Optimasi Bottleneck Dalam Mysql

1. Latar Belakang

Dalam sistem basis data, performa query menjadi faktor krusial yang mempengaruhi kecepatan pengambilan dan pemrosesan data. Salah satu kendala utama dalam optimasi adalah bottleneck pada query yang tidak efisien, terutama dalam skala data yang besar.

Problem yang Diangkat

1. Bagaimana cara mengoptimalkan query MySQL untuk meningkatkan performa database?

2. Teknik indeks apa saja yang dapat digunakan untuk mempercepat pencarian data?

3. Bagaimana cara menghindari full table scan yang memperlambat query?

---

2. Solusi dan Skenario Aktivitas

2.1 Penggunaan Indeks pada MySQL

Langkah-langkah:

• Membuat tabel Orders dan menambahkan indeks pada kolom yang sering digunakan dalam WHERE atau JOIN.

• Mengevaluasi efektivitas indeks dengan perintah EXPLAIN.

Kode SQL:

CREATE TABLE orders (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_date DATETIME NOT NULL,
    total DECIMAL(10,2) NOT NULL
);
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 5;

Gambar Pendukung:

2.2 Optimasi pada Database Minimarket

Langkah-langkah:

• Menambahkan indeks pada kolom tgl_transaksi, kode_item, dan nama_kasir untuk mempercepat pencarian.

• Mengecek indeks yang tersedia dengan SHOW INDEX.

Kode SQL:

CREATE INDEX idx_tgl_transaksi ON tr_penjualan_raw (tgl_transaksi);
CREATE INDEX idx_kode_item ON tr_penjualan_raw (kode_item);
SHOW INDEX FROM tr_penjualan_raw;

2.3 Optimasi Query dengan Indexing

Kasus 1: Mencari Data Berdasarkan Tahun

Query Awal (Tidak Optimal)

SELECT * FROM tr_penjualan_raw WHERE YEAR(tgl_transaksi) = 2014;

Masalah:
Penggunaan fungsi YEAR() menyebabkan full table scan.

Query Optimal

SELECT * FROM tr_penjualan_raw  
WHERE tgl_transaksi BETWEEN '2014-01-01' AND '2014-12-31';

Keuntungan:
Menggunakan range query agar indeks idx_tgl_transaksi dapat langsung dimanfaatkan.

Kasus 2: Filter Berdasarkan List Item

Query Awal (Tidak Optimal)

SELECT * FROM tr_penjualan_raw  
WHERE kode_item IN ('ITM-038', 'ITM-020', 'ITM-017');

Masalah:
Tanpa indeks, MySQL akan melakukan full scan untuk mencocokkan setiap nilai.

Query Optimal

CREATE INDEX idx_kode_item ON tr_penjualan_raw (kode_item);
SELECT kolom_yang_dibutuhkan FROM tr_penjualan_raw  
WHERE kode_item IN ('ITM-038', 'ITM-020', 'ITM-017');

Keuntungan:
Menggunakan indeks dan hanya mengambil kolom yang diperlukan.

Kasus 3: Optimasi Pencarian Teks

Query Awal (Tidak Optimal)

SELECT * FROM tr_penjualan_raw WHERE nama_kasir LIKE '%Sari%';

Masalah:
Wildcard di awal string membuat indeks tidak berguna.

Query Optimal dengan Full-Text Index

ALTER TABLE tr_penjualan_raw ADD FULLTEXT(nama_kasir);
SELECT * FROM tr_penjualan_raw WHERE MATCH(nama_kasir) AGAINST ('Sari');

Keuntungan:
Pencarian lebih cepat dibandingkan LIKE.

Kasus 4: Mencari Nilai Maksimum dengan Filter

Query Awal (Tidak Optimal)

SELECT MAX(harga) FROM tr_penjualan_raw WHERE kode_cabang = 'CABANG-039';

Masalah:
Jika harga tidak memiliki indeks, query ini akan scan seluruh tabel.

CREATE INDEX idx_kode_cabang_harga ON tr_penjualan_raw (kode_cabang, harga);

SELECT MAX(harga) FROM tr_penjualan_raw WHERE kode_cabang = 'CABANG-039';

Keuntungan:
Indeks multi-kolom mempercepat query.

---

3. Pembahasan

Dari skenario di atas, optimasi query dapat dicapai melalui:

• Indeks pada kolom yang sering digunakan dalam WHERE/JOIN.

• Menghindari penggunaan fungsi dalam filter (misal, YEAR()).

• Memanfaatkan indeks multi-kolom untuk query yang kompleks.

• Menggunakan Full-Text Index untuk pencarian teks.

Setiap optimasi dilakukan dengan tujuan untuk meminimalkan full table scan dan mempercepat query.

---

4. Kesimpulan

Optimasi bottleneck dalam MySQL dapat dilakukan dengan teknik indexing yang tepat, menghindari fungsi dalam kondisi WHERE, serta menggunakan teknik query yang lebih efisien. Dengan menerapkan strategi ini, performa database dapat meningkat secara signifikan, terutama dalam dataset yang besar.

---

5. Referensi

 https://www.w3schools.com/mysql/

---