Denormalisasi adalah proses dalam desain basis data yang melibatkan menggabungkan tabel-tabel yang telah dinormalisasi (dipisah menjadi beberapa tabel) menjadi satu tabel dengan tujuan meningkatkan kinerja query atau mengurangi kompleksitas struktur basis data. Ini adalah langkah yang bertentangan dengan normalisasi, yang bertujuan untuk mengurangi redudansi data dan menjaga konsistensi data. Denormalisasi dapat dilakukan dalam situasi tertentu untuk memenuhi kebutuhan khusus, meskipun hal ini harus dilakukan dengan hati-hati karena dapat menyebabkan masalah integritas data.
Contoh Denormalisasi:
Misalnya, kita memiliki dua tabel yang sudah dinormalisasi: satu tabel berisi informasi pelanggan (tabel Pelanggan), dan yang lainnya berisi pesanan yang dikaitkan dengan pelanggan (tabel Pesanan). Tabel Pelanggan memiliki kolom-kolom seperti ID Pelanggan, Nama, Alamat, dll., sedangkan tabel Pesanan memiliki ID Pesanan, ID Pelanggan, Tanggal Pesanan, dll. Dalam situasi tertentu, kita dapat memutuskan untuk menggabungkan tabel Pelanggan dan Pesanan menjadi satu tabel dengan kolom-kolom seperti ID Pesanan, Nama Pelanggan, Alamat Pelanggan, Tanggal Pesanan, dll. Ini akan mengurangi jumlah kueri bergabung yang diperlukan dan meningkatkan kinerja saat kita ingin mengambil informasi pelanggan yang terkait dengan pesanan.
Tujuan Denormalisasi:
- Meningkatkan kinerja: Dengan mengurangi kueri bergabung yang kompleks, denormalisasi dapat meningkatkan kinerja sistem basis data, terutama dalam situasi di mana kueri sering dieksekusi. Ini mengurangi beban server basis data.
- Mempermudah pemahaman dan penggunaan data: Dalam beberapa situasi, denormalisasi dapat mempermudah pemahaman data dan membuatnya lebih mudah diakses oleh pengguna. Ini dapat berguna dalam pelaporan atau analisis data yang sederhana.
- Menyederhanakan pengembangan perangkat lunak: Dengan menggabungkan data yang berkaitan dalam satu tabel, pengembang perangkat lunak dapat menghindari kompleksitas kueri bergabung yang rumit, yang dapat memudahkan pengembangan aplikasi.
Namun, perlu diingat bahwa denormalisasi juga memiliki potensi risiko, seperti peningkatan redudansi data dan kerugian integritas data. Oleh karena itu, denormalisasi harus digunakan dengan bijak dan hanya dalam situasi yang benar-benar memerlukannya.