Database—sistem yang mengatur dan menyimpan data-membentuk fondasi dari setiap strategi analitik. Mendapatkan struktur dan arsitektur dasar sistem database Anda dengan benar dapat membedakan antara struktur yang didukung dengan baik yang memberikan nilai yang baik dan yang runtuh karena bebannya sendiri.
Database biasanya berperan pada tahap kedua dari pipeline data: pemrosesan data (tahap "mempersiapkan dan menyimpan"). Aplikasi dan platform analitik menggunakan informasi yang terkandung dalam database untuk membantu organisasi memahami masa lalu dan memprediksi masa depan.
Dari bank yang menganalisis transaksi keuangan untuk mendeteksi penipuan hingga perusahaan pertanian cerdas yang menggunakan video untuk mengurangi penggunaan pestisida, organisasi memerlukan basis data yang dioptimalkan untuk melakukan tugas-tugas yang ada. Bagi organisasi yang memilih perangkat lunak dan sistem basis data, sangatlah penting untuk memilih teknologi yang bekerja secara efektif untuk masalah yang sedang dipecahkan.
Mengoperasikan database Anda dengan lancar tidak hanya bergantung pada perangkat lunak, tetapi juga pada perangkat keras. Memiliki infrastruktur yang tepat - termasuk berbagai jenis komputasi (CPU, FPGA, dan akselerator), penyimpanan, memori, jaringan, pustaka perangkat lunak, dan pengoptimalan Java - dapat mendorong peningkatan performa database dan pengelolaan database yang lebih mudah.
Perangkat Lunak DBMS
Perangkat lunak DBMS memungkinkan untuk menyimpan dan mengambil informasi dalam database. Perangkat lunak DBMS tidak hanya mencakup antarmuka pengguna untuk memungkinkan interaksi dengan database, tetapi juga pengoptimalan yang memprioritaskan beban kerja dan membantu membuat akses lebih cepat.
Perangkat lunak DBMS yang populer meliputi Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk, dan Apache Cassandra. Setiap DBMS menggunakan jenis struktur data tertentu-seperti pohon, array, stack, dan grafik-untuk mengatur dan mengelola data secara lebih efektif.
Jenis-jenis Database
Analisis perusahaan berfungsi untuk mengekstrak nilai dari banyak jenis data dari banyak sumber. Mengoptimalkan strategi analitik harus dimulai dari tingkat database dan memilih DBMS yang akan bekerja secara efektif untuk kebutuhan bisnis spesifik Anda. Ada trade-off yang signifikan antara konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi, dan tidak ada teknologi database yang dapat memenuhi ketiganya. Konsep ini, yang dikenal sebagai teorema CAP, artinya, penting bagi organisasi untuk memilih kekuatan basis data mana yang paling penting untuk kebutuhan bisnis tertentu mereka.
Basis data dapat dihosting di tempat atau di cloud. Basis data cloud dikenal karena skalabilitasnya, tetapi beberapa bisnis lebih suka menyimpan data di tempat agar memiliki kontrol lebih besar atas keamanan, terutama di industri yang teregulasi.
Bahasa pemrograman Anda menentukan struktur data dan sangatlah penting untuk memanipulasi dan menganalisis data. Produk dan tipe database yang berbeda menggunakan bahasa pemrograman yang dioptimalkan untuk tipe data, fungsi, dan kasus penggunaan tertentu. Banyak perusahaan besar akan memerlukan beberapa jenis database untuk mengatur dan menggunakan data mereka secara efektif.
Database Relasional
Basis data relasional, berdasarkan tabel data standar yang mengekspresikan hubungan antar data, biasanya menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL). Basis data relasional sangat efektif untuk mengelola data terstruktur dengan pengaturan dan hubungan yang konsisten-seperti transaksi keuangan atau pelacakan inventaris. Perangkat lunak basis data relasional meliputi Oracle, Microsoft* SQL Server, IBM DB2, dan Azure SQL.
- OLTP
OLTP (Online Transactional Processing) adalah kategori pemrosesan data yang difokuskan pada tugas-tugas berorientasi transaksi. OLTP biasanya melibatkan penyisipan, pembaruan, dan/atau penghapusan sejumlah kecil data dalam database.
Salah satu aplikasi yang paling umum untuk database adalah pemrosesan transaksi. OLTP adalah mode pengaksesan database yang diarahkan secara khusus untuk pemrosesan transaksi dengan banyak pengguna secara simultan. OLTP adalah cara umum untuk menggunakan database Oracle, IBM, dan Microsoft.
- OLAP
Untuk meninjau sejumlah besar informasi historis untuk tujuan analisis, bisnis dapat menggunakan pemrosesan analitik online (OLAP). Kueri OLAP biasanya menggunakan model data multidimensi, meskipun beberapa juga menggunakan model data relasional. Gudang data adalah jenis OLAP khusus yang dirancang khusus untuk analitik.
Basis Data Berorientasi Objek
Dalam database berorientasi objek, informasi direpresentasikan sebagai objek dan kelas objek. Bentuk hibrida dari basis data berorientasi objek dan relasional disebut basis data objek-relasional.
Basis Data Non-Relasional
Kadang-kadang disebut basis data NoSQL, basis data non-relasional membebaskan diri dari struktur tabel. Biasanya menggunakan metadata untuk pengorganisasian, database ini efektif untuk mengelola data yang tidak terstruktur dan tipe data yang kompleks seperti gambar dan video. MongoDB dan Apache Cassandra adalah contoh perangkat lunak database non-relasional yang populer.
- Database Nilai-Kunci
Kadang-kadang disebut key-value store, yaitu bentuk paling sederhana dari basis data NoSQL. Redis dan Oracle NoSQL Database keduanya merupakan database nilai-kunci, yang menggunakan tabel hash untuk menyimpan dan mengambil data dengan menggunakan "kunci" pengidentifikasian yang unik.
- Penyimpanan Kolom Lebar
Dalam penyimpanan kolom lebar, data disimpan dalam kolom-kolom informasi terkait. Cassandra adalah yang paling umum dari basis data ini, yang menawarkan skalabilitas dan kueri cepat untuk kumpulan data yang besar.
- Database Dokumen
Kadang-kadang disebut penyimpanan dokumen, ini menyimpan data sebagai catatan kompleks yang disebut "dokumen," yang mencakup metadata atau informasi tentang data itu sendiri. Dokumen bisa menyertakan jenis data apa pun, termasuk gambar dan video.
- Database Grafik
Jenis lain dari basis data NoSQL, basis data grafik didasarkan pada struktur grafik untuk mendefinisikan hubungan dan menyimpan data. Basis data grafik didesain untuk memungkinkan kueri cepat dan pemrosesan data bervolume tinggi untuk informasi yang sangat terhubung. SAP HANA dan OrientDB keduanya menggunakan model basis data grafik.
Inovasi dari Intel, mulai dari prosesor hingga pustaka dan optimasi Java, mendorong peningkatan kinerja database dan manajemen database yang lebih mudah untuk organisasi di seluruh dunia.
Teknologi Intel® untuk Manajemen Database
Mengoptimalkan database yang menggunakan set data berskala besar membutuhkan perangkat keras yang dapat secara efektif mendukung beban kerja database dan analitik.
Komputasi dan memori harus bekerja sama dengan cara yang sangat berperforma tinggi, dengan instruksi pemrosesan yang menjaga agar kueri dan streaming data tetap bergerak dengan cepat. Penyimpanan dan akses data bergantung pada tingkat yang secara otomatis memprioritaskan beban kerja yang sensitif terhadap waktu dan kritis.
Intel mendorong inovasi pada tingkat silikon, menggabungkan instruksi seperti AVX-512 dan TMUL untuk mempercepat pemrosesan data.
Selain mendukung database dengan perangkat keras yang dirancang dengan mempertimbangkan performa, Intel bekerja untuk meningkatkan pengembangan perangkat lunak open source. Seluruh tim di Intel dikhususkan untuk pengoptimalan Java, dengan tujuan mempercepat pengembangan di seluruh komunitas pengembang aplikasi open source dan database.
| Teknologi dan Perangkat Lunak Intel® untuk Manajemen Database | |
|---|---|
| Prosesor Intel® Xeon® Scalable | Prosesor Intel® Xeon® yang Dapat Diskalakan generasi terbaru mendukung pilihan sistem dan alat database Anda dengan pengoptimalan dalam silikon yang dirancang untuk membebani beban kerja database dan meningkatkan kinerja komputasi. |
| Memori Persisten Intel® Optane™ | Memori persisten Intel® Optane™ dihadirkan dengan prosesor Intel® Xeon® yang Dapat Diskalakan generasi terbaru. Memungkinkan untuk mengoptimalkan database dalam memori untuk analisis canggih, memori persisten Intel® Optane™ menawarkan peningkatan performa untuk berbagai platform dan aplikasi DBMS. |
| Intel® Solid State Drives (Intel® SSDs) | SSD Intel®, termasuk SSD Intel® Optane™ dan SSD Intel® NVMe, menyediakan penyimpanan data dengan masa pakai baca-tulis yang panjang dan berdaya tahan. Database dapat memproses aliran operasi baca-tulis yang terus-menerus dengan masa hidup yang sangat baik per drive. |
| Produk Ethernet Intel® | Adaptor, pengontrol, dan aksesori jaringan Intel® Ethernet hadir dalam berbagai opsi GbE. Ketersediaan di seluruh dunia dan pengujian kompatibilitas yang lengkap menjadikan produk Intel® Ethernet pilihan utama untuk konektivitas database. |
| Software Libraries1 | Pustaka perangkat lunak Intel®, termasuk Kit Pengembangan Performa Penyimpanan (SPDK) dan Kit Pengembangan Data Plan (DPDK), mempercepat pengembangan aplikasi basis data dan membantu pengembang mengoptimalkan performa database. |
Mendapatkan Database yang Tepat untuk Kinerja yang Dioptimalkan
Strategi analitik yang efektif bergantung pada teknologi database yang tepat yang bekerja dengan jenis data yang tepat. Seiring dengan semakin matangnya strategi analitik Anda untuk menggunakan lebih banyak jenis informasi di lebih banyak aplikasi, kemungkinan organisasi Anda akan menggunakan banyak jenis database dan beberapa vendor database.
Dengan berbagai produk dan fitur perangkat keras kami yang dirancang dengan mempertimbangkan database, serta pustaka perangkat lunak, alat, dan pengoptimalan, Intel berkomitmen untuk mengoptimalkan manajemen database. Dari silikon hingga pengembangan perangkat lunak, Intel bekerja untuk mendukung nama-nama teknologi database terbesar saat ini dan mendorong inovasi untuk masa depan.