Apa itu Physical Model?

 

            

            Physical Data Model adalah suatu representasi spesifik dalam basis data yang menggambarkan objek-objek data relasional seperti tabel, kolom, serta kunci utama dan kunci asing, beserta hubungannya. Model ini berfungsi untuk menghasilkan pernyataan DDL (Data Definition Language) yang dapat diimplementasikan pada server basis data. Terdapat beberapa metode untuk membuat model data fisik menggunakan meja kerja, antara lain: membuat model fisik kosong melalui wizard, menggunakan template, melakukan rekayasa balik dari database atau file DDL dengan wizard, mengimpor file model dari sistem file, serta mengubah model data logis menjadi model fisik.Proses umum dalam pemodelan data fisik meliputi: penciptaan model data fisik dengan salah satu metode yang telah disebutkan, penambahan objek penyimpanan, indeks, dan tampilan sesuai kebutuhan, pembuatan skrip DDL untuk model yang telah disusun, serta eksekusi skrip DDL untuk membangun objek data yang relevan di server. Selain itu, meja kerja juga dapat digunakan untuk menciptakan dan mengelola tabel sementara global, yang berfungsi untuk menyimpan data sementara.

Ada Beberapa Aspek penting yang perlu diketahui antara lain :

1. Perbedaan dengan Model Logis: Penting untuk memahami perbedaan antara model fisik dan model logis. Model logis menggambarkan struktur data tanpa mempertimbangkan bagaimana data akan disimpan secara fisik, sedangkan model fisik mempertimbangkan elemen-elemen teknis, seperti tipe data, ukuran, dan indeks.
2. Tipe Data: Mengetahui berbagai tipe data yang didukung oleh sistem basis data yang digunakan sangat penting. Ini termasuk tipe data untuk angka, teks, tanggal, dan lainnya, yang dapat mempengaruhi performa dan pengelolaan data.
3. Indeks: Pemahaman tentang penggunaan indeks untuk mempercepat akses data. Indeks dapat meningkatkan kecepatan pencarian data, tetapi juga dapat menambah overhead saat melakukan operasi penyimpanan.
4. Normalisasi dan Denormalisasi: Mengetahui kapan dan bagaimana melakukan normalisasi untuk mengurangi redundansi data serta denormalisasi untuk meningkatkan performa query dapat sangat bermanfaat.
5. Partisi Data: Mempelajari teknik partisi untuk membagi data ke dalam bagian-bagian lebih kecil yang dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan data, terutama pada basis data besar.
6. Kunci Utama dan Kunci Asing: Memahami peran kunci utama dalam mengidentifikasi setiap record secara unik dan kunci asing dalam menjaga hubungan antar tabel.
7. Keamanan dan Kontrol Akses: Memahami bagaimana menerapkan kontrol akses dan kebijakan keamanan pada model fisik untuk melindungi data sensitif.
8. Backup dan Pemulihan: Memahami strategi untuk melakukan backup dan pemulihan data agar data tetap aman dari kehilangan atau kerusakan.
9. Optimisasi Kinerja: Mengetahui cara-cara untuk mengoptimalkan kinerja database, seperti pemilihan struktur data yang efisien dan penghindaran query yang tidak efisien.
10. Platform Basis Data: Berbagai platform basis data (seperti Oracle, MySQL, SQL Server) memiliki fitur dan limitasi berbeda. Memahami spesifikasi ini dapat membantu dalam mendesain model fisik yang lebih efektif.

    Dapat disimpulkan bahwa Dalam mempelajari Model Data Fisik (Physical Data Model), penting untuk memahami beberapa aspek kunci yang meliputi perbedaan antara model fisik dan logis, pemilihan tipe data yang tepat, serta penggunaan indeks untuk mempercepat akses data. Selain itu, konsep normalisasi dan denormalisasi, teknik partisi data, serta peran kunci utama dan kunci asing dalam menjaga integritas data juga sangat relevan. Memahami kontrol akses dan keamanan data, serta strategi untuk backup dan pemulihan, menjadi aspek krusial dalam pengelolaan basis data. Terakhir, optimisasi kinerja dan pemahaman terhadap berbagai platform basis data dapat membantu dalam merancang model fisik yang lebih efisien dan efektif. Semua ini merupakan pengetahuan dasar yang diperlukan untuk membangun dan mengelola model data fisik yang sesuai dengan kebutuhan sistem basis data.