Handout INF106 SBD 12
SISTEM BASIS DATA
PERTEMUAN 12
Sistem Manajemen Basis Data
Materi
• Database dan DBMS
• Komponen lingkungan database
• Arsitektur database
• Bahasa database
• Model basis data
• Data warehouse
• OLAP
• Data mining
• SQL
• Sistem basis data terdistribusi
Database dan DBMS
• Database adalah suatu pengorganisasian sekumpulan
data yang saling terkait sehingga memudahkan aktifitas
untuk memperoleh informasi.
• Untuk mengelola basis data diperlukan perangkat lunak
yang disebut DBMS.
• DBMS adalah perangkat lunak sistem yang
memungkinkan para pemakai membuat, memelihara,
mengontrol, dan mengakses basis data dengan cara
yang praktis dan efisien.
• DBMS dapat digunakan untuk mengakomodasikan
berbagai macam pemakai yang memiliki kebutuhan
akses yang berbeda.
Fitur-fitur DBMS
• Independensi data – program
• Keamanan
• Integritas
• Konkurensi
• Pemulihan (recovery)
• Katalog sistem
• Perangkat produktifitas
Keunggulan DBMS
• Mengendalikan / mengurangi duplikasi data.
• Menjaga konsistensi dan integritas data.
• Memudahkan pemerolehan informasi yang lebih banyak
dari data yang sama.
• Meningkatkan keamanan data.
• Memaksakan penerapan standar.
• Menghemat biaya.
• Menanggulangi konflik kebutuhan antar pemakai.
• Meningkatkan tingkat respon dan kemudahan akses bagi
pemakai akhir.
• Meningkatkan produktifitas pemrogram.
• Meningkatkan pemeliharaan.
• Meningkatkan konkurensi tanpa menimbulkan masalah kehilangan informasi
atau integritas.
• Meningkatkan layanan backup dan recovery.
Kelemahan DBMS
• Kompleksitas yang tinggi membuat administrator dan
pemakai akhir harus benar-benar memahami fungsifungsi dalam DBMS agar dapat memperoleh manfaat
yang optimal.
• Ukuran penyimpanan yang dibutuhkan oleh DBMS
sangat besar dan memerlukan memori yang besar agar
bisa bekerja secara efisien.
• Harga DBMS yang handal sangat mahal.
• Terkadang DBMS meminta kebutuhan perangkat keras
dengan spesifikasi tertentu.
• Biaya konversi sistem lama ke sistem baru yang
memakai DBMS terkadang sangat mahal.
• Kinerjanya terkadang kalah dengan sistem yang
berbasis berkas.
• Dampak kegagalan menjadi lebih tinggi karena semua
pemakai bergantung pada ketersediaan DBMS.
Komponen lingkungan database
• Perangkat keras.
• Perangkat lunak.
• Data.
• Prosedur.
• Orang.
Orang-orang yang terlibat dalam
DBMS
• Orang yang berperan langsung.
• Database administrator : orang yang bertanggung jawab
terhadap administrasi penggunaan sumber daya database.
Tugasnya :
• mengatur otorisasi akses terhadap basis data
• memonitor penggunaan basis data
• melayani permintaan s/w dan h/w.
• Database desainer : orang yang bertanggung jawab dalam
perancangan basis data.
Tugasnya :
• mengidentifikasi data yang akan disimpan dalam basis data
• memilih struktur yang sesuai dalam menyajikan dan menyimpan data
•
End user : orang yang pekerjaannya memerlukan akses
terhadap basis data untuk keperluan query, update,
generate report.
End user dibagi menjadi 4 kelompok, yaitu :
•
Casual end users :
•
•
•
Naive/Parametric end users :
•
•
Biasanya secara berkala melakukan query dan update basis data
dengan menggunakan jenis query dan update yang standar (transaksi
yang telah diprogram dan dites).
Sophisticated end users :
•
•
Mengakses basis data secara kadang-kadang tetapi mungkin
memerlukan informasi yang berbeda untuk setiap kalinya.
Menggunakan bahasa query yang rumit dalam menspesifikasi query.
Meliputi engineers, scientists dan business analysists – yang telah
mengenal dengan baik dan menyeluruh mengenai fasilitas-fasilitas
DBMS untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan yang kompleks.
Stand-alone users :
•
Mereka yang memelihara basis data personal dengan menggunakan
paket-paket program yang telah dibuat dan menyediakan menu-menu
• System analyst dan application programmers
• System analyst bertugas mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan end
user (khususnya naive end user), dan mengembangkan spesifikasi
untuk transaksi-transaksi yang memenuhi keinginannya.
• Applications programmers bertugas mengimplementasikan
spesifikasi menjadi program (yang telah ditest secara intensif)
• Orang-orang di belakang layar
• DBMS Designers and Implementers
Orang-orang yang merancang dan mengimplementasikan
modul-modul DBMS dan interfacenya sebagai satu paket
software.
• Tool Developers
Orang-orang yang mengembangkan paket-paket software
yang memberikan fasilitas dalam perancangan dan
penggunaan sistem basis data (misal : Paket-paket untuk
performance monitoring, GUI, prototyping, simulation, dan lain
sebagainya)
• Operators and Maintenance Personnel
Arsitektur database
• Arsitektur database dimaksudkan untuk membuat
abstraksi terhadap database.
• Tujuannya agar DBMS dapat diakses secara efisien
tanpa mengharuskan pemakai tahu secara detil tentang
cara data disimpan dan dipelihara.
• ANSI-SPARC (American National Standard Institute –
Standards Planning and Requirementa Comitte)
mendefinisikan 3 level dalam arsitektur database, yaitu :
level eksternal, level konseptual, dan level internal.
Arsitektur ANSI – SPARC
Pandangan 1
Pandangan 2
Skema konseptual
Skema internal
Database
Pandangan 3
• Internal level (internal schema)
• menjelaskan struktur penyimpanan fisik dari basis data
• menggunakan model data fisik
• Conceptual Level (conceptual schema)
• menjelaskan struktur dari keseluruhan basis data untuk
dipakai oleh satu komunitas user.
• Model data tingkat tinggi atau model data implementasi dapat
digunakan pada level ini.
• External atau View Level (external schema atau user
view)
• menjelaskan sebagian basis data yang menjadi “interest” dari
sekelompok user tertentu
• model data tingkat tinggi (atau implementasi) dapat digunakan
pada level ini.
Bahasa database
• Bahasa DBMS digunakan untuk membuat spesifikasi skema konseptual dan
internal, dan mapping antara keduanya.
• DDL (Data Definition Language) dapat digunakan untuk menspesifikasikan
kedua skema di atas, jika dalam DBMS tidak ada pemisahan yang ketat
antara kedua level tersebut.
• DDL hanya digunakan untuk menspesifikasi skema konseptual, jika DBMS
mempunyai pemisahan yang jelas.
• Untuk mapping antara keduanya dapat digunakan VDL
(View Definition Language) untuk menspesifikasikan
user view dan mappingnya menjadi skema konseptual.
• DML (Data Manipulation Language) digunakan untuk
melakukan manipulasi data (setelah dilakukan proses
kompilasi skema konseptual).
• SQL (Structured Query Language) merupakan contoh
bahasa yang digunakan untuk manipulasi basis data
relasional, yang mengintegrasikan DDL, VDL dan DML.
Model basis data
• Model data yang umum saat ini ada 4 macam, yaitu :
•
•
•
•
Model data hirarkis
Model data jaringan
Model data relasional
Model data berorientasi objek
Model data hirarkis
• Model ini sering kali dijabarkan dalam bentuk pohon
terbalik.
• Dikenal istilah parent dan child, masing-masing berupa
simpul dan terdapat hubungan bahwa setiap child hanya
bisa memiliki satu parent, sedangkan satu parent bisa
memiliki sejumlah child.
• Simpul tertinggi disebut root.
• Model data hirarkis tidak dapat merepresentasikan
hubungan M:M.
Contoh model data hirarkis
Root
Dosen A
MK A
MHS A
MHS B
Dosen B
MK B
MHS C
MHS D
MK C
MHS E
MHS F
MHS G
MHS H
Model
data
jaringan
•
Model data jaringan menyerupai model hirarkis.
• Model data jaringan tidak mengenal root.
• Setiap child bisa memiliki lebih dari satu parent.
• Mendukung hubungan M:M.
Contoh model data jaringan
Dosen A
MK A
MHS A
MHS B
Dosen B
MK B
MHS C
MHS D
MK C
MHS E
MHS F
MHS G
MHS H
Model data relasional
• Model data relasional menggunakan sekumpulan tabel berdimensi dua
dengan setiap tabel tersusun atas sejumlah baris dan kolom.
• Kolom (field) dapat didefinisikan sebagai satuan data terkecil dalam sebuah
tabel yang mempunyai makna.
• Baris (record) adalah kumpulan kolom yang menyatakan suatu data yang
saling terkait.
• Pada model data relasional, kaitan atau asosiasi antara
dua buah tabel disebut relasi. Relasi dapat berupa :
• 1:1, satu data pada suatu tabel berpasangan dengan hanya
satu data pada tabel lain.
• 1:M, satu data pada suatu tabel berpasangan dengan banyak
data pada tabel lain.
• Model data relasional tidak mendukung relasi M:M.
Relasi seperti ini perlu dibentuk dengan relasi M:1 dan
1:M.
• Secara konsep, setiap tabel harus memiliki primary key.
• Primary key dapat tersusun dari sebuah atau beberapa
field yang berperan sebagai identitas yang unik untuk
setiap baris data.
• Foreign key adalah sebuah kolom dalam sebuah tabel
yang menjadi penghubung dengan primary key pada
tabel lain.
• Indeks merupakan suatu mekanisme dalam database
yang memungkinkan pencarian data dapat dilakukan
dengan cepat.
Model data berorientasi objek
• Model data berorientasi objek adalah model data yang menerapkan teknik
pemrograman berorientasi objek.
Data warehouse
• Data warehouse adalah basis data yang menyimpan data sekarang dan data
masa lalu yang berasal dari berbagai sumber yang menjadi perhatian penting
bagi manajemen dalam organisasi dan ditujukan untuk keperluan analisis dan
pelaporan manajemen dalam rangka pengambilan keputusan.
• Data warehouse bersifat multidimensional yang berarti
bahwa terdapat banyak lapisan kolom dan baris.
• Data warehouse dapat dibangun sendiri dengan
menggunakan perangkat pengembangan aplikasi
ataupun dengan menggunakan perangkat lunak khusus
yang ditujukan untuk menangani hal tersebut.
Prinsip data warehouse
Sumber data
internal
DB 1
Manajer data
warehouse
DB 2
Sumber data
eksternal
Data warehouse
•Perangkat EIS
•Perangkat pelaporan
•Perangkat
pengembangan aplikasi
•OLAP
•Data mining
OLAP
• On Line Analytical Processing adalah suatu jenis pemrosesan yang
memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif
(multidimensi).
• OLAP dapat digunakan untuk melakukan konsolidasi, drill-down, slicing and
dicing.
• Konsolidasi melibatkan pengelompokan data.
• Drill-down adalah suatu bentuk yang memungkinkan
data yang ringkas dijabarkan menjadi data yang lebih
detil.
• Slicing and dicing menjabarkan pada kemampuan untuk
melihat data dari berbagai sudut pandang.
Data mining
• Data mining adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan polapola tersembunyi maupun relasi-relasi yang terdapat dalam database yang
besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk memperkirakan
perilaku di masa mendatang.
Aplikasi data mining
• Pemasaran.
• Mengidentifikasi pembelian yang dilakukan konsumen.
• Menemukan relasi di antara karakteristik demografi
pelanggan.
• Memperkirakan tanggapan penawaran melalui surat.
• Bank.
• Mendeteksi pola penyalahgunaan kartu kredit.
• Mengidentifikasi tingkat loyalitas pelanggan.
• Asuransi.
• Analisis klaim
• Memperkirakan pelanggan yang akan membeli produk baru.
SQL
• SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk
mengakses basis data yang tergolong relasional.
• SQL dapat digunakan untuk mengambil (query) data, menciptakan dan
menghapus tabel, menambah, merubah dan menghapus data pada tabel, dan
berbagai operasi yang lain.
Sistem basis data terdistribusi
• Basis data terdistribusi adalah kumpulan data yang dipakai secara bersamasama yang terintegrasi secara logis, tetapi secara fisik tersebar pada
beberapa komputer yang terhubung melalui jaringan.
PERTEMUAN 12
Sistem Manajemen Basis Data
Materi
• Database dan DBMS
• Komponen lingkungan database
• Arsitektur database
• Bahasa database
• Model basis data
• Data warehouse
• OLAP
• Data mining
• SQL
• Sistem basis data terdistribusi
Database dan DBMS
• Database adalah suatu pengorganisasian sekumpulan
data yang saling terkait sehingga memudahkan aktifitas
untuk memperoleh informasi.
• Untuk mengelola basis data diperlukan perangkat lunak
yang disebut DBMS.
• DBMS adalah perangkat lunak sistem yang
memungkinkan para pemakai membuat, memelihara,
mengontrol, dan mengakses basis data dengan cara
yang praktis dan efisien.
• DBMS dapat digunakan untuk mengakomodasikan
berbagai macam pemakai yang memiliki kebutuhan
akses yang berbeda.
Fitur-fitur DBMS
• Independensi data – program
• Keamanan
• Integritas
• Konkurensi
• Pemulihan (recovery)
• Katalog sistem
• Perangkat produktifitas
Keunggulan DBMS
• Mengendalikan / mengurangi duplikasi data.
• Menjaga konsistensi dan integritas data.
• Memudahkan pemerolehan informasi yang lebih banyak
dari data yang sama.
• Meningkatkan keamanan data.
• Memaksakan penerapan standar.
• Menghemat biaya.
• Menanggulangi konflik kebutuhan antar pemakai.
• Meningkatkan tingkat respon dan kemudahan akses bagi
pemakai akhir.
• Meningkatkan produktifitas pemrogram.
• Meningkatkan pemeliharaan.
• Meningkatkan konkurensi tanpa menimbulkan masalah kehilangan informasi
atau integritas.
• Meningkatkan layanan backup dan recovery.
Kelemahan DBMS
• Kompleksitas yang tinggi membuat administrator dan
pemakai akhir harus benar-benar memahami fungsifungsi dalam DBMS agar dapat memperoleh manfaat
yang optimal.
• Ukuran penyimpanan yang dibutuhkan oleh DBMS
sangat besar dan memerlukan memori yang besar agar
bisa bekerja secara efisien.
• Harga DBMS yang handal sangat mahal.
• Terkadang DBMS meminta kebutuhan perangkat keras
dengan spesifikasi tertentu.
• Biaya konversi sistem lama ke sistem baru yang
memakai DBMS terkadang sangat mahal.
• Kinerjanya terkadang kalah dengan sistem yang
berbasis berkas.
• Dampak kegagalan menjadi lebih tinggi karena semua
pemakai bergantung pada ketersediaan DBMS.
Komponen lingkungan database
• Perangkat keras.
• Perangkat lunak.
• Data.
• Prosedur.
• Orang.
Orang-orang yang terlibat dalam
DBMS
• Orang yang berperan langsung.
• Database administrator : orang yang bertanggung jawab
terhadap administrasi penggunaan sumber daya database.
Tugasnya :
• mengatur otorisasi akses terhadap basis data
• memonitor penggunaan basis data
• melayani permintaan s/w dan h/w.
• Database desainer : orang yang bertanggung jawab dalam
perancangan basis data.
Tugasnya :
• mengidentifikasi data yang akan disimpan dalam basis data
• memilih struktur yang sesuai dalam menyajikan dan menyimpan data
•
End user : orang yang pekerjaannya memerlukan akses
terhadap basis data untuk keperluan query, update,
generate report.
End user dibagi menjadi 4 kelompok, yaitu :
•
Casual end users :
•
•
•
Naive/Parametric end users :
•
•
Biasanya secara berkala melakukan query dan update basis data
dengan menggunakan jenis query dan update yang standar (transaksi
yang telah diprogram dan dites).
Sophisticated end users :
•
•
Mengakses basis data secara kadang-kadang tetapi mungkin
memerlukan informasi yang berbeda untuk setiap kalinya.
Menggunakan bahasa query yang rumit dalam menspesifikasi query.
Meliputi engineers, scientists dan business analysists – yang telah
mengenal dengan baik dan menyeluruh mengenai fasilitas-fasilitas
DBMS untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan yang kompleks.
Stand-alone users :
•
Mereka yang memelihara basis data personal dengan menggunakan
paket-paket program yang telah dibuat dan menyediakan menu-menu
• System analyst dan application programmers
• System analyst bertugas mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan end
user (khususnya naive end user), dan mengembangkan spesifikasi
untuk transaksi-transaksi yang memenuhi keinginannya.
• Applications programmers bertugas mengimplementasikan
spesifikasi menjadi program (yang telah ditest secara intensif)
• Orang-orang di belakang layar
• DBMS Designers and Implementers
Orang-orang yang merancang dan mengimplementasikan
modul-modul DBMS dan interfacenya sebagai satu paket
software.
• Tool Developers
Orang-orang yang mengembangkan paket-paket software
yang memberikan fasilitas dalam perancangan dan
penggunaan sistem basis data (misal : Paket-paket untuk
performance monitoring, GUI, prototyping, simulation, dan lain
sebagainya)
• Operators and Maintenance Personnel
Arsitektur database
• Arsitektur database dimaksudkan untuk membuat
abstraksi terhadap database.
• Tujuannya agar DBMS dapat diakses secara efisien
tanpa mengharuskan pemakai tahu secara detil tentang
cara data disimpan dan dipelihara.
• ANSI-SPARC (American National Standard Institute –
Standards Planning and Requirementa Comitte)
mendefinisikan 3 level dalam arsitektur database, yaitu :
level eksternal, level konseptual, dan level internal.
Arsitektur ANSI – SPARC
Pandangan 1
Pandangan 2
Skema konseptual
Skema internal
Database
Pandangan 3
• Internal level (internal schema)
• menjelaskan struktur penyimpanan fisik dari basis data
• menggunakan model data fisik
• Conceptual Level (conceptual schema)
• menjelaskan struktur dari keseluruhan basis data untuk
dipakai oleh satu komunitas user.
• Model data tingkat tinggi atau model data implementasi dapat
digunakan pada level ini.
• External atau View Level (external schema atau user
view)
• menjelaskan sebagian basis data yang menjadi “interest” dari
sekelompok user tertentu
• model data tingkat tinggi (atau implementasi) dapat digunakan
pada level ini.
Bahasa database
• Bahasa DBMS digunakan untuk membuat spesifikasi skema konseptual dan
internal, dan mapping antara keduanya.
• DDL (Data Definition Language) dapat digunakan untuk menspesifikasikan
kedua skema di atas, jika dalam DBMS tidak ada pemisahan yang ketat
antara kedua level tersebut.
• DDL hanya digunakan untuk menspesifikasi skema konseptual, jika DBMS
mempunyai pemisahan yang jelas.
• Untuk mapping antara keduanya dapat digunakan VDL
(View Definition Language) untuk menspesifikasikan
user view dan mappingnya menjadi skema konseptual.
• DML (Data Manipulation Language) digunakan untuk
melakukan manipulasi data (setelah dilakukan proses
kompilasi skema konseptual).
• SQL (Structured Query Language) merupakan contoh
bahasa yang digunakan untuk manipulasi basis data
relasional, yang mengintegrasikan DDL, VDL dan DML.
Model basis data
• Model data yang umum saat ini ada 4 macam, yaitu :
•
•
•
•
Model data hirarkis
Model data jaringan
Model data relasional
Model data berorientasi objek
Model data hirarkis
• Model ini sering kali dijabarkan dalam bentuk pohon
terbalik.
• Dikenal istilah parent dan child, masing-masing berupa
simpul dan terdapat hubungan bahwa setiap child hanya
bisa memiliki satu parent, sedangkan satu parent bisa
memiliki sejumlah child.
• Simpul tertinggi disebut root.
• Model data hirarkis tidak dapat merepresentasikan
hubungan M:M.
Contoh model data hirarkis
Root
Dosen A
MK A
MHS A
MHS B
Dosen B
MK B
MHS C
MHS D
MK C
MHS E
MHS F
MHS G
MHS H
Model
data
jaringan
•
Model data jaringan menyerupai model hirarkis.
• Model data jaringan tidak mengenal root.
• Setiap child bisa memiliki lebih dari satu parent.
• Mendukung hubungan M:M.
Contoh model data jaringan
Dosen A
MK A
MHS A
MHS B
Dosen B
MK B
MHS C
MHS D
MK C
MHS E
MHS F
MHS G
MHS H
Model data relasional
• Model data relasional menggunakan sekumpulan tabel berdimensi dua
dengan setiap tabel tersusun atas sejumlah baris dan kolom.
• Kolom (field) dapat didefinisikan sebagai satuan data terkecil dalam sebuah
tabel yang mempunyai makna.
• Baris (record) adalah kumpulan kolom yang menyatakan suatu data yang
saling terkait.
• Pada model data relasional, kaitan atau asosiasi antara
dua buah tabel disebut relasi. Relasi dapat berupa :
• 1:1, satu data pada suatu tabel berpasangan dengan hanya
satu data pada tabel lain.
• 1:M, satu data pada suatu tabel berpasangan dengan banyak
data pada tabel lain.
• Model data relasional tidak mendukung relasi M:M.
Relasi seperti ini perlu dibentuk dengan relasi M:1 dan
1:M.
• Secara konsep, setiap tabel harus memiliki primary key.
• Primary key dapat tersusun dari sebuah atau beberapa
field yang berperan sebagai identitas yang unik untuk
setiap baris data.
• Foreign key adalah sebuah kolom dalam sebuah tabel
yang menjadi penghubung dengan primary key pada
tabel lain.
• Indeks merupakan suatu mekanisme dalam database
yang memungkinkan pencarian data dapat dilakukan
dengan cepat.
Model data berorientasi objek
• Model data berorientasi objek adalah model data yang menerapkan teknik
pemrograman berorientasi objek.
Data warehouse
• Data warehouse adalah basis data yang menyimpan data sekarang dan data
masa lalu yang berasal dari berbagai sumber yang menjadi perhatian penting
bagi manajemen dalam organisasi dan ditujukan untuk keperluan analisis dan
pelaporan manajemen dalam rangka pengambilan keputusan.
• Data warehouse bersifat multidimensional yang berarti
bahwa terdapat banyak lapisan kolom dan baris.
• Data warehouse dapat dibangun sendiri dengan
menggunakan perangkat pengembangan aplikasi
ataupun dengan menggunakan perangkat lunak khusus
yang ditujukan untuk menangani hal tersebut.
Prinsip data warehouse
Sumber data
internal
DB 1
Manajer data
warehouse
DB 2
Sumber data
eksternal
Data warehouse
•Perangkat EIS
•Perangkat pelaporan
•Perangkat
pengembangan aplikasi
•OLAP
•Data mining
OLAP
• On Line Analytical Processing adalah suatu jenis pemrosesan yang
memanipulasi dan menganalisa data bervolume besar dari berbagai perspektif
(multidimensi).
• OLAP dapat digunakan untuk melakukan konsolidasi, drill-down, slicing and
dicing.
• Konsolidasi melibatkan pengelompokan data.
• Drill-down adalah suatu bentuk yang memungkinkan
data yang ringkas dijabarkan menjadi data yang lebih
detil.
• Slicing and dicing menjabarkan pada kemampuan untuk
melihat data dari berbagai sudut pandang.
Data mining
• Data mining adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan polapola tersembunyi maupun relasi-relasi yang terdapat dalam database yang
besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan untuk memperkirakan
perilaku di masa mendatang.
Aplikasi data mining
• Pemasaran.
• Mengidentifikasi pembelian yang dilakukan konsumen.
• Menemukan relasi di antara karakteristik demografi
pelanggan.
• Memperkirakan tanggapan penawaran melalui surat.
• Bank.
• Mendeteksi pola penyalahgunaan kartu kredit.
• Mengidentifikasi tingkat loyalitas pelanggan.
• Asuransi.
• Analisis klaim
• Memperkirakan pelanggan yang akan membeli produk baru.
SQL
• SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk
mengakses basis data yang tergolong relasional.
• SQL dapat digunakan untuk mengambil (query) data, menciptakan dan
menghapus tabel, menambah, merubah dan menghapus data pada tabel, dan
berbagai operasi yang lain.
Sistem basis data terdistribusi
• Basis data terdistribusi adalah kumpulan data yang dipakai secara bersamasama yang terintegrasi secara logis, tetapi secara fisik tersebar pada
beberapa komputer yang terhubung melalui jaringan.