Pemodelan Data Relasional pada NoSQL Berorientasi Dokumen

Abstrak

Teknologi manajemen data yang terus berkembang telah mendorong popularitas not only structured query language (NoSQL) berorientasi dokumen menjadi salah satu model data yang paling banyak digunakan saat ini. Selain popularitas tersebut, terdapat keunggulan menarik, yaitu kemampuannya menawarkan fleksibilitas penyimpanan data dalam berbagai bentuk dan ukuran, baik untuk data terstruktur maupun tidak terstruktur. Namun, fleksibilitas model data tersebut menjadi tantangan tersendiri karena dapat berdampak pada pembentukan skema yang lebih kompleks jika tidak mempertimbangkan pola desain yang sesuai dengan kebutuhan. Studi ini bertujuan untuk melakukan pemodelan data relasional pada NoSQL berorientasi dokumen pada tingkat konseptual, logis, dan fisik. Rancangan tingkat konseptual dibentuk berdasarkan proses, aturan, dan kebutuhan bisnis. Sementara itu, rancangan tingkat logis dan fisik dibentuk berdasarkan pola desain extended reference dan computed yang ditentukan dari beban kerja operasi. Rancangan model data relasional pada NoSQL berorientasi dokumen berhasil dibentuk menggunakan entity relationship diagram (ERD), dengan notasi Chen untuk tingkat konseptual dan CRD baik untuk tingkat logis maupun fisik. Fokus rancangan tingkat konseptual terletak pada representasi entitas, atribut, dan relasi. Berbeda dengan tingkat konseptual yang cenderung abstrak, fokus rancangan tingkat logis terletak pada representasi skema collection (embedded dan reference), termasuk pola desain yang dipengaruhi oleh pembentukan relasi. Selanjutnya, fokus rancangan tingkat fisik adalah merepresentasikan skema ke dalam bentuk yang lebih konkret. Rancangan tingkat fisik hampir sama dengan tingkat logis. Perbedaannya hanya terletak pada penambahan detail untuk tipe data dan struktur data. Evaluasi rancangan model data dilakukan menggunakan daftar tilik pemeriksaan untuk setiap tingkatan. Studi ini berkontribusi untuk merancang model data dengan keunggulan kinerja membaca yang lebih baik (read-intensive) karena tidak perlu melakukan operasi gabungan (join) antar-collection yang memiliki relasi dan tidak perlu melakukan pengulangan proses komputasi untuk atribut turunan.