BASIS DATA TERDISTRIBUSI

-->

DATABASE TERDISTRIBUSI : Database yang disimpan pada beberapa komputer didistribusi dalam sebuah sistem terdistribusi melalui media komunikasi seperti high speed buses atau telepone line.

SISTEM DATABASE TERDISTRIBUSI :  berisi kumpulan site à eksekusi transaksi  lokal (mengakses data pada satu site) & transaksi global (mengakses data pada site berbeda )

Contoh :

Transaksi lokal : transaksi menambahkan dana pada nomor rekening 1112234 yang berada di cabang margonda. Transaksi ditentukan pada cabang margonda.

Transaksi global : transaksi transfer dari rekening 1112234 ke rekening 2223410 yang berada di kramat jati (rekening didua site berbeda telah diakses sebagai hasil dari eksekusinya)

Site-site dalam database terdistribusi dihubungkan secara fisik dengan berbagai cara. Beberapa topologi digambarkan sebagai sebuah graph. Beberapa bentuk :

1.      Fully connected network

Kalau salah satu node rusak, yang lainnya masih dapat berjalan (biaya mahal),

kontrol manajemen tidak terjamin.

2.      Partially connected network

Reliability rendah, biaya dapat ditekan

Kontrol manajemen tidak terjamin.

3.      Tree structured network

Bersifat sentral, control manajemen lebih terjamin

Kalau node pusat rusak, semua akan rusak. (setiap proses dimulai dari bawah).

4.      Ring network (LAN)

Rusak satu, yang lain masih berjalan

Kontrol manajemen kurang terjamin karena bersifat dsesentralisasi.

5.      Star network (LAN)

Kontrol manajemen lebih terjamin, karena bersifat sentral

Kalau pusat rusak yang lain rusak.

KEUNTUNGAN DATA BASE TERDISTRIBUSI

1.      Pengawasan distribusi dan pengambilan data

Jika beberpa site yang berbeda dihubungkan, seorang pemakai yang berada pada satu site dapat mengakses data pada site lain.

Contoh : sistem distribusi pada sebuah bank memungkinkan seorang pemakai pada salah satu cabang dapat mengakses data cabang lain.

2.      Reliability dan availability

Sistem distribusi dapat terus menerus berfungsi dalam menghadapi kegagalan dari site sendiri atau mata rantai komunikasi antar site.

3.      Kecepatan pemrosesan query

Contoh : jika site-site gagal dalam sebuah sistem terdistribusi, site lainnya dapat melanjutkan operasi jika data telah direplikasi pada beberapa site.

4.      Otonomi lokal

Pendistribusian sistem mengijinkan sekelompok individu dalam sebuah perusahaan untuk melatih pengawasan lokal melalui data mereka sendiri. Dengan kemampuan ini dapat mengurangi ketergantungan pada pusat pemrosesan.

5.      Efisiensi dan fleksibel

Data dalam sistem distribusi dapat disimpan dekat dengan titik diman data tersebut dipergunakan. Data dapat secara dinamik bergerak atau disain, atau salinannya dapat dihapus.

KERUGIAN DATABASE TERDISTRIBUSI

1.      Harga software mahal

Hal ini disebabkan sangat sulit untuk membuat sistem database distribusi.

2.      Kemungkinan kesalahan lebih besar

Site-site beroperasi secara paralel sehingga lebih sulit untuk menjamin kebenaran dan algoritma. Adanya kesalahan mungkin tak dapat diketahui.

3.      Biaya pemrosesan tinggi

Perubahan pesan dan penambahan perhitungan dibutuhkan untuk mencapai koordinasi antar site.

RANCANGAN DATABASE TERDISTRIBUSI

A.    FRAGMENTASI DATA

Fragmentasi : relasi dibagi ke dalam beberapa bagian, setiap bagian disimpan pada lokasi yang berbeda.

Tiga jenis fragmentasi :

1.                  Fragmentasi Horizontal.

Berisi tuple-tuple yang dipartisi dari sebuah relasi global ke dalam sejumlah 

subset.

Deposit 1 = s branch-name = “Hillside” (Deposit)

Deposit 1 = s branch-name = “Valleyview” (Deposit)

Branch-name	Account-number	Customer-name	Balance
Hillside	305	Lowman	500
Hillside	226	Camp	336
Hillside	115	Khan	62

                                    Deposit 1

Branch-name	Account-number	Customer-name	Balance
Valleyview	177	Camp	205
Valleyview	402	Khan	10000
Valleyview	408	Khan	1123
Valleyview	639	Green	750

                                    Deposit 2

2.                  Fragmentasi Vertikal.

Branch-name	Account-number	Customer-name	Balance	Tuple-id
Hillside	305	Lowman	500	1
Hillside	226	Camp	336	2
Valleyview	117	Camp	205	3
Valleyview	402	Khan	10000	4
Hillside	115	Khan	62	5
Valleyview	408	Khan	1123	6
Valleyview	639	Green	750	7

Deposit 3 = p branch-name, customer-name,tuple-id (deposit)

Deposit 4 = p account-number,balance,tuple-id (deposit)

Branch-name	Customer-name	Tuple-id
Hillside	Lowman	1
Hillside	Camp	2
Valleyview	Camp	3
Valleyview	Khan	4
Hillside	Khan	5
Valleyview	Khan	6
Valleyview	Green	7

Account-number	Balance	Tuple-id
305	500	1
226	336	2
117	205	3
402	10000	4
115	62	5
408	1123	6
639	750	7

3.                  Fragmentasi campuran.

-->

A.    REPLIKASI

Sistem memelihara beberapa salinan (copy) dari relasi. Setiap salinan disimpan pada beberapa lokasi yang berbeda.

B.     ALOKASI DATA

Sumber : Google 11November 2010 jam 11.10

Materi lain :

PDT 1 , PDT 2 , PDT 3 , PDT 4 , PDT 5 , PDT 6 , PDT 7 , PDT 8 

 PDT 9 , PDT 10 , PDT 11

Basis data terdistribusi

Secara logik keterhubungan dari kumpulan-kumpulan data yang digunakan bersama-sama, dan didistribusikan melalui suatu jaringan komputer. DBMS Terdistribusi ; Sebuah sistem perangkat lunak yang mengatur basis data terdistribusi dan membuat pendistribusian data secara transparan. DDBMS memiliki satu logikal basis data yang dibagi ke dalam beberapa fragment. Dimana setiap fragment disimpan pada satu atau lebih komputer dibawah kontrol dari DBMS yang terpisah , dengan mengkoneksi komputer menggunakan jaringan komunikasi. Masing- masing site memiliki kemampuan untuk mengakses permintaan pengguna pada data lokal dan juga mampu untuk memproses data yang disimpan pada komputer lain yang terhubung dengan jaringan. Pengguna mengakses basis data terdistribusi dengan menggunakan dua aplikasi yaitu aplikasi lokal dan aplikasi global, sehingga DDBMS memiliki karakteristik yaitu :

 • Kumpulan dari data logik yang digunakan bersama-sama
 • Data di bagi menjadi beberapa fragment
 • Fragment mungkin mempunyai copy ( replika )
 • Fragment / replika nya di alokasikan pada yang digunakan
 • Setiap site berhubungan dengan jaringan komunikasi
 • Data pada masing-masing site dibawah pengawasan DBMS
 • DBMS pada masing-masing site dapat mengatasi aplikasi lokal, secara otonomi
 • Masing-masing DBMS berpastisipasi paling tidak satu global aplikasi.

Dari definisi tersebut , sistem diharapkan membuat suatu distribusi yang transparan. Basis data terdistribusi terbagi menjadi beberapa fragment yang disimpan di beberapa komputer dan mungkin di replikasi, dan alokasi penyimpanan tidak diketahui pengguna . Adanya Transparansi di dalam basis data terdistribusi agar terlihat sistem ini seperti basis data tersentralisasi. Hal Ini mengacu pada prinsip dasar dari DBMS (Date,1987b). Transparansi memberikan fungsional yang baik untuk pengguna tetapi sayangnya mengakibatkan banyak permasalahan yang timbul dan harus diatasi oleh DDBMS. Pemrosesan Distribusi : Basis data tersentralisasi yang dapat diakses di semua jaringan komputer Point utama dari definisi basis data terdistribusi adalah sistem terdiri dari data yang secara fisik di distribusikan pada beberapa site yang terhubung dengan jaringan. Jika data nya tersentralisasi walaupun ada pengguna lain yang mengakses data melewati jaringan , hal ini bukan disebut dengan DDBMS melainkan pemrosesan secara distribusi. Paralel DBMSs DDBMS memiliki perbedaan dengan paralel DBMS. Paralel DBMSs ; Sistem manajemen basis data ini menggunakan beberapa prosesor dan disk yang dirancang untuk dijalankan secara paralel , apabila di mungkinkan, selama hal tersebut digunakan untuk memperbaiki kinerja dari DBMS Sistem DBMS berbasis pada sistem prosesor tunggal dimana sistem prosesor tunggal tidak memiliki kemampuan untuk berkembang, untuk menghitung skala efektifitas dan biaya, keandalan dan kinerja dari sistem. Paralel DBMS di jalankan oleh berbagai multi prosesor . Paralel DBMS menghubungkan beberapa mesin yang berukuran kecil untuk menghasilkan keluaran sebuah mesin yang berukuran besar dengan skalabilitas yang lebih besar dan keandalan dari basis datanya. Untuk menopang beberapa prosesor dengan akses yang sama pada satu basis data, DBMS paralel harus menyediakan manajemen sumber daya yang dapat diakses bersama. Sumber daya apa yang dapat digunakan bersama, dan bagaimana sumber daya tersebut di implementasikan, mempunyai efek langsung pada kinerja dan skalabilitas dari sistem , hal ini tergantung dari aplikasi atau lingkungan yang digunakan. 

Ada tiga arsitektur yang digunakan pada paralel DBMS yaitu :
 a. Penggunaan memory bersama ( share memory )
 b. Penggunaan disk bersama ( share disk )
 c. Penggunaan secara sendiri-sendiri ( share nothing )

Arsitektur pada penggunaan secara sendiri – sendiri ( share nothing ) hampir sama dengan DBMS terdistribusi, namun pendistribusian data pada paralel DBMS hanya berbasis pada kinerja nya saja. Node pada DDBMS adalah merupakan pendistribusian secara geographic, administrasi yang terpisah , dan jaringan komunikasi yang lambat, sedangkan node pada paralel DBMS adalah hubungan dengan komputer yang sama atau site yang sama. Penggunaan Memori Bersama ( Share Memory ) adalah sebuah arsitektur yang menghubungkan beberapa prosesor di dalam sistem tunggal yang menggunakan memori secara bersama – sama. Dikenal dengan SMP (Symmetric Multiprocessing ), metode ini sering digunakan dalam bentuk workstation personal yang mensupport beberapa mikroprosesor dalam paralel dbms, RISC ( Reduced Instruction Set Computer ) yang besar berbasis mesin sampai bentuk mainframe yang besar. Arsitektur ini menghasilkan pengaksesan data yang sangat cepat yang dibatasi oleh beberapa prosesor , tetapi tidak dapat digunakan untuk 64 prosesor dimana jaringan komunikasi menjadi masalah ( terjadinya bottleneck). Penggunaan Disk Bersama ( Share Disk ) adalah sebuah arsitektur yang mengoptimalkan jalannya suatu aplikasi yang tersentrallisasi dan membutuhkan keberadaan data dan kinerja yang tinggi . Setiap prosesor dapat mengakses langsung semua disk , tetapi prosesor tersebut memiliki memorinya sendiri – sendiri. Seperti halnya penggunaan secara sendiri – sendiri arsitektur ini menghapus masalah pada penggunaan memori bersama tanpa harus mengetahui sebuah basis data di partisi. Arsitektur ini di kenal dengan cluster Penggunaan Secara sendiri – sendiri ( Share nothing ) ; sering di kenal dengan Massively parallel processing ( MPP ) yaitu arsitektur dari beberapa prosesor di mana setiap prosesor adalah bagian dari sistem yang lengkap , yang memiliki memori dan disk. Basis data ini di partisi untuk semua disk pada masing – masing sistem yang berhubungan dengan basis data dan data di berikan secara transparan untuk semua pengguna yang menggunakan sistem . Arsitektur ini lebih dapat di hitung skalabilitasnya dibandingkan dengan share memory dan dapat dengan mudah mensupport prosesor yang berukuran besar. Kinerja dapat optimal jika data di simpan di lokal dbms. Paralel teknologi ini biasanya digunakan untuk basis data yang berukuran sangat besar ( terabites ) atau sistem yang memproses ribuan transaksi perdetik. Paralel DBMS dapat menggunakan arsitektur yang diinginkan untuk memperbaiki kinerja yang kompleks untuk mengeksekusi kueri dengan menggunakan paralel scan, join dan teknik sort yang memperbolehkan node dari banyak prosesor untuk menggunakan bersama pemrosesan kerja yang di gunakan.