Profil

Pengenalan

Gudang data adalah penyimpanan data yang digunakan untuk menyimpan dan menganalisis sejumlah besar data dari beberapa sumber. Ini dirancang untuk mendukung kecerdasan bisnis dan proses pengambilan keputusan.

Karakteristik Kunci

• Data terstruktur
• Pertanyaan yang kompleks
• Transaksi
• Gabungan

Teorema CAP

Penanganan Umum Teorema CAP

Gudang data dirancang untuk menangani teorema CAP dengan memprioritaskan konsistensi dan ketersediaan daripada toleransi partisi.

Jaminan Konsistensi

Gudang data memberikan konsistensi yang ketat, yang berarti bahwa pembaruan ke database langsung terlihat oleh semua node dalam sistem.

Jaminan Ketersediaan

Gudang data mencapai ketersediaan yang tinggi dengan mereplikasi data di beberapa node dalam sistem. Jika satu node gagal, node lain dapat mengambil alih tanpa waktu tidak aktif.

Jaminan Toleransi Partisi

Gudang data tidak dirancang untuk menangani toleransi partisi. Jika terjadi partisi jaringan, sistem dapat menjadi tidak tersedia.

Penggunaan

Penggunaan Terbaik

Penggunaan gudang data terbaik adalah untuk aplikasi yang membutuhkan analisis data yang kompleks dan pelaporan, seperti kecerdasan bisnis, analisis keuangan, dan analisis pelanggan.

Penggunaan Netral

Gudang data juga dapat digunakan untuk aplikasi yang memerlukan penyimpanan dan pengambilan data terstruktur, seperti sistem manajemen inventaris, sistem manajemen hubungan pelanggan, dan situs web e-commerce.

Penggunaan Terburuk

Penggunaan gudang data yang terburuk adalah untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan data real-time atau beban tulis yang tinggi.

Peran di Desain Sistem

Gudang data sangat cocok untuk sistem terdistribusi yang memerlukan analisis data yang kompleks dan pelaporan. Ini dapat digunakan sebagai penyimpanan data primer atau sekunder untuk backup dan arsip.

Data

Model Data

Gudang data menggunakan model data relasional, di mana data diorganisasikan ke dalam tabel dengan hubungan yang ditentukan di antara mereka. Keuntungan dari model data ini adalah fleksibilitas dan dukungan untuk pertanyaan yang kompleks. Kelemahannya adalah skalabilitas terbatas dan kesulitan dalam mengelola sejumlah besar data.

Bahasa Kueri

Gudang data menggunakan SQL sebagai bahasa kueri. Keuntungan dari bahasa kueri ini adalah dukungan untuk pertanyaan yang kompleks dan kemudahan penggunaan. Kelemahannya adalah skalabilitas terbatas dan kesulitan dalam mengelola sejumlah besar data.

Skalabilitas

Cara Meningkatkan Performa

Pembuatan indeks digunakan untuk mengoptimalkan kinerja kueri untuk membuat gudang data performa. Ini melibatkan membuat indeks data yang dioptimalkan untuk kueri yang akan dilakukan.

Penanganan Lalu Lintas Tinggi

Gudang data dapat menangani lalu lintas tinggi dengan mereplikasi data di beberapa node dalam sistem dan menggunakan keseimbangan beban untuk mendistribusikan kueri dengan merata di seluruh node. Ini sangat cocok untuk beban baca yang tinggi tetapi mungkin tidak sesuai untuk beban tulis yang tinggi.

Meningkatkan Skalabilitas Basis Data

Gudang data dapat ditingkatkan skalabilitasnya secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node ke dalam sistem. Pengumpulan data direkomendasikan untuk mendistribusikan data secara merata di seluruh node.

Penggunaan dalam Sistem Terdistribusi

Gudang data dapat digunakan dalam sistem terdistribusi dengan mereplikasi data di beberapa node dan menggunakan keseimbangan beban untuk mendistribusikan kueri dengan merata di seluruh node. Pertimbangan khusus yang perlu diperhatikan adalah konsistensi data, laten jaringan, dan toleransi kesalahan.

Replikasi

Gudang data menangani replikasi dengan mereplikasi data di beberapa node dalam sistem. Praktik terbaik untuk replikasi termasuk menggunakan model replikasi master-slave atau master-master, memantau keterlambatan replikasi, dan menggunakan failover otomatis.

Dalam Praktik

Praktik Terbaik

Ketika menggunakan gudang data, praktik terbaik termasuk mengoptimalkan kueri, memantau kinerja, menggunakan strategi pengindeksan yang sesuai, dan mengikuti praktik keamanan terbaik.

Kesalahan Umum

Kesalahan umum yang harus dihindari ketika menggunakan gudang data termasuk pengindeksan berlebihan, pengindeksan kurang, tidak memantau kinerja, tidak mengikuti praktik keamanan terbaik, dan tidak mengoptimalkan kueri.

Penyimpanan Data Serupa

• Amazon Redshift
• Google BigQuery
• Microsoft Azure Synapse Analytics

Bacaan Lanjutan

• “The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling” oleh Ralph Kimball dan Margy Ross
• “Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server” oleh Vincent Rainardi