Balanced B-Trees untuk Optimalisasi Query pada Basis Data Graf : Sebuah Kajian

Abstract

Basis data graf telah terbukti sebagai solusi efektif untuk mengelola data yang saling terhubung, namun menghadapi tantangan signifikan terkait kecepatan pengambilan data dan kompleksitas pencarian, terutama pada graf yang besar dan kompleks. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan Balanced B-Trees sebagai metode optimalisasi untuk mengatasi tantangan ini dalam konteks basis data graf. Balanced B-Trees, sebagai struktur data, dirancang untuk mengoptimalkan pengaturan dan akses data, meminimalkan akses disk, serta menjaga efisiensi operasi seperti pencarian, penyisipan, dan penghapusan. Dalam penelitian ini, implementasi Balanced B-Trees menunjukkan peningkatan kinerja query yang signifikan, dengan pengurangan waktu pencarian hingga 40% dan pengurangan jumlah operasi tulis hingga 50% pada aplikasi yang menggunakan memori flash. Metode ini juga mendukung pencarian rentang yang lebih cepat dan operasi batch yang lebih efisien. Meskipun hasil yang dicapai menunjukkan kemajuan yang signifikan, tantangan tetap ada dalam penerapan Balanced B-Trees di lingkungan modern seperti cloud dan sistem terdistribusi. Penelitian ini menyoroti perlunya pengembangan solusi yang lebih efisien dan scalable untuk mengelola data besar dan kompleks di era big data, dengan fokus pada optimalisasi dan penerapan B-Tree dalam aplikasi modern yang memerlukan kinerja tinggi.