Perbedaan Konsep MTVF vs ITVF pada Sistem Operasi SQL
SQL memiliki jenis sistem operasi yang bervariasi jika digunakan untuk mengelola data, menyederhanakan, dan mengorganisir kode SQL. Keduanya sama-sama berakar dari jenis fungsi “table-valued function” pada SQL. Menurut definisinya, table-valued function merupakan fungsi yang mengembalikan sebuah tabel sebagai hasil.
Fungsi ini memungkinkan seorang database admin untuk melakukan operasi yang lebih kompleks pada data dan menghasilkan satu atau beberapa tabel sebagai output. Dalam bahasa pemrograman SQL, terdapat dua jenis dari fungsi yang dapat mengembalikan tabel sebagai hasil yaitu Multi-Statement Table-Valued Functions (MTVF) dan Inline Table-Valued Functions (ITVF).
Seperti fungsinya, table-valued function biasanya digunakan untuk mengelola, mengubah, atau menggabungkan data dari satu atau lebih tabel.Meskipun keduanya memiliki tujuan yang sama yaitu menghasilkan tabel sebagai output, konsep dan implementasinya memiliki perbedaan yang cukup signifikan.
Artikel ini akan membahas perbedaan antara keduanya serta kasus penggunaan yang tepat untuk setiap jenis fungsi. Baik itu Multi-Statement Table-Valued Functions (MTVF) dan Inline Table-Valued Functions (ITVF) pada SQL. So, daripada penasaran langsung aja kita bahas yuk sahabat DQLab!
1. Inline Table-Valued Function (ITVF)
Inline TVF (Table-Valued Function) adalah fungsi yang mengembalikan sebuah tabel dengan menggunakan pernyataan “RETURN”. Hasilnya adalah tabel yang terdiri dari baris-baris yang dihasilkan oleh logika dalam fungsi. Inline TVF sering digunakan ketika logika yang diperlukan untuk menghasilkan tabel relatif sederhana.
Contoh penggunaan Inline Table-Valued Function dapat dijabarkan sebagai berikut:
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Multi-Statement Table-Valued Function (MTVF)
MTVF (Multi-Statement Table-Valued Function) merupakan fungsi yang menggunakan “INSERT” untuk memasukkan data ke dalam tabel sementara yang kemudian dijadikan output dari fungsi. Fungsi ini dapat melakukan operasi yang lebih kompleks karena memungkinkan penggunaan banyak pernyataan SQL di dalamnya. MTVF sering digunakan ketika logika yang diperlukan untuk menghasilkan tabel relatif kompleks.
Contoh penggunaan multi-statement TVF:dapat dijabarkan sebagai berikut:
3. Kompleksitas Logika antara ITVF dan MTVF
Sekarang kita masuk ke perbedaan dari ITVF dan MTVF. Dimulai dari segi kompleksitas logika. ITVF cenderung lebih sederhana, sementara MTVF lebih cocok untuk logika yang kompleks. ITVF biasanya terdiri dari satu pernyataan SQL yang langsung menghasilkan tabel output, sementara MTVF dapat menggabungkan banyak langkah atau pernyataan SQL yang memungkinkan manipulasi data yang lebih kompleks.
Misalnya, MTVF dapat digunakan untuk menggabungkan beberapa tabel, menerapkan logika bisnis yang rumit, dan melakukan transformasi data yang lebih kompleks.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
4. Perfoma Fungsi antara ITVF dan MTVF
Namun, ada juga pertimbangan performa. ITVF cenderung memiliki performa yang lebih baik karena sifat langsungnya dalam menghasilkan output. Sebaliknya, MTVF mungkin memiliki dampak pada performa karena melibatkan lebih banyak langkah dalam prosesnya. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan kompleksitas logika dan kebutuhan performa ketika memilih antara ITVF dan MTVF.
Dengan pemahaman yang baik tentang perbedaan antara ITVF dan MTVF, pengembang SQL dapat memilih jenis fungsi yang sesuai dengan kebutuhan dan kompleksitas tugas yang dihadapi. Masing-masing memiliki kelebihan dan kelemahan tersendiri, dan pemilihan yang tepat akan membantu dalam mengoptimalkan kinerja dan fleksibilitas kueri SQL.
Ingin menguasai skillset seputar SQL? Terus darimana kita belajar tentang konsep SQL secara keseluruhan? Tidak perlu khawatir guys, 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