Dalam konteks pemodelan data, "Skema Kepingan Salju" adalah istilah yang digunakan dalam bidang pergudangan data dan manajemen basis data untuk menggambarkan jenis desain skema multidimensi tertentu yang cocok untuk menangani data yang kompleks dan terstruktur secara efektif. Desain ini, yang terdiri dari tabel fakta pusat dan rangkaian tabel dimensi terkait, dinamakan demikian karena kemiripannya dengan kepingan salju saat divisualisasikan.
Skema kepingan salju merupakan perpanjangan dari desain skema lain yang umum digunakan yang disebut skema bintang. Kedua skema ini digunakan saat membuat model gudang data yang perlu menyimpan dan mengatur data dalam jumlah besar secara efisien dan mendukung kueri dari alat intelijen bisnis (BI) atau aplikasi pelaporan lainnya. Perbedaan utama antara skema bintang dan kepingan salju terletak pada normalisasi data dalam tabel dimensinya.
Meskipun skema bintang menggunakan pendekatan denormalisasi di mana setiap tabel dimensi memiliki semua informasi yang diperlukan tentang dimensi tertentu, skema kepingan salju mengikuti pola yang dinormalisasi, memecah dimensi kompleks menjadi beberapa tabel kecil yang terkait. Struktur yang dinormalisasi dan fakta bahwa hanya ada satu tabel utama yang digabungkan dengan beberapa tabel kecil memanfaatkan fungsionalitas sistem manajemen basis data relasional (RDBMS), meminimalkan redundansi data dan menghemat ruang penyimpanan. Namun, hal ini dapat menyebabkan pertanyaan yang lebih kompleks dan mungkin mengakibatkan waktu respons yang lebih lambat.
Skema kepingan salju dapat sangat bermanfaat untuk data hierarki, yang mungkin memiliki beberapa tingkat perincian, seperti kategori produk, wilayah geografis, atau periode waktu. Dengan menggunakan tabel terpisah untuk setiap tingkat hierarki, skema kepingan salju menyederhanakan proses kueri dan analisis, sehingga menghasilkan performa kueri yang lebih baik dan pengambilan data yang lebih akurat.
Salah satu alasan utama mengadopsi skema kepingan salju di gudang data adalah kemampuannya menghemat ruang penyimpanan dengan meminimalkan redundansi data. Normalisasi data berarti tidak ada duplikasi informasi dalam skema kepingan salju, sehingga mengurangi jumlah ruang penyimpanan yang diperlukan untuk menyimpan data yang sama jika dibandingkan dengan skema denormalisasi seperti skema bintang. Mengurangi redundansi data juga berarti biaya pembaruan yang lebih rendah untuk gudang dan penurunan risiko ketidakkonsistenan karena penghapusan banyak salinan dari data yang sama.
Selain itu, struktur skema kepingan salju yang dinormalisasi memungkinkan dukungan yang lebih baik untuk properti ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) dengan mempertahankan pendekatan "satu versi kebenaran", yang sangat penting dalam manajemen integritas data. Dengan skema kepingan salju, analis data dapat yakin bahwa mereka mengekstraksi informasi yang akurat dan konsisten dari database.
Namun, penting untuk dicatat bahwa meskipun skema kepingan salju memberikan beberapa manfaat dalam hal penggunaan ruang dan manajemen integritas data, hal ini mungkin mengorbankan kinerja kueri. Struktur yang dinormalisasi berarti bahwa kueri yang melibatkan beberapa dimensi mungkin memerlukan beberapa gabungan tabel, yang dapat memperlambat waktu respons kueri, terutama di gudang data berskala besar. Organisasi harus hati-hati mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan skema kepingan salju berdasarkan kasus penggunaan dan persyaratan spesifiknya sebelum mengambil keputusan tentang penerapannya.
Di AppMaster, platform no-code kami dirancang dengan mempertimbangkan pemodelan data dan teknik pergudangan tingkat lanjut. Pelanggan kami dapat memanfaatkan kekuatan skema kepingan salju atau metodologi pemodelan data lainnya untuk menciptakan model data yang kaya secara visual dan kompleks, memungkinkan mereka mengembangkan aplikasi pelaporan multidimensi dan intelijen bisnis yang canggih dengan mudah. AppMaster menghasilkan aplikasi yang memanfaatkan backend server yang efisien dan terukur, memastikan kinerja luar biasa bahkan dalam kasus penggunaan beban tinggi dan perusahaan.
Kesimpulannya, skema kepingan salju mewakili pilihan yang layak untuk desain model gudang data dimana efisiensi penyimpanan data dan manajemen integritas sangat penting. Meskipun strukturnya yang dinormalisasi mungkin memerlukan kueri yang lebih kompleks dan berdampak pada performa kueri, manfaat dari pengurangan redundansi data dan penghematan ruang penyimpanan menjadikannya pilihan yang menarik untuk kasus penggunaan dan persyaratan tertentu. Dengan menggunakan teknik dan teknologi pemodelan data yang canggih, organisasi dapat memanfaatkan kekuatan skema kepingan salju dan metodologi pemodelan data lainnya untuk membangun aplikasi berbasis data yang kuat, terukur, dan efisien.
