetapi secara fisik pembacaan data atau index dilakukan pada segmen-segmen tertentu. Partisi dapat meningkatkan performance query jika dilakukan pada tabel yang mempunyai data dalam jumlah besar. M enurut Oracle Database Concepts 10g release 1 (10.1), partitioning adalah suatu metode yang membantu pembagian tabel yang memiliki data yang sangat banyak menjadi bagian yang lebih kecil yang disebut partition sehingga memudahkan untuk pengaturan (manageable). Setelah di partisi, DDL statements dapat mengakses atau memanipulasi data per-bagian tanpa perlu mengakses data pada tabel secara keseluruhan.
Gambar 2-2 Perbandingan partitioned dengan non-partitioned tabel
38
Setiap
baris pada sebuah partitioned table dikelompokkan
berdasarkan sebuah partition key yang merupakan bagian dari salah satu kolom pada tabel tersebut. Oracle akan secara otomatis mengelompokkan data ke dalam group-group partisi sesuai dengan kriteria pada tiap partisi tersebut. Kriteria partition key adalah sebagai berikut : •
M erupakan salah satu kolom yang terdapat pada tabel tersebut
•
Dapat merupakan kolom yang berisi NULL value
•
Tidak bisa berupa ROWID
Ketentuan Partitioned Table adalah sebagai berikut : •
Sebuah tabel dapat berisi hingga 64.000 partisi.
•
Tidak dapat membuat partisi pada tabel yang berisi data bertipe RAW dan LONGRAW.
•
Tabel yang mengandung data bertipe CLOB dan BLOB dapat dipartisi
•
Setiap partisi yang terbentuk harus memiliki logical attribute yang sama, misalnya : Nama kolom, tipe data dan constraint.
Suatu tabel harus dipartisi jika memenuhi kriteria : •
Data yang terkandung dalam tabel tersebut sudah mencapai atau lebih dari 2 GB .
•
Jika tabel tersebut berisi historical data
39 2.2.9.2 Manfaat Partitioning M enurut Oracle Database Concepts 10g release 1 (10.1), manfaat yang diperoleh jika menerapkan partitioning antara lain ; a. M emungkinkan Data Management Operations seperti : loading data, creating atau rebuilding index dan backup atau recovery pada partisi tertentu saja sehingga tidak perlu melakukan semua hal tersebut pada keseluruhan tabel. Hal ini mengurangi operation time untuk melakukan tugas-tugas tersebut. b. M eningkatkan performance, manageability, dan Sehingga
selain
kinerja
meningkat,
dengan
availability. menerapkan
partitioning data dapat lebih mudah untuk diatur dan menjaga tingkat availability agar data selalu tersedia pada saat dibutuhkan. c. M engurangi dampak scheduled downtime for maintenance d. M eningkatkan availability of mission-critical databases jika critical tabel dan index dibagi menjadi partisi untuk mengurangi maintenance windows, waktu recovery. e. M emungkinkan penerapan Information Lifecycle Management yang simple dan efisien untuk data yang besar. f. Salah
satu
keuntungan
diimplementasikan tanpa perlu
partitioning melakukan
adalah
dapat
modifikasi pada
aplikasi. M isalnya : kita dapat mengubah sebuah nonpartitioned menjadi partitioned table tanpa perlu mengubah select atau DM L statement yang mengakses tabel tersebut.
40 2.2.9.3 Jenis-jenis Partitioning M enurut Syamsiar (2006, pp138-142), jenis-jenis partisi : a. Range Partitioning Jenis partisi ini membagi data secara terpisah berdasarkan nilai cakupan tertentu. Biasanya digunakan pada kolom dengan tipe tanggal. M isalnya, data tahun 2007 diletakkan pada partisi P2007, data tahun 2008 diletakkan pada partisi P2008, dan seterusnya. Berikut contoh tabel penjualan yang dipartisi secara per tahun. SQL > 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
create table penjualan ( kode_sales varchar2(5), tanggal date, kode_item varchar2 (30), qty number ) Partition by range (tanggal) ( partition p2000 values less than (to_date(‘01/01/2001’,’dd/mm/yy’)), partition p2001 values less than (to_date(‘01/01/2002’,’dd/mm/yy’)), partition p2002 values less than (to_date(‘01/01/2003’,’dd/mm/yy’)), partition p2003 values less than (to_date(‘01/01/2004’,’dd/mm/yy’)), partition p2004 values less than (to_date(‘01/01/2005’,’dd/mm/yy’)), partition p2005 values less than (to_date(‘01/01/2006,’dd/mm/yy’)), partition p2006 values less than (to_date(‘01/01/2007,’dd/mm/yy’)), partition p2007 values less than (to_date(‘01/01/2008’,’dd/mm/yy’)), partition pmax values less than (maxvalue) );
Data yang mempunyai nilai kolom kurang dari tanggal 1 Januari 2001, akan dimasukkan kedalam partisi P2000. Data yang mempunyai nilai kolom kurang dari tanggal 1 Januari 2002, dimasukkan kedalam partisi P2001, demikian seterusnya. Jika terdapat data yang tidak sesuai kriteria, misalnya data pada tanggal 16 Juli 2008 maka akan masuk ke partisi PM AX.
41 Setiap partisi pada tabel di atas diletakkan pada tablespace yang sama. Partisi juga dapat diletakkan pada tablespace yang berbeda, yaitu dengan menambahkan klausa TABLESPACE. …. partition p2000 values tablespace ts_2000, partition p2001 values tablespace ts_2001, partition p2000 values tablespace ts_2002, partition p2000 values tablespace ts_2003, …..
less than (to_date(‘01/01/2001’,’dd/mm/yy’)) less than (to_date(‘01/01/2002’,’dd/mm/yy’)) less than (to_date(‘01/01/2003’,’dd/mm/yy’)) less than (to_date(‘01/01/2004’,’dd/mm/yy’))
M anfaat menyimpan partitions pada tablespace yang terpisah antara lain : •
M engurangi kemungkinan terjadinya data corruption
•
Backup dan recover tiap partisi dapat dilakukan terpisah
•
M eningkatkan manageability, availability dan performance
•
M engontrol proses mapping partitions ke disk drives (penting untuk balancing I/O load)
Gambar 2-3 Range Partitioning
42
b. Hash Partitioning Partisi secara hash membagi data sesuai algoritma fungsi hash, yaitu setiap data dibagi secara merata sesuai dengan jumlah partisi yang sudah didefinisikan. Partisi secara hash lebih efektif digunakan untuk mendistribusikan data secara acak tanpa harus memperhatikan nilai pada kolom data tersebut. Berikut contoh partition by hash :
CREATE TABLE sales_hash( salesman_id NUMBER(5), salesman_name VARCHAR2(30), sales_amount NUMBER(10), week_no NUMBER(2) ) PARTITION BY HASH(salesman_id)( Partition sales1 tablespace ts1, Partition sales2 tablespace ts2, Partition sales3 tablespace ts3, Partition sales4 tablespace ts4 );
Data pada tabel sales_hash akan diletakkan pada masingmasing partisi secara acak berdasarkan kolom salesman_id. Partisi tersebut dapat juga dibuat tanpa menyebutkan nama partisinya. CREATE TABLE sales_hash( salesman_id NUMBER(5), salesman_name VARCHAR2(30), sales_amount NUMBER(10), week_no NUMBER(2) ) PARTITION BY HASH(salesman_id) PARTITIONS 4;
43
Oracle akan membuat partisi sebayak 4 buah dengan nama yang
telah
ditentukan
oleh
oracle.
M isalnya
SYS_P001,
SYS_P002, dan seterusnya SQL > select segment_name, partition_name 2 from user_segments 3 where segment_name in (‘sales’);
SEGMENT_NAME PARTITION_NAME ----------------------------------------SALES SYS_P25 SALES SYS_P26 SALES SYS_P27 SALES SYS_P28 Partitioning by hash lebih baik daripada by range bila : •
Kita tidak tahu sebelumnya ada berapa data berupa range.
•
Size partition by range akan sulit untuk di balance manually
•
Partitioning by range akan menyebabkan undesirably clustered bila diimplementasikan
•
Fitur perfomance seperti parallel DML, partition pruning, partition-wise joins menjadi sangat penting.
Gambar 2-4 Hash Partitioning
44
c. List Partitioning Data dibagi berdasarkan daftar nilai tertentu, misalnya pada kolom KODE, dimana data dengan kode A, B diletakkan pada partisi pertama, data dengan kode C diletakkan pada partisi kedua, dan seterusnya. Partisi dengan jenis list hanya dapat digunakan pada satu kolom saja. Contoh penggunaan partition by list : CREATE TABLE sales_list( salesman_id NUMBER(5), salesman_name VARCHAR2(30), sales_state VARCHAR2(20), sales_amount NUMBER(10), sales_date DATE ) PARTITION BY LIST(sales_state)( west VALUES('California','Hawaii'), east VALUES ('New York', 'Florida'), central VALUES('Texas', 'Illinois'), other VALUES(DEFAULT) ); Tabel sales_list mencatat informasi masing-masing kota dan dikelompokkan menjadi empat wilayah, yaitu wilayah West terdiri dari California dan Hawaii, wilayah East terdiri dari New York dan Florida, wilayah Central terdiri dari Texas dan Illionis, serta wilayah other untuk menampung data pada wilayah lainnya.
Gambar 2-5 List Partitioning
45 d. Composite Partitioning Partisi secara composite digunakan untuk membuat partisi dengan menggabungkan beberapa partisi dalam tabel yang sama. • Composite Range-Hash Partitioning.
Artinya : pada mulanya data dipartisi terlebih dahulu by range, kemudian dipartisi lagi secara hash. Berikut contoh penggunaan Composite Range-Hash Partitioning : CREATE TABLE sales_composite ( salesman_id NUMBER(5), salesman_name VARCHAR2(30), sales_amount NUMBER(10), sales_date DATE ) PARTITION BY RANGE(sales_date) SUBPARTITION BY HASH(salesman_id) SUBPARTITION TEMPLATE( SUBPARTITION sp1 TABLESPACE SUBPARTITION sp2 TABLESPACE SUBPARTITION sp3 TABLESPACE SUBPARTITION sp4 TABLESPACE )
ts1, ts2, ts3, ts4
(PARTITION jan2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('02/01/2000','DD/MM/YYYY')) PARTITION feb2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('03/01/2000','DD/MM/YYYY')) PARTITION mar2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('04/01/2000','DD/MM/YYYY')) PARTITION apr2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('05/01/2000','DD/MM/YYYY')) PARTITION may2000 VALUES LESS THAN (TO_DATE('06/01/2000','DD/MM/YYYY')) ); Tabel di atas dipartisi secara range berdasarkan kolom sales_date. Kemudian setiap partisinya akan dipartisi lagi by hash berdasarkan kolom salesman_id. Partisi berdasarkan
46 kolom salesman_id ini disebut sebagai subpartisi dari partisi berdasarkan
kolom
sales_date. Oracle akan membuat
segmen terpisah untuk setiap subpartisi. Sehingga jika jumlah partisi secara RANGE adalah
7
dan
jumlah
partisi
berdasarkan HASH adalah 4, maka total partisi yang terbentuk adalah 28 partisi.
Gambar 2-6 Composite Range-Hash Partitioning •
Composite Range-List Partitioning Artinya : pada mulanya data dipartisi terlebih dahulu by range,
kemudian
dipartisi
lagi
secara
list.
Contoh
penggunaanya adalah : partisi pertama (secara range) digunakan untuk mengelompokkan bulan, dan subpartisinya digunakan untuk mengelompokkan region.
Gambar 2-7 Composite Range-List Partitioning
47
d. Interval Partitioning Berdasarkan Partitioning
in
Oracle
White
Paper
Oracle Database 11g
yang
(2007,p9),
berjudul terdapat
partitioning extentions yang merupakan fitur baru pada oracle 11g, salah satunya adalah interval partitioning : Interval partitioning merupakan kemampuan tambahan dari range partitioning. Kelebihannya terdapat pada kemampuan membuat partisi baru secara otomatis ketika terdapat data baru yang tidak memenuhi kriteria partisi yang sudah ada. Partisi baru yang dihasilkan akan sesuai dengan kriteria partisi interval yang sudah didefinisikan sebelumnya dan terbentuk pada saat data tersebut masuk untuk pertama kalinya.
Berikut merupakan batasan-batasan interval partitioned table : •
Interval partitioning terbatas untuk satu partition key yang harus berupa numeric atau date range.
•
M inimal satu partisi telah terbentuk pada saat tabel dibuat
•
Tidak bisa assign nilai M AXVALUE
•
Kolom yang dipartisi tidak boleh bernilai NULL
•
Interval partitioning hanya dapat digunakan sebagai partisi utama pada composite partitioning, tidak dapat menjadi subpartition level.
48
Berikut contoh code interval partitioned : CREATE TABLE interval_tab ( id NUMBER, created_date DATE ) PARTITION BY RANGE (created_date) INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(1,'MONTH'))( PARTITION part_01 values LESS THAN (TO_DATE('01-NOV-2007','DD-MON-YYYY')) ); Code di atas membuat suatu tabel yang menggunakan interval partition, klausa yang berwarna merah adalah kriteria interval yang berarti sistem akan secara otomatis membuat partisi per bulan untuk data yang tidak memenuhi kriteria partisi yang sudah ada (sebelum tanggal 1 November 2007).
SELECT partition_name, high_value,num_rows FROM user_tab_partitions ORDER BY table_name, partition_name; PARTITION_NAME -------------PART 01
HIGH_VALUE ---------2007-11-01
NUM_ROWS -------0
Code di atas menunjukkan jumlah partisi yang terbentuk baru satu, yakni yang di-define pada saat create table yaitu PART_01. Karena belum ada data yang di-insert kedalam tabel, maka num_rows masih bernilai 0.
INSERT INTO interval_tab VALUES (1,TO_DATE('16-OCT-2007', 'DD-MON-YYYY')); INSERT INTO interval_tab VALUES (2,TO_DATE('31-OCT-2007', 'DD-MON-YYYY')); COMMIT; Code di atas melakukan insert data ke tabel interval_tab.
49
SELECT partition_name,high_value,num_rows FROM user_tab_partitions ORDER BY table_name, partition_name; PARTITION_NAME -------------PART 01
HIGH_VALUE ---------2007-11-01
NUM_ROWS -------2
Code di atas menunjukkan tabel interval_tab telah memiliki 2 data pada partisi PART_01, karena sebelumnya telah di-insert 2 data yang kolom created_date-nya di bawah tanggal 1 November 2007.
INSERT INTO interval_tab VALUES (5,01-JAN-2008); INSERT INTO interval_tab VALUES (4,31-JAN-2008); COMMIT; SELECT partition_name,high_value,num_rows FROM user_tab_partitions ORDER BY table_name, partition_name;
Code di atas melakukan insert data ke tabel interval_tab dengan nilai created_date 1 hingga 31 JAN 2008. Data di atas menunjukkan tabel interval_tab telah memiliki 2 partisi yakni PART_01 yang di-define pada saat create table dan SYS_P44 yang merupakan partisi interval yang di-create secara otomatis oleh sistem karena data baru yang dimasukkan, nilai created_date nya 1 hingga 31 JAN 2008 (yang berarti tidak memenuhi kriteria partisi yang pertama).
50
2.2.10 Indexing 2.2.10.1 Mengenai Index M enurut Connoly dan Begg (2002, p1155), index adalah data structure yang memungkinkan DBM S mengakses record-record secara lebih cepat dan meningkatkan speed response dari suatu query. Index pada database mirip dengan index pada buku, untuk menemukan suatu topik pada sebuah buku tebal akan memakan waktu yang cukup lama, namun dengan adanya index yang menampilkan pada halaman berapa topik-topik khusus tersebut dibahas, proses pencarian akan menjadi sangat cepat karena kita tidak perlu membaca seluruh buku untuk mendapatkan apa yang kita cari. M enurut Syamsiar (2004,p139), index merupakan faktor yang sangat menentukan performance aplikasi. Terlalu banyak index yang dicreate dapat menyebabkan lambatnya performance DML namun terlalu sedikit index akan menyebabkan turunnya performance pada sebuah query. 2.2.10.2 Alasan Menggunakan Index • M engandung banyak data (lebih dari 100.000 record) • Field yang akan diberi index mengandung nilai range yang luas • Field yang akan diberi index mengandung banyak NULL values • Field yang akan diberi index sering diakses atau sering dijadikan
conditional statement di where clause atau di join clause. • Tabel mengandung banyak data namun umumnya query hanya
menampilkan kurang dari 2 – 4% baris data pada tabel tersebut.
51 2.2.10.3 Jenis-jenis Indexing a. B*Tree Index B*Tree index adalah struktur index yang dimiliki oleh banyak database-database yang lain. Disebut juga sebagai conventional index karena merupakan index default yang di-create oleh oracle dengan proses pencarian berdasarkan binary search tree. Sebagai contoh pada tabel yang mempunyai primary key : create table tsx (id int primary key, … ) Tabel
transaksi
mempunyai
primary
index
dengan
menggunakan kolom ID. Jika kolom ID mempunyai data dari 1 – 200 maka struktur index pada kolom ID tersebut adalah :
Key
<= 100
Key
>= 100
(min) … 50 51 .. 100
201 … (max) 101 … 200
50, rowid 40, rowid … (min)
51, rowid 60, rowid … 100, rowid
200, rowid 190, rowid
201, rowid 210, rowid
… 101, rowid
… (max)
Blok paling bawah pada struktur tree di atas disebut leaf nodes yang berisi index key dan row id. Index key adalah data pada kolom ID sesuai dengan yang telah didefinisikan sedangkan row id adalah physical address yang menunjukkan pada blok mana record tersebut berada. Blok di atas leaf nodes disebut branch block. Contoh : M encari data dengan nilai 52 menggunakan index : select *from tsx where id = 52;
52
Oracle akan mulai mencari data dari block paling atas dan menuju branch blok sebelah kiri yang menunjukkan nilai lebih kecil sama dengan 100. Pada branch block kedua, oracle menuju block dengan nilai antara 51 dan 100, sampai akhirnya menemukan leaf node yang berisi index key dengan nilai 52, dan di dalamnya terdapat rowid letak record data sebenarnya di dalam tabel. Dari leaf node ini oracle akan mendapatkan record yang diminta. Cara pencarian data seperti ini disebut sebagai INDEX SCAN. b. Bitmap Index Bitmap index sangat tepat digunakan pada aplikasi yang berjenis data warehousing atau pada tabel-tabel yang serin g menggunakan ad-hoc query. M isalnya untuk mengetahui jumlah karyawan yang berkelamin laki-laki dan menjabat sebagai pimpinan cabang. Tabel employees mempunyai kolom gender dan jabatan. Kolom gender dapat berisi laki-laki atau perempuan. Sedangkan jabatan dapat berisi pimpinan, sekretaris atau bendahara. M aka ketika ada query :
select *from employees where gender =’Laki-Laki’ and jabatan =‘Bendahara’;
Oracle akan melihatnya sebagai : Emp_No
Gender
Jabatan
Emp_No
Gender
Jabatan
E001
Laki – Laki
Pimpinan
E001
1
0
E002
Perempuan
Sekretaris
E002
0
0
E003
Perempuan
Bendahara
E003
0
1
E004
Laki-Laki
Bendahara
E004
1
1
53
Berdasarkan
query, oracle akan
menginterpretasikan
kolom
gender laki-laki sebagai 1 sedangkan perempuan sebagai 0, begitu pula dengan kolom jabatan, bendahara akan bernilai 1, yang lainnya bernilai 0. Sehingga untuk menghasilkan data yang diperlukan, oracle hanya perlu mencari record data yang memiliki bitmap=1 pada kolom gender dan jabatan.
Proses pencarian data yang dilakukan menggunakan bitmap index menjadi lebih cepat, karena oracle hanya melihat nilai bitmap-nya saja. Jika bitmap bukan 1, pasti 0. Jika bukan 0, pasti 1. Hal ini membuat bitmap index sangat efisien untuk memenuhi kebutuhan ad-hoc query, terutama query-query yang sering melibatkan banyak kolom dengan berbagai macam kombinasi yang berbeda.
Akan tetapi, bitmap index tidak tepat jika digunakan pada tabel yang sering menggunakan transaksi DM L (insert, update, delete) secara bersama-sama dalam satu waktu karena bitmap index sangat potensial menyebabkan dead lock.
Bitmap index menyimpan beberapa record data dalam satu index entries, artinya dalam satu key tersimpan beberapa row id. Jika terjadi transaksi insert dengan nilai sesuai dengan key value tertentu, semua record yang memiliki key value yang sama akan mengalami locking.
