Tuning Database Pada Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Optimasi Query dan Indexing

Authors

  • Amat Deska Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
  • Ipal Akbar Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
  • - Samidi Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v22i1.7047

Keywords:

Tuning, Index, Optimasi Database, SQL Query

Abstract

Dalam pengoperasian database MaraiaDB diperlukan aplikasi berupa server localhost yang memiliki response waktu untuk menjalankan sebuah query agar dapat mendapatkan waktu yang efisiensi. Pada penelitian ini mengukur perfoma query dalam bentuk SELECT pada database MariaDB yang sudah di install pada komputer atau laptop dengan menggunakan aplikasi yang bernama Xammp dengan jumlah record data kurang lebih sebanyak 12.000 data, tapi pada penelitian ini hanya memakai sekitar 5000 data. Data tersebut nantinya akan dilakukan optimasi query dan indexing. Permasalahan yang terjadi adalah lamanya proses pengambilan data yang membutuhkan waktu sehingga membutuhkan suatu cara agar dapat mempercepat proses pengambilan data. Metode  optimasi  database  yang difokuskan  pada  pengujian  ini  adalah dengan  melakukan  perbandingan dari  berbagai  efektivitas sub query  serta  penggunaan  indexing  pada  tabel. Pada Query yang diuji adalah fungsi yang bernama LEFT JOIN, WHERE, ON, GROUP BY, ORDER BY dan DML (Data Manipulation Language), yaitu QUERY SELECT yang akan di lakukan pada aplikasi Xammp. Pada penelitian ini hasil yang di harapkan berupa pengambilan data yang akan menjadi lebih cepat atau efisien untuk meningkatkan kinerja pada database setelah melakukan Optimasi SQL Query dan Table Indexing.

References

A. Abbas and K. Ahmad, “Query Performance in Database Operation,” PS-FTSM-2020-045, 2020.

Kristina, Wasino, and Tony, “Perbandingan Optimasi Query dengan View dan Indexed View,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Informas, pp. 113–117, 2013.

D. Petkovic, “Microsoft SQL Server 2008 , A Beginner ’ s Guide,” no. August, 2008.

R. Pamungkas, “Optimalisasi Query Dalam Basis Data My Sql Menggunakan Index,” Res. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag., vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.25273/research.v1i1.2453.

S. Mukherjee, “Indexes in Microsoft SQL Server,” SSRN Electron. J., no. March, 2019, doi: 10.2139/ssrn.3415957.

C. Cioloca and M. Georgescu, “Increasing Database Performance using Indexes,” Database Syst. J., vol. 2, no. 2, pp. 13–22, 2011, [Online]. Available: https://ideas.repec.org/a/aes/dbjour/v2y2011i2p13-22.html.

B. J. Liu, L. J. Wu, W. He, X. Y. Han, and L. L. Tang, “Research on Performance Optimization Technology of Complex Equipment Software Database,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1043, no. 2, pp. 0–7, 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1043/2/022022.

Ramez Elmasri and Shamkant B. Navathe, Fundamental Of Database Systems Seventh Edition, 7th ed. Pearson, 2016.

T. Connolly and C. Begg, Database Systems A Practical Approach to Design, Implementation, and Management SIXth edition. 2014.

J. Zhang, “Research on Database Application Performance Optimization Method,” 6th Int. Conf. Mach. Mater. Environ. Biotechnol. Comput., no. Mmebc, pp. 2236–2239, 2016, doi: 10.2991/mmebc-16.2016.448.

Samidi, D. Iskandar, M. Fachruroji, W. A. Septyo, and A. K. A, “Database Tuning in Hospital Applications Using Table Indexing and Query Optimization,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 6, pp. 1960–1967, 2022.

M. Alam, N. Kumar, and S. B. Singh, “A Study of Various Parameters and Techniques Applicable in Database and,” vol. XV, no. Viii, pp. 71–81, 2021.

D. A. Domokos, D. Pamfil, and M. Grebenisan, “Database optimization techniques applied to a database contain soy and corn based products to ensure a quick search in this database.,” Bull. Univ. Agric. Sci. Vet. Med. Cluj-Napoca. Hortic., vol. 69, no. 2, pp. 422–426, 2012.

J. Yu and M. Sarwat, “Two birds, one stone: A fast, yet lightweight, indexing scheme for modern database systems,” Proc. VLDB Endow., vol. 10, no. 4, pp. 385–396, 2016, doi: 10.14778/3025111.3025120.

S. Anuja and C. Malathy, “Big Data Query Optimization -Literature Survey,” pp. 1–9, 2021, doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-655386/v1.

Downloads

Published

2024-06-21