Nama : Jonly
Ivert Janis
Jurusan : Teknik Informatika
Semester : 2 (dua)
Mata Kuliah : Sistem Basis Data
Tugas : Sejarah Sistem Basis Data
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas Kasih
Karunia, Sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan makalah ini dalam bentuk
maupun isinya yang sangat sederhana. Semoga makalah ini dapat dipergunakan
sebagai salah satu acuan, petunjuk maupun pedoman dalam pendidikan yang saya
pelajari saat ini.
Semoga makalah ini membantu menambah pengetahuan dan
pengalaman bagi saya, sehingga saya dapat memperbaiki bentuk maupun isi makalah
ini sehingga kedepannya dapat lebih baik.
Makalah ini saya akui masih banyak kekurangan karena
pengalaman yang saya miliki masih kurang. Oleh karena itu saya harapkan untuk memberikan masukan – masukan yang
bersifat membangun untuk kesempurnaann makalah ini.
Bitung, 08 Mei 2014
Disusun
Oleh :
Jonly
Ivert Janis
DAFTAR ISI
JUDUL
MAKALAH ………………………………………….. 1
KATA PENGANTAR ………………………………………….. 2
DAFTAR
ISI ………………………………………….. 3
BAB I
PENDAHULUAN ………………………………………….. 4
BAB
II PEMBAHASAN ………………………………………….. 5
A. Data
warehouse ………………….. 5
B. Database OLTP ………………….. 6
C. Data Mining Berdasarkan Verifikasi …..…….. 7
D. Penggunaan teknologi RDBMS ….……………….. 8
E. Trigger logika ada di dalam DBMS………………….. 9
F. Data
Independen ………………….. 10
G. Ability ………………….. 11
BAB
III PENUTUP ……………………………………………. 18
A.KESIMPULAN
BAB I
Pendahuluan
Menurut sejarah, sistem
pemrosesan basis data terbentuk setelah masa sistem pemrosesan manual dan
sistem pemrosesan berkas.
Sistem pemrosesan manual (berbasis
kertas) merupakan bentuk pemrosesan yang menggunakan dasar berupa setumpuk
rekaman yang disimpan pada rak-rak berkas. Jika suatu berkas diperlukan, berkas
tersebut harus dicari pada rak-rak tersebut. Bentuk seperti ini masih banyak
dijumpai dalam kehidupan sehari-hari.
Pada saat penerapan sistem komputer,
sekelompok rekaman disimpan pada sejumlah berkas secara terpisah. Sistem yang
menggunakan pendekatan seperti ini biasa disebut sistem pemrosesan berkas.
Basis data dapat dibayangkan sebagai
sebuah lemari arsip. Tetapi basis data terdiri atas dua kata yaitu basis dan
data. basis kurang lebih dapat diartikan sebagai markas atau gudang, tempat
bersarang atau berkumpul. Sedangkan data adalah representasi fakta dunia nyata
yang mewakili suatu objek.
BAB II
PEMBAHASAN
SEJARAH
PERKEMBANGAN BASIS DATA
Sejak tahun 1960-an Penggunaan basis
data sudah digunakan untuk bidang komersial, dimanapemrosesan file-nya masih
berbasis manajemen file tradisional. Perkembangan komputer yangsemakin pesat
diikuti dengan perkembangan perangkat lunak untuk aplikasi bisnis, sejak
tahun1970-an sampai awal tahun 1980 manajemen berbasis file tradisional
berkembang menjadimanajemen basis data.Di dalam manajemen basis data dikenal
berbagai model data yang dapat digunakan untukmendeskripsikan sebuah data dalam
merancang suatu basis data. Manajemen ini memungkinkanbanyak user untuk
mengakses data secara bersamaan sehingga fasilitas yang dimiliki olehmanajemen
sudah semakin banyak yaitu fasilitas pemanipulasian data, kontrol konkurensi
data,recovery data, keamanan data dan didukung dengan fasilitas komunikasi data
karena manajemenini sudah terhubung dengan suatu jaringan .Perkembangan dunia
usaha semakin meningkat ditunjang dengan perkembangan komunikasiyang
mempermudah organisasi atau perusahaan untuk mengakses data, sehingga
mengubahmanajemen basis data menjadi manajemen basis data tingkat lanjut
didukung dengan fasilitasdata warehousing dan fasilitas basis data berbasis web
sebagai salah satu strategi organisasidalam meningkatkan kinerja dan keuntungan
organisasi.Perkembangan komputer yang semakin pesat diikuti dengan perkembangan
perangkat lunakuntuk aplikasi bisnis, sejak tahun 1970-an sampai awal tahun
1980 manajemen berbasis filetradisional berkembang menjadi manajemen basis
data. Di dalam manajemen basis data dikenalberbagai model data yang dapat
digunakan untuk mendeskripsikan sebuah data dalam merancangsuatu basis data.
Manajemen ini memungkinkan banyak user untuk mengakses data secarabersamaan
sehingga fasilitas yang dimiliki oleh manajemen sudah semakin banyak yaitu
fasilitaspemanipulasian data, kontrol konkurensi data, recovery data, keamanan
data dan didukungdengan fasilitas komunikasi data karena manajemen ini sudah
terhubung dengan suatu jaringan .Perkembangan dunia usaha semakin meningkat
ditunjang dengan perkembangan komunikasiyang mempermudah organisasi atau
perusahaan untuk mengakses data, sehingga mengubahmanajemen basis data menjadi
manajemen basis data tingkat lanjut didukung dengan fasilitasdata warehousing
dan fasilitas basis data berbasis web sebagai salah satu strategi
organisasidalam meningkatkan kinerja dan keuntungan organisasi. Data Collection
and Database Creation(1960s and earlier).Database Management Systems (1970s –
early 1980s) Hierarchical and Network Database Systems Relational Database
Systems Data modeling tools : entity relationship model, etc Indexing and data
organization techniques : b+ tree, hashing, etc Query language : SQL, etc User
interface, forms, and reports Query processing and query optimizaztion Advance
Database Systems (mid-1980s-present) Advance data models : extended relational,
object oriented, object relational, deductive Application oriented : spatial,
temporal, multimedia, active, scientific, knowledge bases, Web-Based Database
Systems (1990s – present) XML-based database systems Web mining Data Warehouse
and Data Mining (late 1980s – present)
1.
Data warehouse and OLAP technology data
mining and knowledge discovery Data
WarehousingKonsep dasar dari data warehousing adalah informasi yang dikumpulkan
dalam suatu gudangpenyimpanan dan merepresentasikan solusi untuk pengaksesan
data didalam sistem nonrelasional. Sehingga data warehousing dapat disebut
sebagai database yang berorientasi padasubyek, terintegrasi, mempunyai Time
Variant dan non-valitileEmpat Karakteristik Data Warehouse• Subject oriented:
Aplikasi untuk operasi perusahaan (operational system) berorientasi padaproses
(mengotomasi fungsi-fungsi dari proses bersangkutan – function oriented).
Misalnya dibank, aplikasi kredit mengotomasi fungsi-fungsi: verifikasi lamaran
dan credit checking,pemeriksaan kolateral, approval, pendanaan, tagihan, dan
seterusnya. Didalam data warehousedata-data yang dihasilkan dari proses kredit
ini, diatur kembali (dikelompokkan) dandiintegrasikan (digabung) dengan
data-data dari fungsi-fungsi lain, agar berorientasi padamisalnya nasabah dan
produk.• Integrated: Data dari macam-macam aplikasi transaksi (untuk bank
misalnya: tabungan,kredit,rekening koran) semua mengandung data nasabah, ada
yang sama ada yang spesifik (yangsama misalnya: nama dan alamat, yang spesifik
misalnya: untuk kredit ada kolateral, untukrekening Koran ada overdraft) –
didalam data warehouse data-data yang sama harusdiintegrasikan disatu database,
termasuk misalnya diseragamkan formatnya (sederhana tetapipaling sering terjadi
– aplikasi-aplikasi sering dibeli vendor berbeda, dibuat dengan/dijalankan
diteknologi berbeda-beda).• Time variant: Data warehouse menyimpan sejarah
(historical data). Waktu merupakan tipe ataubagian data yang sangat penting
didalam data warehouse. Didalam data warehouse seringdisimpan macam-macam
waktu, seperti waktu suatu transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan,
kapanefektifnya,kapan masuk ke komputer, kapan masuk ke data warehouse; juga
hampir selaludisimpan versi,misalnya terjadi perubahan definisi kode pos, maka
yang lama dan yang baru adasemua didalam data warehouse kita. Sekali lagi, data
warehouse yang bagus adalah yangmenyimpan sejarah.• Non-volatile: Sekali masuk
kedalam data warehouse, data-data, terutama data tipe transaksi,tidak akan
pernah di update atau dihapus (delete) Terlihat, bahwa keempat karakteristik
ini salingterkait – kesemuanya harus diimplementasikan agar suatu data warehouse
bisa efektif memilikidata untuk mendukung pengambilan-keputusan.
Dan,implementasi keempat karakteristik inimembutuhkan struktur data dari data
warehouse yangberbeda dengan database sistemoperasional.Keuntungan dari Data
Warehousing1. Hasil yang diperoleh dari investasi lebih tinggi2. Kompetitif3.
Meningkatkan produktivitas perusahaanJenis database yang tersimpan di dalam
media penyimpanan data berdasarkanpenggunaan data :
2.
Database yang memiliki data sering
di-update disebut data OLTP (Online TransactionProcessing). Data OLTP sering
juga disebut data operasional, mencerminkan sifat aplikasidatabase yang
dinamik.• Database yang memiliki data sering digunakan untuk query disebut DSS
(Decision SupportSystem). Data DSS sering disebut data analitikal, mencerminkan
sifat aplikasi database yangrelatif statik.Data Operasional Data DSS.
Berorientasi pada aplikasi : data digunakan untuk proses bisnis. Sebagai contoh
: sistemperbankan dengan fileterpisah yang sudah dalam bentuk normal untuk
setiap proses bisnis.• Berorientasi pada subyek : data digunakan untuk subyek
bisnis, misalinformasi nasabah. Datadalam bentuk denormalisasi dimana sebuah
record dapat meliputi keseluruhan proses bisnis.• Data terperinci Data ringkas
Struktur statik Struktur dinamik Target operator komputer Targetpengambil
keputusan pada seluruh tingkatan Volatile (data dapat diubah) Non volatile
(data tidakbisa diubah setelah dimasukkan) Kebutuhan data selalu diketahui
sebelum rancangan systemKebutuhan data sama sekali tidak diketahui sebelum rancangan
system Mengikuti siklus hiduppengembangan klasik dimana iterasi rancangan
diselesaikan melalui normalisasi data, danmemeriksa kebutuhan pemakai Siklus
hidup pengembangan sama sekali berbeda, dimanapemakai menggunakan aplikasi
struktur data yang ada dan membuat rancangan siap untukdianalisis Performansi
penting karena jumlah pemakai konkuren sangat besar dalam mengaksesdata Masalah
performansi lebih longgar Karena jumlah pemakai jauh lebih sedikit
dalammengakses data sehingga tidak ada masalah konkuren yang perlu
diperhatikan. Penggerak-transaksi (Transaction-driven) Penggerak-analisis
(Analysis-driven) Data harus selalu tersediauntuk pemakai akhir (back up dan
recovery harus terencana dengan baik) Tidak mempunyaitingkat kebutuhan
ketersediaan data yang sama (perencanaan back up dan recovery lebihlonggar)
Mencerminkan situasi mutakhir Mencerminkan nilai historis.B. Data MartUntuk
mencapai suatu data warehouse kelihatannya merupakan suatu tantangan besar
danmemang demikian. Bahkan begitu besarnya sehingga beberapa pakar menyarankan
pendekatanyang lebih sederhana yaitu menerapkan sesuatu yang dinamakan data
mart. Data mart adalahdatabase yang berisikan data yang menjelaskan satu segmen
operasi perusahaan. Misalnyaperusahaan mungkin memiliki data mart pemasaran,
data mart smberdaya manusia, dsb.C. Data MiningIstilah yang sering digunakan
bersama-sama dengan data warehouse dan data mart adalah datamining. Data mining
adalah proses menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui olehpemakai.
Data mining membantu pemakai dengan mengungkapkan berbagai hubungan
danmenyajikannya dengan suatu cara yang dapat dimengerti sehingga dapat menjadi
dasarpengambilan keputusan. Data mining memungkinkan pemakai “menemukan
pengetahuan” padadatabase yang dalam sepengetahuannya tidak ada. Contoh Data
Mining : Sebuah bank telahmemutuskan untuk menawarkan reksadana kepada para
pelanggannya. Manajemen bank inginmengarahkan materi promosi pada segmen
pelanggan yang memberikan potensi bisnis terbesar.
3.
Data Mining Berdasarkan Verifikasi.Pendekatan
yang dilakukan oleh para manajer adalah mengidentifikasi karakteristik yang
merekayakin dimiliki oleh pasar sasaran. Misalkan para manajer ingin mengarah
pada pasangan muda,berpenghasilan ganda, dan kaya. Query dapat dimasukkan ke
dalam DBMS, dan catatan yangtepat dapat dipanggil. Pendekatan yang seperti itu,
yang mulai dengan hipotesis pemakai tentangbagaimana data tersebut terstruktur,
disebut data mining berdasarkan verifikasi (verification-driven data mining).
Kekurangan pendekatan ini adalah proses pemanggilan kembali diarahkansepenuhnya
oleh pemakai. Informasi yang dipilih tidak lebih baik daripada pandangan
pemakaiterhadap data tersebut. Ini merupakan cara tradisional untuk bertanya
pada database.Data Mining Berdasarka Penemuan.Pendekatan lain memungkinkan
sistem data mining mengidentifikasi pelanggan terbaik untukpromosi tersebut.
Sistem itu menganalisis database, mencari kelompok-kelompok dengankarakteristik
umum. Dalam contoh bank, sistem data mining mungkin mengidentifikasi bukanhanya
kelompok pasangan muda lulusan universitas tetapi juga pasangan yang sudah
pensiunyang bergantungpada jaminan sosial dan pensiun. Sistem data mining dapat
melaksanakananalisis selangkah lebih jauh, dengan merekomendasikan satu set
promosi yang diarahkan padakedua kelompok tersebut.• Kombinasi Data Mining
Verifikasi dan Penemuan.Perkembangan data mining di masa depan akan
mengkombinasikan pendekatan hipotesisdanpenemuan.erkembangan ini menggunakan
penalaran yang sama yang mendasari konsepSistem Pendukung Keputusan (Decision
SupportSystem – DSS). Konsep tersebutmemungkinkan pemakai dan computer bekerja
sama untuk memecahkan suatu masalah. Pemakaimenerapkan keahliannya dalam hal
masalah, dan komputer melakukan analisis data yangcanggih untuk memilih data yang
tepat dan menempatkannya dalam format yang tepat untukpengambilan keputusan..•
1960, Dunia komputerisasi membuat aplikasi individu yang digunakan pada file
utama.General mill mulai mengembangkan istilah dimensi dan fakta.• 1970, IRI
menyediakan database dimensi untuk pembeli eceran, tahun untuk
memperbaiki,mengembangkan dan mencocokan dengan hardware yang dimiliki.• 1983,
DBMS diperkenalkan untuk mengambil keputusan.• 1988, Barry dan Paul
mempublikasikan karyanya tentang Arsitektur Bisnis dan SistemInformasi.• 1990,
memperkenalkan tool DBMS sebagai alat untuk datawarehouse.• 1990-sekarang,
banyak bermunculan buku-buku datawarehouse dan
aplikasi-aplikasidatawarehouse.Tujuan Akhir menggunakan Datawarehouse•
Menyediakan data organisasi yang mudah diakses oleh manager.• Data yang berada
di datawarehouse bersifat konsisten, dan merupakan kebenaran.• Datawarehouse
merupakan tempat, dimana data yang telah digunakan di publikasikan.• Kualitas
data di datawarehouse dapat diandalkan.D. ORDBMS: ORDBMS (Object Relational
Database Management System)
4.
Penggunaan teknologi RDBMS pada
awalnya sangat dominan, tetapi dikarenakan fasilitas–fasilitas yang ada pada
RDBMS tidak lagi sesuai dengan aplikasi tingkat lanjut, maka RDBMSdigantikan
dengan OODBMS. Pada OODBMS terdapat banyak sekali bentuk-bentuk objectoriented
seperti metode encapsulation, inheritance, polymorphism, dll.Model data
relasionallanjutan tidak hanya ada satu , tetapi terdapat berbagai macam model
data, dimana karakteristikdan tingkat kebutuhan data yang telah dibuat.
Bagaimanapun semua model data yang akandigunakan mengacu pada konsep objek dan
mempunyai kemampuan untuk menyimpan data didalam database. Berbagai macam
terminologi yang digunakan untuk sistem model relasionaltingkat lanjut yaitu
ERDBMS. Tapi sekarang ini untuk system berbasis objek dapat digunakanOODBMS.
Inti dari kinerja RDBMS yaitu ada pada optimasi queri-nya dan juga
pengetahuanmengenai bagaimana mengeksekusi fungsi dari user-define secara
efisien, mengambilkeuntungan dari pengindeksan pada struktur yang baru,
memetakan queri dengan cara baru, danmenavigasi antara data menggunakan
referensi data. Penggunaan OODBMS untuk suatuorganisasi yang sangat besar dan
universal tidak lagi sesuai sehingga untuk mendukung kinerjadari organisasi
tersebut dibutuhkan suatu ORDBMS (Objeck Relational Database ManagementSystem).
ORDBMS memiliki fasilitas untuk mendefinisikan data yang
kompleks,menspesialisasikan struktur indeks dibutuhkan untuk mengefisienkan
pengambilan data.ORDBMS digunakan untuk dua sampai tigadimensional data.C.
Active databaseBasis data aktif yang juga disebut Active Database adalah suatu
sistem basis data yang tidakhanya menyimpan data tetapi juga dapat melakukan
suatu aksi tertentu terhadap sebuah eventdengan menambahkan suatu elemen dinamis
dan memiliki kemampuan memantau event untukmendeteksi ketika data tertentu
dimasukkan, dihapus, diubah, atau dipilih kemudian secaraotomatis mengeksekusi
suatu aksi sebagai respon dari event yang terjadi dan kondisi
tertentuterpenuhi. Basis data aktif merupakan aspek prosedural dari keseluruhan
lingkungan yangdikelola oleh basis data dan terdeklarasi eksplisit. Basis data
aktif merupakan kombinasi daribasis data statis tradisional dan active rules ,
yang berarti mekanisme secara otomatis untukmemelihara integritas data dan
memberi fasilitas dalam memperlengkapi fungsionalitas basisdata. Beberapa hal
yang perlu diperhatikan yang menjadi sifat dari tingkah laku rule dalamsebuah
basis data aktif yaitu :1.Termination, suatu eksekusi dari aksi dapat
menyebabkan terjadinya event yang lain dan bisajadi event ini merupakan rule
lain yang dijalankan. Apabila tidak ada suatu kondisi terminal,maka hal ini
akan terus berulang menjadi loop tanpa akhir.2. Priority, jika beberapa rule
di-trigger oleh event yang sama, maka harus dieksekusiberdasarkan urutan
rule-nya.3 Error handling, jika eksekusi dari rule menghasilkan error maka
sistem harus bisa menangani.Basis data aktif sebagai basis data dengan rule
memiliki beberapa ciri-ciri tertentu, yaitu:1. Secara alami bersifat algoritmik,2.
Kondisi yang ditetapkan adalah data pengguna3. Deskripsi kerjanya adalah
mengubah dan meng-query data oleh pengguna sesuai dengan ruleyang dijalankan4.
Output yang ditentukan secara lengkap oleh spesifikasi dari query/perubahan
yang dilakukan.Fasilitas-fasilitas yang dimiliki oleh basis data aktif antara
lain logika pengolahan ada di dalamdatabase dan dikelola oleh DBMS dan tidak
dikelola oleh program aplikasi, bentuk monitoringevent dan kondisi yang
mempengaruhi data disediakan oleh DBMS, serta sarana untuk men-
5.
trigger logika ada di dalam
DBMS.Perbedaan Basis Data Aktif dan Pasif Sistem basis data konvensional
disebut basis data pasif dalam arti manipulasi data bisadijalankan oleh
database hanya dengan perintah yang diberikan langsung oleh pengguna
atauprogram aplikasi yang terletak di luar basis data. Sedangkan basis data
aktif merupakanpengembangan dari database yang memindahkan sifat reactive
program ke dalam database.Salah satu contoh fungsi yang secara efisien dapat
dilakukan oleh basis data aktif, akan tetapi didalam basis data pasif harus
diprogram di dalam aplikasi adalah integrity constraint dan triggers.Basis data
pasif memiliki keterbatasan untuk mengontrol bentuk-bentuk integrity
constraintseperti adanya data tertentu yang harus memenuhi nilai unik atau
beberapa data yang harus berisiketerhubungan dengan data lain. Selain itu pada
penggunaan triggers pada basis data pasif, jikaterjadi perubahan pada konstrain
atau triggers itu sendiri maka harus bisa menemukan danmemodifikasi program atau
kode yang relevan di setiap aplikasi. Sedangkan pada basis dataaktif, memiliki
kemampuan untuk mengontrol integrity constraint pada keseluruhan database
danpenggunaan triggers yang mampu menjalankan suatu aksi ketika mendeteksi
suatu kejadiantertentu tanpa mencari kode-kode yang relevan pada program
aplikasi untuk ikut diubah.Arsitektur Basis DataArsitektur basis data aktif
yang sering digunakan termasuk dalam sistem arsitektur berlapis (layered
architecture ) dimana semua komponen basis data aktif terletak “di atas” basis
datakonvensional. Pada sistem arsitektur ini, basis data konvensional bisa
diubah menjadi basis dataaktif tanpa perlu memodifikasi basis data pasif secara
keseluruhan. Bentuk dari arsitektur basisdata pasif.Komponen Pembangun Basis Data
AktifBasis data aktif dibangun dengan masih memiliki kemampuan atau
fasilitasfasilitas dari basisdata pasif, seperti konkurensi, query language,
konstrain. Hanya saja pada basis data aktif lebihmenekankan pada fungsi-fungsi
tertentu yang mampu memberikan mekanisme yang sangat kuatdengan input atau
event yang sederhana tapi bisa melakukan perubahan yang sangat besar
secaraotomatisClient/ServerDengan makin berkembangnya teknologi jaringan
komputer, sekarang ini ada kecenderungansebuah sistem yang menggunakan jaringan
untuk saling berhubungan. Dalam jaringan tersebut,biasanya terdapat sebuah
komputer yang disebut server, dan beberapa komputer yang disebutclient. Server
adalah komputer yang dapat memberikan service ke server, sedangkan clientadalah
komputer yang mengakses beberapa service yang ada di client. Ketika
clientmembutuhkan suatu service yang ada di server, dia akan mengirim request
kepada server lewatjaringan. Jika request tersebut dapat dilaksanakan, maka
server akan mengirim balasan berupaservice yang dibutuhkan untuk saling
berhubungan menggunakan Socket.Pengertian Client ServerClient-Server adalah
arsitektur jaringan yang memisahkan client(biasanya aplikasi yangmenggunakan
GUI ) dengan server. Masing-masing client dapat meminta data atau informasidari
server.Karakteristik Server
6. Pasif2.
Menunggu request3. Menerima request, memproses mereka dan mengirimkan balasan
berupa service Karakteristik Client1. Aktif2. Mengirim request3. Menunggu dan
menerima balasan dari serverSocket adalah sebuah endpoint untuk komunikasi
didalam jaringan. Sepasang proses atau threadberkomunikasi dengan membangun
sepasang socket, yang masing-masing proses memilikinya.Socket dibuat dengan
menyambungkan dua buah alamat IP melalui port tertentu. Secara umumsocket
digunakan dalam client/server system, dimana sebuah server akan menunggu client
padaport tertentu. Begitu ada client yang menghubungi server maka server akan
menyetujuikomunikasi dengan client melalui socket yang dibangun.Sebagai contoh
sebuah program web browser pada host x (IP 146.86.5.4) ingin
berkomunikasidengan web server (IP 152.118.25.15) yang sedang menunggu pada
port 80. Host x akanmenunjuk sebuah port. Dalam hal ini port yang digunakan
ialah port 1655. Sehingga terjadisebuah hubungan dengan sepasang socket (146.86.5.4:1655)
dengan (152.118.25.15:80). Sistemclient server didefinisikan sebagai sistem
terdistribusi, tetapi ada beberapa perbedaankarakteristik yaitu :1.
Service(layanan)• Hubungan antara proses yang berjalan pada mesin yang berbeda•
Pemisahan fungsi berdasarkan ide layanannya.• Server sebagai provider, client
sebagai konsumen2.Sharing resources (sumber daya)• Server bisa melayani
beberapa client pada waktu yang sama, dan meregulasi akses bersamauntuk share
sumber daya dalam menjamin konsistensinya.3.Asymmetrical protocol (protokol
yang tidak simetris )• Many-to-one relationship antara client dan server.Client
selalu menginisiasikan dialog melaluilayanan permintaan, dan server menunggu
secara pasif request dari client.4.Transparansi lokasi• Proses yang dilakukan
server boleh terletak pada mesin yang sama atau pada mesin yangberbeda melalui
jaringan.Lokasi server harus mudah diakses dari client.5.Mix-and-Match•
Perbedaan server client platforms6.Pesan berbasiskan komunikasi• Interaksi
server dan client melalui pengiriman pesan yang menyertakan permintaan
danjawaban.7.Pemisahan interface dan implementasi• Server bisa diupgrade tanpa
mempengaruhi client selama interface pesan yang diterbitkan tidakberubah.DATA
INDEPENDEN/ DATA INDEPENDENCE
7.
Ability/Kemampuan untuk memodifikasi
definisiskema pada suatu level tanpa berakibat padadefinisi skema pada level
yang lebih tinggi Interface antar level dan komponen harusdidefinisikan dengan
baik, sehingga perubahan pada suatu bagian tidak akan berakibat padabagian yang
lain.Dua tipe data independence: Logical data independenceConceptual / logical
schema dapat diubah tanpa perubahan external schema dan applicationprograms.
Perubahan hanya terjadi pada interface, yaitu view definition dan mapping
padaDBMS. Contoh perubahan: penambahan atau pengurangan data item atau
perubahan constraints
BAB IV
PENUTUP
Dari awal
penggunaan komputer, penyimpanan dan manipulasi data merupakan focus utama
aplikasi. Pada awal tahun 1960, Charles Bachman diperusahaan General
Electric mendesain generasi pertama DBMS yang disebut Penyimpanan Data
Terintegrasi (Integrated Data Store). Dasar untuk model data
jaringan dibentuk lalu distandardisasi oleh Conference on Data System
Language (CODASYL). Kemudian, Bachman menerima ACM Turing Award
(Penghargaan semacam nobel pada ilmu komputer ) di tahun 1973.
Pada akhir
tahun 1960-an, IBM mengembangkan system manajemen informasi (Information
Manajemen System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka
kerja yang disebut model data hierarki. Dalam waktu yang sama, hasil kerja sama
antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika mengembangkan system SABRE.
System SABRE memungkinkan user mengakses data yang sama pada jaringan computer.
KESIMPULAN
SISTEM DATABASE adalah suatu
sistem penyusunan dan pengelolaan record-record
dengan menggunakan komputer, dengan tujuan untuk menyimpan atau merekam serta
memelihara data operasional lengkap sebuah organisasi/perusahaan, sehingga mampu
menyediakan informasi yang optimal yang diperlukan pemakai untuk kepentingan proses pengambilan keputusan.
dengan menggunakan komputer, dengan tujuan untuk menyimpan atau merekam serta
memelihara data operasional lengkap sebuah organisasi/perusahaan, sehingga mampu
menyediakan informasi yang optimal yang diperlukan pemakai untuk kepentingan proses pengambilan keputusan.
SUMBER REFERENSI
http://basisdata121v.blogspot.com/2008/12/definisi-sistem-basis-data_19.html
Tidak ada komentar:
Posting Komentar