Ngobrolin Cache

5:34juga Bandung Wah Bandung halo halo Bandung udah udah udah macet belum Bandung zaman eh apa sudah mulai dekat

5:42lebaran begini kalau masalahnya itu isinya mobil masalah standar J ini gu mari kita mulai ngobrol tentang e

5:56tembolokbolok tembolok Oh ya tembolok tembolok bahasa Indonesianya tembolok ya catching ya ini eh pronounciation-nya juga bingung ya catching ada catching

6:07ada cacing ada yang bilang cacing yang benarnya Apa sih yang benarnya Cash Cash ya sama Kay cash duit iya i jadi ee

6:19salah satu metode yang bisa membuat ee aplikasi kita lebih cepat sekaligus membuat le Cepat dan server leabis kita

6:28lebih ya lebih secara finansial bisav buat ngasih THR karyawan nyambung-nyambungin aja ada yang punya sejarah sejarah cash

6:41enggak sih sejarah apa cash ini kenapa ada cash ini Se dari Oh iya ini dari zamannya prosesor dan memori kan ya

6:52memori kan Iya prosesor ada I itu prosesor ya itu L L1 cash dan cash ya itu kan jadi cash secara umum

7:04adalah hardware atau software ya Oh bisa hardw jadi ada hardware juga yang pun baru tahu dong Iya menyimpan data

7:12sementara L1 cas sama L2 cash kan hardware hardware hardware i jadi literally data sementaranya distore di situ ya yes untuk menyimpan data

7:23sementara ketika ada request yang sering muncul dia enggak perlu ee Reach Out atau memanggil ke database Kenapa Dan

7:32kalau kasusnya hardware mungkin ng-save apa kayak memorinya ya iyaute gak perlu ngpute ulangute ulang enggak perlu ya

7:40kalau misalkan komputasinya cukup berat gitu kan atau cukup memakan waktu memakan resource yang cukup besar gitu udah hasilnya Disimpan aja ke cash tuh

7:51ada tulisannya tuh cas cas cash sama kayak duit cash bacanya cash Iya dan biasanya cash ini e

8:04disimpan di memori kalau database kan disimpan di eh disk kan di e storage kan dan io ya io dan

8:14eh lebih Apa ya Eh kalau mau baca data ngambil data dari database itu cenderung lebih lambat daripada baca data dari e

8:22memori RAM itu basic komputer banget ya motivasinya ada iniya sejarahnya enggak ada ya enggak ada nah ini salah satu apa

8:36e workflownya jadi kalau ada yang request dia cek dulu apakah di cas-nya ada eh bukan ya Bukan Ya

8:47bukan Oh benar ya Ben tapi ini dua-duanya oh read ya kalau ada di catch maka dia langsung baca data Kalau tidak

8:55ada bisa langsung Dir kalau ggak ada kalauak ada harus cari Terus kalau misalkan sudah ketemu dia akan masukkan ke cat-nya dan

9:06dia return datanya sekaligus Ya begitu juga dengan right ya jug Ini ini Iya jadi dia sebelum dia kan gini

9:20kan dia komputasi dan cepat daripada dia nunggu io dia tulis dulu ke ke Blok ke lower kalau di sini ke lower memori dia

9:30tulis dulu sebelum dari memori dipindahkan ke disk misalnya jadi hasilnya itu enggak langsung dari CPU ke disk tetapi CPU ke ke memori dari memori

9:40baru ke hard disisk jadi eh kayak cycle-nya gitu ya dan catch ini bukan hanya di sisi server ya ada di di apa ya

9:53hampir di semua layer ya dari front end Iya multiayer cas BR sampai ada sampai ke server bahkan kayak

10:05cdn itu termasukver cash juga kan Ya cdn ya itu bisa buka bisa buka link dari saya tuh multilevel

10:14web cash kalau kita mau spesifik soal web ya bukan marketing doang ya Yang bisa multievel iya kalau itu bisa mulevel

10:22webcast nah l ya Loh loh loh loh wah Ah ada salah pencet eh ke bawah sedikit ada nah

10:34dari client casing cdn casing web casing application database query level object level bahkan sini masih ada yang yang

10:45kurang ini ada Network cashing ya Network dari contohnya DNS cash DNS cash Oh DNS i i jadi waktu kita type enter

10:55DNS itu kan disimpan juga di browser kan cash-nya he he supaya tidak ke mana-mana Nah itu cash pertama DNS cash kedua

11:05client cash itu yang ada di browserow dari browser ada di OS BR OS browser tuh cash-nya juga ada banyak tuh

11:14eh cash-nya BR webch-nya itu ada eh cash Yang entar kok gua lupa sih Eh kalau kita pakai apa tuh yang service work

11:29kan ada lagi ada buat nimpan data iya iya yang bisa dibuka di Dev tools itu kan I webc masih ada storage yang lain

11:38masih ada e beda l cash sama storage ya itu itu bukan cash ituage Bukan tapi bisa dipakai kan bisa dipakai sebagai

11:48catching kan I namanya cas storage iudnya G kalau oke Mungkin gua harus bedain antara webc yang eh tahu enggak kalau misalnya ada header

12:04casat control yang itu header itu kan itu itu itu webcast dan ada lagi yang untuk web api

12:14yang pakai untuk si application kalau mau simpan cashnya manu di browser bisa di browser dari di local storage bisa di

12:23SH storage storage sudah ada belum sih sudah ada ya SH storage bisa sama di terakhir di yang database apa namanya

12:33index index TV index TV juga stor storage juga storage juga iya web storage i i eh terus itu di browser cisi browser

12:46client site ya Istilahnya ya kalau yang di header tadi ya itu Ah masuk server kan so request respon Heeh Ya terus ada cdn

12:58juga kalau kita nyimpan apa eh Static file seperti html CSS javascript foto image foto image e video dan lain-lain

13:08itu termasuk ke catch juga ya Static aset ya Heeh Iya itu juga termasuk e CD and cch ini juga dipengaruhi sama dari

13:18case control header header eh header case controlnya kita yang kita kirimkan dari ee dari Origin bahasanya dari Origin Nah

13:28kalau Origin bilang Oke ini ini bisa di-cash 3 menit e nanti itu html-nya bisa dicash itu di cdn 3 menit e kalau

13:38Static file biasanya kan dari engine X atau web server lainnya kita bisa configure kalau dia Static file bisa dic

13:45setahun contohnya selamanya eh selamanya bisa juga sih engak mungkin pokoknya diset Panjang amat kan e CSS javascript

13:57F semua statik deh semua ST itu bisa di cash di cdn kalau kita ngasih headernya header cash controlnya itu e jadi

14:09mempengaruhi kalau misalnya kita e si klien atau si user kita waktu request requestnya kita enggak perlu diteruskan

14:19ke ke Origin hanya tinggal ngambil dari cdn makanya biar cepat makanya untuk performance web performance biasanya dianjurkan

14:30eh Ayo pakai cdn cash Uti cdn cash dengan benar makanya ee dan salah satu talknya saya Itu waktu soal performance

14:40itu eh berdasarkan web Almanak ya yang memakai eh website yang sudah menggunakan HTML cash di cdn itu less than 50% masih di

14:55bawah 50% yang yang benar-benar memanfaatkan cdn untuk ng cash ee html-nya kalau CSS segala macam Sudah sudah benar itu sudah biasanya dari dari

15:05cd-nya sudah bahkan bisa me-bypass itu atau memperbaiki itu bisa cuman kalau html belum E masih baru di bawah

15:1350%. ya statistik statistik nah eh dari cdn terus ada webver web server casaching ini biasanya reverse proxy

15:23bisa engine X atau yang lebih spesifik ke varnish ya varnish Ada nama bis e maam produk ya i ya Ee ada macam-macam

15:33lagi ada ha ha proxy H proxy H proxy ya itu termasuk untuk e web server caching ini juga sama hampir sama seperti cdn

15:42tapi ini kayak bikin sendiri gitu ya kita deploy sendiri gitu kurang lebih Yaya terus juga ada database catching

15:49ini apa nih database catching ehem data biasanya sudah dari ee misalnya kalau myquel dari i si databas-ya sendiri

16:00sudah punya casing Oh iya databas-nya ada casing sendiri read read cash sama right cas-nya sudah punya jadi Sudah

16:08build inill sudah punya buildin e casing itu sudah punya Oh jadi developernya tuh enggak perlu ngekonfigur apa-apa ya ya

16:18Maksudnya enggak nging ada settingan by default sudah ada by default sudah ada ada kalau mau dicustom silakan betul nah Biasanya kalau mau di

16:29custom itu biasanya kalau Eh kalau mau diincrease atau didecrease atau misalnya Cluster ya dia Cluster kalau casnya itu

16:39harus benar e tetapi biasanya sudah sudah dari sononya sudah ada database cas itu sudah ada Iya database update automatically ya

16:50dan berikutnya application casing ini eh salah satunya eh adalah lru ya list recently us l ini konsep yang cukup umum ya kep Ya

17:05seperti yang khas bilang adalah redis masuk cas masuk ini masuk ke application Cage ini kita bikin manual ya redis

17:14redisis itu server service untuk apapun yang key value ya storage mau dipakai buat database mau dipakai cuma sering dipakai

17:23buat cash salah satu use case yang paling sering digunakan ya karena ada value ke value Store ya ke value

17:31storage Iya memcatch yang yang paling benar-benar apa ya peruntukannya untuk catching ya n sesuai namanya ya mem

17:39catch itu yang eh Kayaknya lebih dulu populer dibandingkan redis ya sebelum redis ada itu memcatch duluan Saya dulu pernah buat

17:49eh plugin di WordPress untuk database cash bukan eh I benar untuk database cash ee ee yang saya pakai file jadi

18:02cuma file cash Oke gitu Jadi query-nya saya md5 dan eh saya simpan sebagai ke txt dan dalam hasil dari database-nya itu hasil

18:18resultnya itu saya ser saya serialize masukin ke dalam txt-nya jadi saya sebelum dia lakukan read ke database

18:28Saya cek dulu TT filennya ada enggakak nah kalau ada tinggal baca filenya doang lebih cepat daripada baca query ke

18:36database sebenarnya karena databas saat itu e terpisah server jadi perlu ada Network ini latensi kalau baca file

18:46lebih cepat jadi itu juga bisa Jadi sebenarnya redis itu ya salah satu service yang yang sangat bagus sebenarnya untuk untuk

18:56k value dan bisa he sebenarnya Mak keren Iya saya juga melakukan hal yang hampir sama tapi waktu itu menggunakan memcage

19:06jadi setiap query yang dibikin itu di md5 jadi in ke value-nya ya hasilnya masukin ke memcage waktu itu habis itu

19:16baru muncul redis eh meskipun peruntukannya bisa banyak use cas-nya bisa banyak tapi yang salah satu yang paling terkenal adalah e digunakan untuk

19:24catching karena dia terkenal cepat eh kalau file itu itu masih R ke disk kan masih menulis ke storage kan io I masih agak lambat

19:36redis juga ada persistent storage-nya kan ada betul betul Tapi kan enggak setiap requestnya enggak jadi dia bisa dia

19:46jalan di jalan di memori setelah jalan di memori kalau kita buatistem Iya Jadi kalau misalnya kita WR dia akan ke memory nanti ada

19:58background proses yang ngite ke Heeh storage eh file ya eh sori Iya ke storage ke storage Jadi sebenarnya redis ini lebih

20:08bukan hanya sekedar catching tapi bisa juga dipakai sebenarnya untuk full e untuk full database Sebenarnya ya dan

20:14dia juga ada ya yang model-model apa namanya ada ada bisa pluginnya juga tapi dia enggak bisa itu kan anggap Jadi

20:23kalau misalnya Ee tidak relasional ya tidakional bukan relasional jadi hanya ke value Store aja masuknyal ya No SKL t

20:32Iya jadi kayak table a kamu punya table a eh key value-nya apa table B key valuenya json lah anggap aja

20:41kita sesuatu di file json udahnya apanya apa tap iya enggak bisa enggak bisa query di sana enggak bisa join-join Gak bisa

20:54kalau mau yang rumit-rumit gitu ya setup beneran lah nah ini juga kalau misalkan Failure misalkan memorinya hampir penuh

21:02gitu ya Dia bisa tulis ke otomatis bahkan bisa tulis ke disk juga betulik itu application catching eh ada juga database query level

21:14catching ini apa nih iya Eh ini yang seperti yang tadi ya Yang tadi kita lakukan ya Oh ini beberapa ini kali ya beberapa

21:27contoh dari Oh enggak ya engak ini kayak layer level levelevelnya ya object level casing Oh untuk ini ini juga yang disare biasanya

21:39gini OB level casing ini sangat berguna kalau misalnya web servernya lebih dari sat ya wever lebih dari

21:51[Musik] sat kita jadi Misnya p misalnya kan ada sessionnya PHP session PHP session kan nempelnya di mana nempel PHP session

22:04nempelnya di web server di php fpmnya di php proses Nah kalau misalnya kita login masa kita login ke pas kita request kita

22:12login ke web server a masa waktu e pindah requestnya ke web server B kita ke logout kan enggak cocok maka semua

22:22sessionnya itu harus dientralize di objek sebagai objek level casing e jadi di sinilah gunanya yang mana Oh ditaruh jadi makanya jadi bisa

22:34bisa web server bisa 10 sedangkan e sessionnya disimpan di redis karena i centraliz sessionnya Itu disimpan di

22:47redis kalau disimpan di database sebenarnya bisa aja cuman kerjanya Iya karena nyimpan session itu kan expirenya cepat harus nulis dan

23:00ada kekurangan yang lain mas R eh kalau misalnya kita lagi ngrite ke database kita lagi ngate ke database read yang ke

23:09database akan ke loock dia harus nunggu dia harus nunggu eh database right-nya selesai baru bisa di e

23:19select contohnya anggap kalian punya table namanya session user session ya user session dan e e login akan login

23:30session disimpan ke database kalau misalnya ada 1000 orang berbarengan dalam 10 detik ya atau 5 detik 1000 orang sekaligus tuh login

23:42maka database kita akan keelog sampai itu selesai Masnya waktu kita dia sudah selesai untuk request selanjutnya dia

23:51akan nunggu orang lain selesai nglock itu kan database itu kan sehingga dia gak bisa baca enggak bisa

23:59nge-select e data yang ada di table user session itu sampai selesai enggak bisa-bisa sampai masing-masing e nanti

24:06akan terjadi yang namanya battleneck battleene I Nah di sini Siapa yang masih menggunakan database sebagai session harus hati-hati eh database sebagai

24:17session storage ya Iya saya pernah kena kasusnya ini karena dulu si ci ci 3 itu by dia bisa pilih tiga Iya si i3 dia

24:30bisa milih kan mau ke file file database atau ke redis i ya ya iya ingat ingatgat nah susahnya dengan redis itu itu

24:42extensionnya itu membingungkan mau pakai misalnya pakai pcl atau pakai yang La ada redis CLI itu ada ada ada dua ada

24:49banyak ya ada yang yang populer dua ya Iya dan itu kalau misalnya salah salah satu salah pilih fi-nya beda eh beda dan

24:59enggak bisa dari C3 itu enggak bisa gitu C3 itu enggak bisa connect gitu Jadi kalau dia enggak conect dia dia akan

25:06fall back ke database e nah atau ke file sedangkan waktu itu kan i khirnya jadi lambat kenanya di situ ya I dan apa aja

25:19eh data-data yang bisa kita catch ini kita ngomongin ee dari Oh banyak sampai di database level Ya kalau kalau kita

25:26ngomongin html CSS javascrip sudahudah udah udah pasti ke catch kan e misalkan dari ee database lah apa aja yang EE

25:34bisa kita simpan ke c ya hal-hal yang jarang terjadi perubahan misalkan username email Jadi kan kalau misalkan

25:44kita bikin aplikasi terus di kanan atas itu biasanya habis login kan ada welcome Riza atau welcome Eka gitu kan atau e

25:51Riz gmail.com gitu kan itu berapa tahun sekali sih berubah kayaknya hampir Enggak berubah apalagi unik ya jadi Itu

25:59disimpan enggak usah baca ke database karena setiap kali kita reload atau setiap kali kita pindah page nanti dia

26:06nge-query lagi I kan itu itu secara mungkin kalau usernya 10 20 100 masih masih belum e terlalu kelihatan tapi

26:19kalau udah 1000 apalagi tadi yang kkarennya sampai ratusan bakal database-nya bakal bengek itu hanya untuk read username atau email

26:32setiap page ya itu bahaya sekali si betul Terus kalau kalau konten mah front page content sih kayak landing page

26:40content misalnya ada feature itu harus banget kan di apa cashing karena selain biar enggak berat dibiaya juga Biar

26:49orang setiap visitor baru datang sudahah cepat kan I iya ya biasanya gini juga kalau Imagine ada ada di halaman itu

26:59eh trending ya trending heing artikel trending artikel trending topik Nah itu kan komputasinya anggap aja trending artikel itu kita berdasarkan jumlah

27:12komen dan view dari page itu oke itu kan ngekalulasinya lumayan ya Misalnya He kalau artikelnya cuma 100 200 simpel

27:24Imagine Kalau kayak Detik yang artikelnya jutaan sudah bertahun-tahun artikel mau dibuat trendingnya itu gimana gitu kan e dan enggak signifikan juga kan bedanya

27:36detik ini sama 5 detik lagi gitu jumlah view dihitung lagi biasanya kalkulasinya ee dilakukan di separate eh proses jangan di page load bisa di

27:51background proses segala macam nah dan hasil hasil dari kalkulasinya ya Mau disimpan di cash boleh mau disimpan di database boleh

28:01Tetapi kan cuma hasil jadi cuma tinggal kayak Oke baca aja yang e tren artikel 1 jam terakhir 10

28:12Id ini aja gitu Jadi waktu si aplikasi cuma tinggal ambil satu row itu query mungkin information atau mungkin sudah

28:20disimpan sebagai seriales atau Jason yang image-nya sudah ada title-nya sudah ada jadi cuma tinggal ngambil json itu

28:28jemplokin ke Ya udah di server Hm Iya selesai kan jadi itu cash namanya jadi komputasi untuk mencari trending

28:36itu eh dilakukan di background backround iya Halo Audi banyak Wah halo oke Ada banyak deh eh oh ya casing

28:52itu juga enggak enggak untuk database query ya bisa jadi Network Network request yang terjadi dari server backend I contohnya kalian

29:06[Musik] mau apa ya ngambil data dari Google analytic mungkin punya integrasi e kembali lagi ke trending artikel kan

29:20kita kalau mis mauambil trending artikelisaaa dari googleal minggu terakhir ini 10 artikel yang paling sering dibuka eh S minggu

29:34terakhir atau bahkan macam-macam querynya mau S minggu terakhir dari daerah mana itu bisa dari country Mana bisa dipisah-pisah lagi terserahkan

29:43intinya yang mau saya katakan adalah Network request yang terjadi ke e Google analytic nah dari server kita nah data yang kita

29:55ambil itu kan kita proses dan kita simpan di cash-nya kita itu bisa di Saya paling suka pakai di redis

30:05Hm I nah ngomongin soal redis lagi heboh lagi heboh ya ini apa namanya E Dual sourcing licensing kassus redis

30:20yang bar ini sebenarnya enggak ada hubungannya sama cashing sama sekali sih cuma karena ngong R pasti ada Iya iya

30:27selamat Tinggal Oh kok Selamat tinggal sebenarnya dampaknya lebih ke ini ya lebih ke e company kan ke bisnis kan

30:37bukan ke personal Coba Cari artikelnya yang jelas deh eh dia mengganti dia mengubah licens-nya Iya ini Iya nih harus Teknika Oh ada

30:52yang lain yang lebih jelas mana Oh enggak ada yang ada yang versi ada yang versi not er-nya enggak sih ada yang

30:59versi tldr-nya kanak Iya karena kalau baca begini enggak intinya ini kan redis yang akan datang akan dirilis dengan

31:10eh free and permissive use of source code under ini inilah e lisensinya sudah ganti yang tadinya bu bukan

31:19BSD tadinya BSD sekarangsal Iya heeh sudahah pindah dia dari PSD BSD joke lagi ya kayaknya baru kemarin pindah dari BSD dari BSD ke

31:33Gading serp dampaknya apa dampaknya adalah perusahaan-perusahaan terutama Cloud company enggak bisa sembarangan menggunakan service redis benar enggak

31:43sihis buat di layanan mereka ya buat layanan komersil merekabar Iya setelah di-update company saya kan menyediakan layanan ee ini

31:55eh hosting makanya sedang memikirkan ini saya enggak tahu masalahnya gimana Tapi kayaknya mereka sedang internally sedang membicarakan ini Oke kurang lebih

32:09gitulah kira-kira ya Jadi mungkin mungkin thq bisa menjelaskannya versi a lawyer k Iya tuh yang menyediakan service redis yang paling kedapat redis

32:20ya Eh mungkin kalau pengguna individu enggak enggak terdampak ya berarti maud saya mau lisensinya apa ya kan kita pakai eh secara langsung tidak

32:31secara langsung kalau misalkan servis-servis sudah tidak menggunakan redis lagi secara tidak langsung kita jadi berkurang kan penggunaan redisnya

32:39kan kalau kita pakai misalkan Project yang sudah jalan Okelah gitu kan Project yang sudah jalan masih pakai redis

32:45Okelah gitu kan Tapi kalau Project baru kayaknya kita harus mikir-mikir pakai redis atau yang lain gitu alternatif

32:51yang lain gitu kan ya ini kan eh switchcensing from BSD to source available license and server site public

33:02licens Eh nah Toya yang paragraf 3 Tuh tldr-nya kan aws dan teman-teman You cannot reselling as a service Iya

33:15kasusnya milip Elastic search betul betul sekali dan terraform yang baru juga itu juga Sama ini ini bukan sesuatu yang salah ya

33:27perah [Musik] amal Iya perusahaan open source boleh melakukan ini karena ya mereka kan butuh duit ya Butuh makan kan butuh menggaji

33:39orang kan ya dan itu bisnis kayak bisnis decisionnya bisnis strateginyaya bisnis strateginya Heeh hanya saja ya mungkin

33:48ee berdampak ke beberapa kalangan terutama ya tadi apa eh penyedia jasa redis cloud itu yang berdampak Dan harus

34:00dipikirkan lagi apakah eh kita harus menggunakan redis atau alternatif yang lain karena ada banyak alternatif juga kan Ya gitu nah cuma

34:11menariknya baru sadar nih kalau apa siis ini mengubah licens di versi versi yang ke depan versi yang selanjutnya nih

34:19besok berarti versi yang sekarang dan kemarin-kemarin tuh ya tetapah aja kan dipakai Kita Tadi bahas pas off a ya

34:28udah difork aja betul sama kayak eh ews melakukan fork sebelum mereka pindah eh lcensi akhirnya menjadi Open search ya Kalau enggak salah ya Iya

34:41dan mereka tetap jalan dengan itu redis juga kemungkinan akan dilakukan hal yang sama seperti itu Open Dis Open

34:48Dis aw elastis Elastic B Heeh Tadi ada Dragon Fly ada aw kan punya Elastic cash kan Elastic cash Iya itu pakai redis Iya

35:02mungkin dia ganti produk sama Elastic cash Iya ini salah satu alternatifnya namanya Dragonfly katanya ap marketing tnya aja

35:14red with Wings jadi mereka Emang memposisikan diri sebagai buat menampung para eh refugnya Dragonfly isati with ap without

35:28the redis management complexity jadi tinggal ganti dari redis URL ke dragon file url mungkin udah bisa jalan semua mungkin ya saya enggak tahu

35:37ya tapi katanya begitu saya enggak pernah pakai radiis managementen l karena semuanya lewat c-nya dia doang tahunya cuma kayak ngapus cas aja heeh

35:46heeh kita lihat ya di sini ya getting started karena bayar kan manajemennya risk manag itu bayar Oh iya bayar bayar

35:54bayar iya i tapi yang dijual lagi sama redis adalah servis-servis-nya dia sekarang kan banyak plugin ya Bahkan kayak Vector

36:02database yang kalau kita ngomongin Ai itu mereka ada gitu ya jualannya itu yang bisa dijual kan Itu itu yang hilang Iya itu yang

36:11hilang ya Kalau ini mah mirip-mirip semua ya udah sama gitu cuman ganti ganti jadi tinggal Apa komen comen

36:21option F ya redisnya diganti Dragon flly gitu Heeh Masnya di kodenya misalnya punya Shell script atau apapun

36:30itu tinggal Iya variabelnya tetap redis tapi url-nya mengarah ke Dragon F jadi gak usah diganti Oh serrial DB juga ya saya engak

36:42tahu nih serrial DB ini data DB apa sih belum pernah pakai jadi kepoal DB Ultimate multimodel database ya nah eh tadi kan kita udah

36:56bahas sampai ke dari atas sampai bawah ya objek sampai apa dari awal sampai ke application casing database web server

37:07cdn client casing Nah ini kan kita kalau teman-teman yang sudah mungkin sudah cukup familiar dengan react ya pasti ada

37:19istilahnya memoization Pertama Pertama ketemu Sebel nih itu typo oh bukan bukan typ Heeh bukan memoise ini ini konsep eh

37:33ilmu komputer Sebenarnya bukan hanya di front end tapi digunakan di di mana pun itu ya Iya termasuk di front end

37:39akhirnya eh apa react juga menggunakan apa use memo ya use memo ya Heeh Ini adalah salah satu tipe casing juga kan

37:48Ya jadi eh cara kerjanya adalah seperti remember mengingat apa Yang Eh hasil terakhir ya hasil corresponding result gitu ya dari input misalkan kita

38:01bikin search bar Terus misalkan kita ketik eh ngobrolin yang muncul adalah ngobrolin web gitu kan Nah itu disimpan

38:08jadi ketika user lain mengetikkan kata kunci ngobrolin dia akan memunculkan ngobrolin web gitu tanpa harus mengkalkulasi ulang Maksudnya nyari mana

38:20sih yang matching sama string itu Iya ini juga casing jadi casing itu ada di hampir semua level dari aplikasi kita ya Mulai

38:31dari apa server sampai networknya jugat Ping Ada sampai ke depan paling depan samp ke browser juga ada nah kalau

38:41konteksnya apa virtual misalnya ada yang berubah satu variabel dalam satu komponen kan nggger update semua tuh seluruh aplikasi Nah itu kan bor yaak

38:56eek browser mainade jadi ya udah dimemoise ini mirip sama kalau di php ada itu yang saya yang saya bilang tadi

39:06e op cash op cash coba Bu Iya coba buka itu linknya biar ada ini oph op cash

39:19e ada bagannya digedein aja biar gampang langsung mengerti mana bagannya ini itu dia nah share memory Nah jadi dari kalau

39:33kan PHP kan just in time execution ya Jadi begitu sudah sampai mau dieexecute sebuah kodenya terus kemudian dipanggil

39:42baru dia Jan dia cek dulu code catch-nya ada off catch-nya ada enggak Kalau ada langsung ambil reset memory langsung

39:50execute Kalau enggak dia dip dulu dicompile dia save dulu baru di execute makanya setelah PHP 8 itu kan kencang

40:01banget ya ya karena eh execution execution dari binary-nya itu sudah disimpan di set memory hm Jadi enggak dicompile sorry bukannya Bukan

40:14executionnya compile code-nya itu sudah disimpan di memori jadi enggak dicompile berulang-ulang di rantai Hm kalau dia sudahudah selesai terus kayak garbage

40:25collektif gitu hilang berarti ya kalau itu cuma ada sepanjang dia jalan no no no ini terus jadi misalnya eh di apa

40:37namanya di request selanjutnya juga sama dia akan nanti ada ada ada ada ininya deh ada ada maksudnya ada lifetime juga

40:47pasti ada saya engak engak terlalu cuma Maksudnya enggak langsung hilang sekali kelar kan maksudnya pas dibuka lagi ee

40:54ada pengunjung lagi itu tetap ada persistancenya entah di mana ini mirip dengan konsep yang memoation tadi jadi

41:01si php-nya remember compile code-nya tadi dia sudah remember compile code-nya dan kalau sama persis jalanin lifetime pengaturan di php. ini

41:15ada settingannya Ya iya i tapi ini kan kita ngomongin apa ya user experience Gimana caranya optimiz e aplikasi kita

41:26supaya kencang data habisnya juga kerjanya lebih ringan secara otomatis costnya atau biaya ee server kita berkurang menurun dan lain-lain kan Tapi

41:35gimana dengan developer experience ini kan suka Kesal ya ini kok enggak berubah ya kita udah ngubah kodenya udah ngubah

41:41data kokakub harus resiset gitu yang paling sering itu paling sering itu terjadi adalah di tempat kita sudah berubah tetapi tempat

41:52klien belum user gak berubah Nah itu lebih bahaya lagi sih kan lebih seram iyatilahnya Ken kita buka kita buka Def

41:59tool Def tool kan Def tool itu kita disable cash contoh kita Bypass ya kita Bypass cash Nah itu tuh paling gaat itu

42:07Iya jadi di apa di ilmu komputer itu ada dua hal yang sulit ya yang sulit ya Yang

42:12pertama adalah case invalidation yang kedua adalah menamai variabel atau menamai fungsi atau menamai sesuatu gitu ya betul jadi e jadi istilahnya itu adalah

42:23case invalidation eh ngecek apakah cash-nya masih valid atau tidak gitu ya ketika misalkan t Soalnya kalau Heeh gimana gimana lanjut soalnya kalau

42:33misalnya kita cash-nya enggak diinvalidate sama sekali ya gawat juga Maksudnya user dapat data yang basi tapi kalau misalnya kita terlalu terlalu

42:43agresif eh ngapus cash ya Sama juga bohong kita enggak dapat manfaatnya cash kan he betul jadi ketika datanya berubah

42:54misalkan kayak apa ya kalau misalkan e datanya yang berubah cepat kayak counter gitu He terus kita Cage ya telat kan

43:02heeh Gimana caranya si case ini kan di di berbagai level kan di berbagai layer tadi kan yang mulai dari browser eh

43:11database application bla bla bla bla bla bla nah ketika ada perubahan kita harus kayak ngeeblast e broadcast ke semua

43:19tolong ini diubah gitu untuk kasih tahu bahwa ini datanya sudah berubah itu yang membuat aplikasi kita menjadi ee

43:27Kompleks lebih kompleks gitu Iya itu yang sering terjadi adalah missmching antara e pertama browser cas brow itu

43:36punya time to ada ttnya ada punya punya counternya sendiri itu kapan terus kedua cdn cashh itu juga

43:47punyaya juga ada terus ketiga itulic itu kan punya itu juga sama terakhir adalah application cas itu juga

44:03punya Jadi kalau misalnya Lay ini saya gakak ng yang ke belakang lagi yang databas segala macam ya ini masih dari

44:13ke atas itu aja sudah pusing urusannya [Musik] kar ini bed Diak tu berapa lama misalnya kita sudah

44:30invalidate yang application sudah kita flash tetapi di eh tadi yang di eh rever Pro bagaim bahasanya cas dia ada P cas yang

44:44di P case ya Ada P cas yang di sisi R proy itu harus diinvalidate habis diinvalid CDnya juga harus dialid

44:53lagiah ehal desident nah di browser kan yang di klien Iya itu di luar kontrol kita enggak bisa itu

45:03ee bis eh I karena harus nunggu E time-nya expire dulu kan harus tunggu time-nya expire Iya atau kita bisa perintahkan tolong

45:15hard reset hard reload atau kita sering bilang Oke sudah coba di inognito Belum kan seperti itu Nah makanya cash

45:26itu serba salah e bukan serba susah ngaturnya susahageenya kalau di worker kan ada itu bisa yang tahu

45:37ggak sih yang e nged ada kemungkinan ada versi baru Nah terus sering lihat gak sih uinya Eh ada

45:47perubahan silakan reload Nah ada button deh kita munculin button user ngeklik Eh kalau on ya udah casnya dilear harus

45:56terus diad ulang itu bisa juga ulangar manggil Yang baruter cashbter gimana tadi backend I kalau di back end kita masih bisa e

46:08mungkin bisa sedikit kontrol lah misalkan man man jadi misalkan misalkan nih kita Trigger ketika database-nya berubah atau di satu data berubah kita

46:18bisa kirim kayak apa ya event ke mungkin ke proxy server kah atau ke berbagai casing-casing yang lain to tolong ee

46:27diflash e tolong datanya dihapus di memori misalkan diedis atau di mana itu bisa kan gitu tapi kalau di klien ya

46:35tadi Eh solusinya Eka sih kalau di klien kan yang kontrol bukan kita ya kalau misalkan tadi ada tombol e oh datanya

46:44berubah silakan klik oke dia enggak mau klik juga jadi enggak berubah dia enggak mau update Ya udah itu risikonya itu

46:49Masalahnya dia Heeh jadi ee kalau di e web itu ya jadinya begitu apa ee komplikasinya karena ada hal-hal yang

46:58tidak bisa kita kontrol sama sekali Nah ini nih contohnya Coba buka oke biar kalau ada yang belum pernah

47:09pakai pengin cari bisa itu sendiri how to display new version available Oke dip wa oh ini ya ini biasanya Iya ini

47:22biasanya si dari application-nya kita ada background refresh kan ya background refresh dan meminta meminta refresh e di

47:31page itu ada versioningnya Heeh Ya kita harus bikin dulu versionnya harus bikin ya Heeh nanti si background refresh inilah yang

47:41meminta terus ke ke eh akan melakukan request ya Ada ada ada yang baru Enggak ada yang baru enggak

47:49gitu dia akan pulling konsepnya i i i h jadi kayak ini ya apa kayak long polling gitu

48:01ya dia terima EV verin pasang pasang lener aja nanti dapat event kok kalau ada Oh ada listenernya oke oke

48:13oke cuma kalau usernya gak mau ngeklik refresh ya itu kayaknya udah di luar Iya di luar kendali ya

48:22kendul cuma penasaran deh kalau misalnya website yang kayak apa ya yang saham gitu yang punya yang time sensitif

48:29banget itu eh settingnya kayak gimana ya mereka enggak pakai cash yang mereka enggak pakai cash yang seperti itu saya

48:37pernah bikin yang untuk apa namanya situs olahraga eh saya enggak bisa sebut judulnya Nda tetapi situs olahraga itu ada Life Score Oh

48:53Life Score ada score basketb ada live segala macam dan itu dia cuma kayak ini kayak kayak snipet kayak widget aja gitu satu

49:06bar gitu Jadi kalau misalnya ada gold dia hijau harus ada bunyinya gitu Jadi kalau misalnya dia lagi orang yang lagi

49:15baca beritanya ada skor yang naik dia akaning ada ada animasinya Nah itu tekniknya saya buat itu si bagianetnya itu sendiri itu enggak

49:27pakai eh apa namanya pakai application sendiri P Waktu itu saya pakai react pakai react application sendiri yang connect vianya

49:36via webscket ya dan itu yang akan ngping terus dan dari data yang webscketnya itu pergi meminta ke live data gitu langsung

49:47request yang di yang didapat itu cuma sebenarnya di server itu dia e dapat file txt aja sih jadi gak engak ada an

49:56aneh prosesnya txt kalau ada ada data yang yang baru masuk dia akan langsung ee kalau enggak terjadi apa-apa

50:06kosong karena data awalnya sudah ada base-nya ada terus mendengarkan event yang e kalau terjadi baru dia cuma langsung data

50:16langsung saya baca langsung kirimkan Jadi bisa cepat jadi yang jadi yang dipting ditunggu dadakan tuh adalah update nya

50:26ya bukan keseluruhan data skor-nya y dan itu ee pakai soket ya jadi terpisah tren h i ini ada contoh kalau di sisi

50:38server eh misalkan menggunakan Express gitu ya atau note server lah ya Jadi kalau misalkan ada update Gitu pakai

50:48event misalkan ada sesuatu yang dipost kita datanya di-update masuk ke Apa ke ditunjukin apa sih ohya S

50:57enggak kelihatan ya belum ya Kelihatan Nah ini dia zoom in zoom in ya Ee ya ini Jadi ini contohnya kayaknya

51:08pakai redis Ya udah gitu ketika ada apa ada update terjadi dan mungkin ini update Ke Entah itu orm atau ke database

51:18kemudian secara otomatis juga kita melakukan delayus data yang ada di ee redisnya sehingga nanti ketika user mengas

51:27datanya enggak ada di casching akhirnya diambil baru baru di casching yang baru lagi gitu Ini contoh sederhananya nah ini

51:34related sama Coba buka yang swr deh yang ST while revalidate ST while revalidate i i ini cas strategy Yes kalau ini B

51:45beda sih beda tapi related Jadi intinya dikasih dulu yang lama yang kan udah teranjur a nih Sampai sampai udah kedate

51:53gu ya Heeh Ya dikasih dulu tapi eh setelah jadi yang lama udah dikasih ke user dibalik layar dia nyari ngecek lagi

52:02Tapi kan enggak buru-buru nihudah udah santai Nah user selanjutnya yang dapat yang baru Oh oke oke oke nah kalau

52:11detailnya eh itu b kalau apa bego-begonya sih kayak tadi tuh ya this project isn't running I belum ada harus

52:21ada yang pencet Enggak ke cash dia enggak ke cash ini kalau gratisan glit kan dimatiin Iya otomatis mati kan i i running

52:34[Musik] ver By the way kalau beginiigini bisa loh Kalau misalnya kita mauu update kodenya tinggal sama je kan ini masih di Google

52:55udahak Iya workb JS dan web.dev itu kan ada di github kan ininya kan ada ada ada Heeh tingal dulu pernah bikin full

53:04request enggak bisa full request Kok bisa full request Gak maksudnya Yang swr demo ini kan bisa Di bisa Di bisa di for

53:12dibenerin nanti di dip request di kalau mau benerin Iya itu lumayan nambah-nambah portfolio nah ini penjelasannya bagus ya

53:26tadi yang atas sikit nah ini contohnya aja H cas respon is Fresh and ususe as is to fulfill browser request no

53:38revalidation Nah ini kan baru banget ya belum berubah Heeh eh S sampai 1 detik sampai 60 detik ya 1 detik sampai 1

53:46menit gitu ya he cash respon is stale stale ini artinya apa eh basi basi belum Basi banget ya tahu enggak

53:57sih kalau kayak roti atau apa mulai keras gitu sebenarnya dimakan juga enggak apa-apa kan tapi ah enggak segar

54:03Apa ya bahasa Indonesianya basi ST basi stil ya istilahnya datanya udah udah enggak valid lah ya kalau basi kan

54:12dimakan kita masuk rumah sakit ya itu yang yang bahaya banget kalau ini kan sebenarnya udah mulai agak keras-keras

54:18agak enggak enak tapi ya dimakan enggak apa-apa ya gituah kalau kalau bahasa Jakarta Selatan itu daripada bilang basi

54:25lu ST du Ah gitu Oh ya ini ee perkara angka 60-nya dari mana itu ya Scroll ke atas

54:35sedikit ini kan cuma contoh doang Ya apa eh tergantung kita pasang kita pasang header apa eh cas control headernya jadi

54:44Engak harus enggak harus eh 60 H harus terserah kita nih ya mau ngisi berapa ya heh Heeh pokoknya prinsipnya cara

54:54kerjanya kayak gitu kalau ada service worker Lebih susah lagi l ngurus casennya karena service workernya harus diinvalidate lagi

55:05manualnya jug itu pusing jadi i case ini sangat membantu untuk user tapi juga tap agakelop untukeloper experinya kurang

55:21yaing management untuk yang advanceak bisa boleh boleh mau Mau demo engak gak gak demo gak demo cuma

55:32ada kode ada kodeya artikel aja dulu pernah waktu di company lama E ini Nah sambil nunggu nih Ada yang

55:44minta Bahas load balancing Wah menarik ya Bisa tolong submit dong di sini/obr web nanti kita diskusikan ee

55:58siapa tahu bisa kita bahas di topik-topik berikutnya y bahas tentang database scelling nah ini juga benar bisa juga tolong dibantu ya dibantu bisa

56:09biar kita diskusi di sana oke Sudah sudah ready y silakan udah dimasukin belum Oh belum screennya Sor itu malah Masnya hilang buukanya Iya

56:25nah jadi dulu waktu saya kerja di sini di company ini t up t up dan Oh dulu

56:33namanya Evan Crus kirain Bu kirain ganti teman satu tim satu tim saya dulu sebutan saya ee dia karena kita sama-sama Ivanka dulu

56:45ada Inside jnya dulu dia panggilannya K1 dan saya K2 K1 K2 enggak sampai laan ya ku beres nanti

56:57nah ini kodenya mungkin kode WordPress tapi sebenarnya kode umumah mau diterapin PHP goleng atau javascript juga bisa Ya intinya ini server S cash

57:11itu anggap kalian punya Ris cash atau memory cash atau whatever cash ya jadi e cash get sama cashs biasanya ya set I

57:23apa yang masalahnya dari kode ini kalau kita lihat ya kita kan ada cas ke-nya datanya kita ambil Kalau Datanya ada

57:29return data kalau datanya enggak ada eh eh B dat ngapainlah gitu ya pokoknya sebuah proses yang Operation untuk membuat data itu

57:42dan data itu kita simpan ke cash selama time 1 jam di sini ya 1 jam apa yang salah sebenarnya enggak ada

57:51yang salah kan ini sebenarnya cara yang tadi sampel yang Mas sayaa kasih juga contohnya seperti ini I Ya kurang lebih

58:00kurang lebih ini workfow yang umum kan ya Iya betul kalau misalnya under e misal apa yang masalah di sini kalau

58:09misalnya yang terjadi kalau cash-nya call atau habis yang terjadi di sini adalah semua request tersebut akan menghantam masuk ke dalam sini saat cas

58:22call ya enggak jadi ee teranjur kosong ya Iya kan misalnya anggap aja kita untuk proses data itu 10 detik sedangkan

58:33request kita per per detiknya aja sudah 1.000 Berarti ada 10.000 request yang enggak punya cash betul enggak

58:45m karena proses mengisi cash-nya butuh 10 detik sendiri Iya maka 10.000 kali lakukan Operation dan 10.000 kali nge-ad

58:56ke cash betul Enggak Oh cashnya ikut ikut kena Dis gitu iya iya betul enggak benar benar Nah itu itu

59:05konsep berpikirnya jadi enggak ada yang salah dengan kode ini kalau misalnya eh eh cas-nya aman-aman aja bukanak kalau

59:14eh requestnya load-nya rendah Oh oke load-nya rendah ya aman-aman aja tapi kalau sudah di atas 1000 per detik ya

59:22hancur nih casay gitu ya nah I iya ee cara yang lain ya macam-macam jadi ee untuk mempersingkat waktu ya tentunya

59:33kita kan ada ada enam strategi pertama do nothingting kedua bla bla bla eh enam tapi yang nomor satunya do nothingting

59:42ya Jadi ada bagannya dibuat contohnya gini dari start Apakah server kita banyak trafiknya Kalau enggak ya sudah

59:51dating aating I Nah kalau ee medium traffic eh nanti bisa pakai mutex mutex itu gini e anggap aja yang kayak si Eka sampaikan

1:00:06tadi cash while eh sorry stale while revalidatingalid jadi kita punya tiga kita punya dua cash ke yang pertama

1:00:17stale dan ketiga updating jadi si cashnya kita itu enggak pernah e engak pernah invalid Tetapi kalau misalnya dia

1:00:26dia apa namanya dia expire Kasih dulu kasih dulu e yang stnya kasih dulu yang stale mana dia ya

1:00:38kasih seandya kasih yang ST ini cash key yang stale sor yang ini yang ini yang stale data ada dari stnya dan sekaligus

1:00:49ngupdate nantinya Eh tapi ada proses untuk ngupdate itu yang mirip dengan apa yang Eka bilang stalid itu yang kalau misalnya medum

1:01:04traffic sat lagi kan Yang Yang ketiga tadi kan yang di baris ketig tadi yang mana sih yang ini bentar up

1:01:16Iya dia kalau sudahihasih Terata dia mis lag sesai kasih yang stale Heeh ST kasih ke user dulu Biar yang apaate yang

1:01:33di melakukan updating jadi kita ada key key updating sendiri gitu ya Nah di updating itu menjalankan ini Nah kalau

1:01:43misalnya ternyata trafficnya gede e kita punya engine X gak Kalau punya casing ya itu lma itu misalnya gini

1:01:54e apa namanya kayak pakai e kalau di kalau di eh kita bisa bikin sebuah endpoint baru ya hanya untuk ng-update

1:02:12cash jadi cash kita itu cash kita itu umurnya panjang atau Unlimited ya selama mungkin e terus kemudian ternyata kalau

1:02:23casnya eh habis kita Open new connection dari server kita untuk ke server kita sendiri ngerti enggak jadi

1:02:38e kode kita ngrequest ke server kita sendiri yang endpoint sendiri yang hanya untuk ngupdate cash jadi eh endpoint itu

1:02:47kan enggak ada yang tahu enggak ada enggak diopen secara public jadi endpoint itu akan bergerak untukali doang Iya ng-hitnya sekali

1:02:57doang untuk memperbarui cash kita itu bisa dengan cara seperti itu kalau kita misalnya mau pakai kron kita bisa juga

1:03:05pakai yang namanya CLI jadi kita jalanin pakai CLI yang jalan setiap s e 1 jam 2 jam yang

1:03:17Sinya ini yang untuk ngrecas jadi yang dierve ke customer itu tetap yang eh tetap cash yang selalu ada enggak

1:03:29enggak expire tetapi untuk memperbarui cash kita pakai crown lewat sialai untuk memp ya crown job lah ya Bahasanya ya E

1:03:38background job Ya terus yang ketiga itu Eh ya sama sih yang kayak ini kayak krownjob juga tapi dia ngerbarui sama

1:03:50mirip nomor sama nomor 5 sama H so itu kira-kira makudnya kalau kalian punya ee masih trafficnya rendah Ya udah

1:04:03enggak usah pikirin tapi kalau sudah mulai banyak ya eh perlu strategi yang berbeda untuk memperbarui cash karena

1:04:12kalau kalian tetap pakai metode seperti ini e akan fail eventually akan fail itulah kira-kira karena si nambah

1:04:25Lay lag lagi kan di tengah-tengah antara database layer sama application layer tengah-tengahnya ada case layer case layer Ini kalau misalkan requestnya

1:04:33banyak dia akan overload juga kan Apakah si cas si cas server ini harus kita scaling lagi jadinya nanti yang tadinya

1:04:42costnya e apa murah malah jadi mahal juga ujung-ujungnya kan betul untuk apa supaya mengantisipasi si request yang

1:04:51banyak ini gitu kalau kita e tidak mengantisipasinya juga di si kode kita saya sampai punyaya pengalaman bahkan proeknya masih jalan

1:05:03kayaknya ya ada satu Project itu enggak boleh ngenuk cash karena ya itu kalau di New Maksudnya di

1:05:15clear cas-nya itu heeh cashnya kosong server akan server langsung akan Spike servernya akan Spike semuanya akan dapat 504

1:05:27W seram juga time out ya time out itu gua langsung apa namanya Oh dari dari nyengirnya ini pernah

1:05:35kejadian kayaknya seri Oh paling dimarahin sama Leader siapa yang siapa yang ng clear cash ini Wah itu itu enggak bisa kayak misalkan over

1:05:48the weekend di jam 12. malam gitu di crrown job di clear catch gitu Ngapain jangan Oh langsung naik tetap naik ya

1:05:56langsung naik yang benar tu jangan jangan dinuk semua jadi oh yang butuh k yang butuh dirubah aja yang dirubah

1:06:08jangan semuanyaus i i Nah makanya di company saya ituh ada redis-nya pun ada failover Jadi kalau misalnya satu servisnya down

1:06:20dia bisa fail over ke redis yang lain itu juga ada kusternya Oh iya iya ada kluster berartiatanya harus ada semua kan harus

1:06:28sama J kayak gua bilang tadi kayak kalau gua ngclear case saja itu 504 itu semua karena e si originnya itu sibuk

1:06:39memperbarui cash dan sibuk kan trafficnya gede banget tuh trafficnya gede jadi dia begitu satu traffic ngbild cas dan ngb kalau dia ngbil casnya belum

1:06:51selesai sudah ditimpa terus dengan requesti kan lagi ngspike itu bisa bisa bisa 100% dan tiba-tiba si apa namanya

1:07:04si web servernya itu kembang jadi banyak sampai salah satu pentingnya belajar notation juga ya jadi M apa

1:07:13berusadar complexity-nya complexity-nya kalau banyak yang visit kayak gitu kalau cuma satu apa kan sebetulnya betulul Pusing dah

1:07:27belum lagi Network request ke misalnya kayak Google analytics Elastic search segala macam itu banyak tapi ya pengalaman

1:07:38e kalau jangan takut ya ngak clear cas paling dimarahin doang I nah ngomongin tadi apa E Big

1:07:52O ini mungkin bisa kita mention juga eh tentang redis karena salah satu dokumentasi yang apa e eh menyediakan

1:08:04informasi tentang Bigo itu ready salah satunya mana ya ada komen ya Kalau enggak salah ya misalkan kita mau set

1:08:14ada enggak set banyak ya Banyak sekali misalkan Get Set Oh gets dia ada kasih tahu bahwa ini

1:08:23Operation ada di atas tadi ada di atas stop stop itu time complexity time complexity nih Nah iya soalnya

1:08:31kasus-kasus gini yang perlu di apa kita kita enggak kebayang kan kalau cuma nyoba sekali kita nyoba sendiri pas lagi

1:08:38developmentah semua engak apa-apa mana-mana aja Cuma yang kayak tadi Ehan jelasin begitu 100 orang visit tiba-tiba bom l Iya ini kan kalau kita

1:08:50belajar Bigo biasanya kan kurang praktikal kan kalau ini kan udah dipakai istilahnya di banyak yang pakai dan kita

1:08:58bisa tahu kalau incrementen itu eh kompleksitasnya seberapa kalau yang kompleksitasnya lumayan gede apa ya Eh pop pop pop ya Oh ini ni nih ini ni

1:09:13nih Insert on insert insert itu apa left Insert ya masukin ke sebelah kiri ya paling depan ya pop pop juga lumayan loh karena dia

1:09:24ngambil terus geser coba pop mana pop pop kalau pink pop enggak ada pink satu sama ada pop cari aja Pop nih Yang mana Banyak

1:09:38dia soalnya pop Iya L pop apa apa ini ya pop ya Apa aja sih pop apop komen kan di komen kan enggak ada

1:09:47search-nya ya Ah ini dia Pop Pop yang mana aja sama sih airpop juga boleh ap ap on tuh kan on kan

1:09:57karena dia ngambil terus geser terus geser ini eksponensial ya engggak Eh linear apa eksponensial where n linear ya where n is the number of

1:10:11tergantung jumlah elemnya He kalau seut linear linear linear linear berarti sejuta ya Iya kalau eksponensial kan yang pangkat

1:10:22kan pangkat n Iya pangkat n Nah ini bagus nih apa E dokumentasinya bagus karena menyediakan ini jadi kita bisa relate

1:10:32lah kalau teman-teman enggak tahu tentang Big O baru belajar terus gimana sihas Ba lagi deh i kalau baca gini

1:10:41Ngerti dong maksudnya apa gitu kan ya Iya pokoknya kita secara kasar kebayang enggak sembarangan pakai ini kalau

1:10:47misalnya knya bakal banyak he kita tah komen ini on Gimana ada alternatif lain enggak Yang bisa kita lakukan mungkin

1:10:56yang tadinya kita pakai elpop tapi kita pakai dua komen cuman kalau digabungin hasilnya lebih rendah daripada on

1:11:02misalkan gitu Ini kan contohnya contoh kasus di dunia nyata contohnya kasus ya contohnya Ee Kita kan diajarin relasional database

1:11:14contohnya gini Eh kalau misalnya table a sama table B itu many to many kita bikin satu tempel temporary

1:11:27untuk mapping di tengahnya Oh tabel transisi e ada isinya foren key foren key kan He iya for Jadi Bu buat

1:11:37ng-mapping ya Eh itu itu teorinya sih begitu ya tetapi di dunia nyata bagus mana sih Kalau misalnya itu dipisah

1:11:47table normalisasi dan dinormalisasi ya Atau mungkin lebih lebih one too many deh one too many one to many misalnya

1:11:56person sama departmen misalnya eh yang kita masukin departmennya itu id-nya doang di di table employee ya kan dan waktu kita select

1:12:10kan harus dijoin Iya kan Nah Tetapi kalau misalnya hanya sekedar hanya nama itu aja kalau misalnya ya

1:12:20sudah 1% sat sat tambah satu kolum aja di dunia nyata lebih cepat mana sebenarnya untuk selectnya contohnya Nah

1:12:28itu eh yang masih normalisasi sama ada normalisasi untuk kompleksitas e kadang kita ngedesain table aja juga harus

1:12:38dipikirin kalau misalnya enggak butuh-butuh amat di table baru ya udah ditambahin aja di di table yang sebelumnyanya makanya kan di apa Kalau

1:12:49waktu di kuliah kita belajar normalisasi yang tadinya table itu engak boleh ada duplikasi dan lain-lain makanya dibikin

1:12:56table terpisah di dunia kerja kita belajar denormalisasi ada beberapa data yang enggak apa-apa biarin apa namanya duplikasi e karena mungkin ya waktu di

1:13:10apa ee normalisasi itu diciptakan itu harga storage Masih mahal kalau sekarang kan storage cenderung lebih murah kan

1:13:18jadi Biarin aja duplikasi gitu asal eh ada eh apa source of truthnya jelas jelas gitu Ini update-nya dari mana gitu

1:13:27intinya itu itu contoh G antara teori sama praktik ya antara Mas teori akademis sama kondisi di lapangan iya

1:13:37ini kayaknya menarik juga ya kalau kita bahas kayak apa ya teori kompleksitas eh Big O dan lain-lain ya Seru ya kayaknya

1:13:44ya itu berhubungan dengan performance juga kan kadang kadang saya juga ah daripada pusing-pusing bikin table baru saya simpan aja di table sebelumnya

1:13:53tetapi kontennya itu saya simpan sebagai json oh why I don't care yang penting masukin aja sebagai json karena datanya sudah

1:14:03saya butuhkan di satu tempat ngapain Saya harus query ke mana-mana udah satu table json beres karena butuhnya cuma itu Iya

1:14:11betul betul betul jadi ya Yang penting aware aja kitanya aware terhadap eh operasi yang kita udah ada di arsitektur

1:14:20arsitektur di sisirnya kan ada Ada he jadi tinggal e tinggal pilih yang mana yang paling optim untuk keperluan pada saat itu ya

1:14:31jadi selalu kalau ditanya jawabannya adalah it depend ya pertanya-pertanyaan seperti itu oke menarik ya malam hari ini e selain

1:14:41kita bahas tentang tembolok atauing kita juga dapat topik-topik baru ada yang minta balancing ada yangabas scing tah dimasukin

1:14:54keth nanti kita lanjut diskusi diskusi di sana tadi juga apa tentang kompleksitas juga kayaknya menarik ya untuk kita bahas sekali-sekali ee basic

1:15:03back to basic gitu butuh juga kita eh ng-refresh yang mungkin udah Terlupakan gitu ya Nah untuk malam ini Mungkin

1:15:14cukup dulu eh untuk malam ini kita ketemu lagi minggu depan minggu depan itu kacing cacing nyari SB

1:15:25udah lebaran ya hari Selasa ya lagi lagi lagi lagi meneropong hilal lagi meneropong hilal tanggal 9 belum belum

1:15:34lebaran tapi udah libur kan ya Heeh udah libur dan yang mudik juga pasti udah di kampung halaman

1:15:41perjalananmacet Iya selamat liburan selamat lebaranaran Tapi kita tetap ada walaupun rekaman ya kita tetap hadir Jadi kalau

1:15:52teman-teman lagi mungkin lagi diper jalanan naik kereta atau kendaraan lain Heeh bisa nonton kita ya atau Mal

1:16:01bersosialisasi sama angota keluarga ya kan Pak paks pur-p sibuk atau anggota keluarganya diajak nonton bareng Selamat dapat THR bagi

1:16:12yang dapat ada yang ggak dapat juga gak apaapa jadi untuk malam ini udahan dulu terima kasih banyak buat semuanya yang

1:16:20sudah hadir dan sudah meramaikan kita ketemu lagi Selasa depan Sampai jumpa minggu depan Bye bye bye