JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 15 Jam 28 Menit 2 Detik

Hubungan SQL Join Table vs One-to-Many Relationship

Belajar Data Science di Rumah 31-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-06-2024-01-31-131557_x_Thumbnail800.jpg

Struktur basis data sejenis SQL seringkali melibatkan hubungan antar tabel. Salah satunya adalah one-to-many relationship. One-to-Many Relationship merupakan suatu hubungan dalam desain desain basis data di mana satu entitas atau baris dalam tabel pertama dapat terkait dengan banyak entitas atau baris dalam tabel kedua. Hubungan ini mencerminkan hubungan hierarkis di antara dua tabel, di mana setiap baris dalam tabel pertama dapat memiliki banyak koresponden atau anak dalam tabel kedua, tetapi setiap baris dalam tabel kedua hanya terhubung dengan satu baris dalam tabel pertama. 


Pada konteks ini, penggunaan SQL JOIN menjadi kunci untuk menggabungkan informasi dari kedua tabel tersebut. Namun, selain pemahaman umum, terdapat sisi lain dari penggunaan SQL JOIN yang perlu dijelajahi. Kali ini, kita akan membahas hubungan antara SQL Join Table dengan One-to-Many Relationship pada struktur basis data. Konsep ini penting bagi seorang database administrator dalam melakukan pengolahan data dan manajemen database. Simak yuk penjelasannya sahabat DQLab!


1. SQL Join pada One-to-Many Relationship

One-to-Many Relationship adalah jenis hubungan dimana satu entitas di tabel pertama dapat memiliki banyak entitas terkait di tabel kedua. Misalnya, satu pelanggan dapat memiliki banyak pesanan dalam tabel pesanan. Pada situasi ini, kita menggunakan kunci asing pada tabel pesanan untuk menghubungkannya dengan tabel pelanggan. Berikut adalah contoh sintaksnya:

SQL


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Menyatukan Informasi dengan INNER JOIN

INNER JOIN digunakan untuk mengambil baris yang memiliki nilai yang cocok di kedua tabel. Pada one-to-many relationship, INNER JOIN dapat digunakan untuk menggabungkan informasi dari kedua tabel berdasarkan kunci asing. Berikut adalah contoh sintaksnya:

SQL


3. Penggunaan LEFT JOIN untuk Mempertahankan Semua Baris

LEFT JOIN mempertahankan semua baris dari tabel di sebelah kiri (tabel Customers) dan baris yang cocok dari tabel di sebelah kanan (tabel Orders). Dalam konteks one-to-many, LEFT JOIN akan menampilkan semua pelanggan, bahkan jika mereka belum membuat pesanan. Informasi ini dapat membantu kita untuk mendapatkan pemahaman lebih mendalam tentang pelanggan yang mungkin belum melakukan transaksi. Berikut adalah contoh sintaksnya:

SQL


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


4. Mengatasi Ambiguitas Kolom dengan Aliases

Dalam operasi JOIN, terutama jika terdapat kolom dengan nama yang sama di kedua tabel, disarankan untuk menggunakan aliases untuk menghindari ambiguitas. Hal ini dapat memberikan kejelasan pada kolom mana yang berasal dari tabel mana. Penggunaan aliases tidak hanya memperjelas query, tetapi juga membuatnya lebih mudah dibaca. Berikut adalah contoh dari Aliases:

SQL


Dengan menggunakan operasi SQL JOIN yang diterapkan pada one-to-many relationship maka dapat mempercepat proses JOIN sekaligus meningkatkan efisiensi operasi database. Dengan memahami pengetahuan terkait JOIN (INNER JOIN, LEFT JOIN, penggunaan aliases, dan sebagainya), pengguna bisa lebih memperoleh insight dari database yang tersedia.


Sudah paham kan sekarang apa saja hal yang perlu kamu perhatikan sebelum melakukan operasi JOIN table pada SQL. Lalu darimana kita mendapatkan sumber belajar untuk bahasa pemrograman SQL? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.


Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai kasus. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan perkuat kemampuan SQL kalian untuk melindungi database dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login