Menyimpan data dalam format yang tidak terstruktur

Mengurangi integritas data

Tujuan dari normalisasi basis data adalah untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas data.

Meningkatkan redundansi data

Bentuk normal pertama (1NF) adalah kondisi di mana semua kolom dapat berisi nilai ganda.

Bentuk normal pertama (1NF) adalah tahap di mana semua tabel harus memiliki kunci primer.

Bentuk normal pertama (1NF) adalah kondisi di mana semua atribut memiliki nilai atomik dan tidak ada kolom yang berisi grup nilai.

Bentuk normal pertama (1NF) mengizinkan kolom yang berisi daftar nilai.

Bentuk normal kedua (2NF) mengharuskan semua atribut non-prime terpisah dari kunci utama.

Bentuk normal kedua (2NF) adalah kondisi di mana semua atribut bergantung pada kunci alternatif.

Bentuk normal kedua (2NF) adalah kondisi di mana semua atribut non-prime sepenuhnya bergantung pada kunci utama.

Bentuk normal kedua (2NF) adalah ketika semua atribut dalam tabel harus memiliki nilai unik.

Bentuk normal ketiga (3NF) adalah kondisi di mana tidak ada ketergantungan transitif antara atribut non-primer dan kunci utama.

Bentuk normal ketiga (3NF) adalah kondisi di mana semua atribut harus memiliki nilai unik.

Bentuk normal ketiga (3NF) adalah kondisi di mana tidak ada atribut yang dapat dihapus dari tabel.

Bentuk normal ketiga (3NF) adalah kondisi di mana semua atribut harus bergantung pada kunci utama.

Keuntungan dari normalisasi basis data termasuk mengurangi redundansi, meningkatkan integritas data, dan memudahkan pemeliharaan.

Memperumit pemeliharaan data

Meningkatkan redundansi data

Mengurangi integritas data

Anomali dalam basis data adalah fitur untuk meningkatkan performa.

Anomali dalam basis data adalah ketidakkonsistenan atau kesalahan yang terjadi akibat pengelolaan data yang tidak tepat.

Anomali dalam basis data adalah proses penghapusan data yang tidak terpakai.

Anomali dalam basis data adalah teknik untuk mengorganisir data secara efisien.

1NF mengharuskan semua kolom memiliki nilai unik.

1NF fokus pada nilai atomik, sedangkan 2NF menghilangkan ketergantungan parsial.

1NF dan 2NF tidak memiliki perbedaan yang signifikan.

2NF fokus pada pengelompokan data berdasarkan kategori.

Dependensi fungsional adalah metode untuk mengoptimalkan query dalam SQL.

Dependensi fungsional adalah proses pengelolaan data dalam sistem file.

Dependensi fungsional adalah hubungan di mana satu atribut menentukan atribut lainnya dalam basis data.

Dependensi fungsional adalah teknik untuk menghapus duplikasi data dalam basis data.

Buat satu tabel untuk semua entitas

Langkah-langkah dalam proses normalisasi adalah: identifikasi entitas dan atribut, tentukan relasi antar entitas, buat tabel untuk setiap entitas, hilangkan redundansi data, dan terapkan bentuk normal.

Tentukan atribut dan relasi tanpa identifikasi entitas

Hapus semua data tanpa analisis redundansi

Denormalisasi adalah proses mengubah struktur basis data untuk meningkatkan performa query dengan mengurangi jumlah relasi antar tabel, sebaiknya dilakukan saat kecepatan akses data lebih diutamakan daripada konsistensi.

Denormalisasi adalah proses menghapus tabel dalam basis data.

Denormalisasi sebaiknya dilakukan untuk menjaga konsistensi data.

Denormalisasi meningkatkan jumlah relasi antar tabel untuk performa yang lebih baik.

Data mining, cloud storage, and data visualization.

Normalization, denormalization, and data warehousing.

Entitas, atribut, relasi, dan integritas data.

Primary key, foreign key, and indexing.

Tabel relasional adalah jenis tabel yang hanya menyimpan data dalam format teks.

Tabel relasional adalah sistem penyimpanan data yang tidak terstruktur.

Tabel relasional adalah struktur data yang menyimpan data dalam bentuk grafik.

Tabel relasional adalah struktur data yang menyimpan data dalam bentuk baris dan kolom dalam basis data relasional.

Contoh situasi di mana normalisasi tidak diperlukan adalah tabel referensi negara.

Tabel yang mencatat riwayat pembayaran.

Tabel yang menyimpan informasi pelanggan.

Tabel yang berisi data transaksi penjualan.

Dampak dari normalisasi yang berlebihan adalah penurunan performa basis data akibat kompleksitas query dan overhead pengelolaan.

Normalisasi yang berlebihan meningkatkan kecepatan query.

Normalisasi tidak mempengaruhi performa basis data.

Normalisasi yang berlebihan mengurangi keamanan data.