DB ] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-normalization) / 정규화 방법 (1NF, 2NF, 3NF, BCNF)
정규화는 이상현상(Anomaly) 이 있는 릴레이션을 분해하여 이상현상을 없애는 과정입니다. 이번 포스팅에서는 정규화의 특징과 진행 방법에 대해 알아보겠습니다.
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DB ] 이상현상(Anomaly)과 함수 종속성(Functional Dependency)
이번 포스팅에서는 이상현상(Anomaly)과 함수 종속성(Functional Dependency)에 대해 알아보겠습니다. 본 포스팅은 다음 순으로 작성되었습니다. 1. 이상현상(Anomaly) 2. 함수 종속성(Functional Dependency) 1. 이
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본 포스팅은 다음 순으로 작성되었습니다.
1. 정규화(Normalization), 반정규화(De-normalization)
2. 정규화 방법
- 제1 정규형 (1NF)
- 제2 정규형 (2NF)
- 제3 정규형 (3NF)
- BCNF
1. 정규화(Normalization), 반정규화(De-normalization)
정규화를 진행할 때 이상현상이 존재하는 릴레이션을 분해하여 여러 개의 릴레이션을 생성하게 됩니다. 이를 단계별로 구분하여, 정규형이 높아질수록 이상현상이 줄어들게 됩니다.
◼ 정규화의 장점
정규화의 장점으로는 이상현상의 제거가 있습니다. 테이블 간의 중복 데이터를 허용하지 않으므로 무결성(Integrity)을 유지할 수 있으며, 데이터베이스 저장 용량도 줄일 수 있습니다.
그 외의 장점으로는 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향을 미치게 되기 때문에 프로그램 생명연장의 장점과, 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장의 경우 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다는 장점이 있습니다.
◼ 정규화의 단점
정규화의 단점으로는 릴레이션이 분해되기 때문에 JOIN 연산이 많아진다는 단점이 있습니다. 응답 시간이 느려질 수도 있는데, 이 경우에는 반정규화를 적용할 수 있습니다.
◼ 반정규화
반정규화는 시스템의 성능 향상을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합하는 작업으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위입니다.
반정규화의 종류로는 테이블 통합/분할/추가, 중복 속성 추가 등이 있습니다. 반정규화를 수행하면 테이블이 단순해지고 관리 효율성이 증가하지만, 데이터의 일관성이나 무결성이 보장되지 않을 수 있습니다. 의도적으로 중복을 생성하여 검색 기능은 향상되지만, 갱신, 삭제 등의 성능은 낮아집니다.
반정규화의 대상이 되는 경우는 다음과 같습니다.
- 수행 속도가 많이 느린 경우
- 테이블의 조인(JOIN) 연산을 지나치게 사용하여 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려운 경우
- 테이블에 많은 데이터가 있고, 다량의 범위 혹은 특정 범위를 자주 처리해야 하는 경우
2. 정규화 방법
정규화의 원칙은 크게 3가지가 있습니다.
- 정보의 무손실
- 분해된 릴레이션이 표현하는 정보는 분해되기 전의 모든 정보를 포함해야 합니다. - 최소 데이터 중복
- 이상현상을 제거하고, 데이터 중복을 최소화해야 합니다. - 분리의 원칙
- 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리하여 표현해야 합니다.
또, 높은 차수의 정규형은 낮은 차수의 정규형을 모두 만족하여야 합니다. 이제 각각의 정규형에 대해 알아보겠습니다.
◼ 제1 정규화 (1NF)
각 칼럼이 하나의 속성만을 가지며, 한 칼럼은 같은 타입의 값을 가져야 합니다. 중복되는 값을 가져선 안되며, 칼럼의 순서가 상관없어야 합니다.
| 번호 | 이름 | 취미 |
| 1 | A | 음악 |
| 2 | B | 쇼핑 |
| 3 | C | 게임, 음악 |
예를 들면 위 테이블은 '각 칼럼은 하나의 속성만을 가진다'는 조건을 불만족하므로 아래와 같이 분해하여 제1 정규형을 만족하게 할 수 있습니다.
| 번호 | 이름 | 취미 |
| 1 | A | 음악 |
| 2 | B | 쇼핑 |
| 3 | C | 음악 |
| 3 | C | 게임 |
◼ 제2 정규화 (2NF)
제1 정규형을 만족하고, 부분 함수적 종속 관계를 제거해야 합니다. 즉, 모든 칼럼이 완전 함수 종속을 만족해야 합니다.
| 학번 | 강의이름 | 강의실 | 성적 |
| 1 | C++ | 14-414 | 3.5 |
| 2 | 자료구조 | 14-415 | 4.0 |
위 테이블에서 기본키는 학번, 강의 이름으로 복합키입니다. 이 기본키는 성적을 결정하고 있습니다.
(학번, 강의이름) -> (성적)
하지만 여기서 강의실이라는 칼럼은 강의 이름에 의해서만 결정될 수 있습니다.
(강의이름) -> (강의실)
제2 정규형은 부분 함수적 종속 관계를 제거해야 하기 때문에 아래와 같이 테이블을 나누어 제2 정규형을 만족시킬 수 있습니다.
| 학번 | 강의이름 | 성적 |
| 1 | C++ | 3.5 |
| 2 | 자료구조 | 4.0 |
| 강의이름 | 강의실 |
| C++ | 14-414 |
| 자료구조 | 14-415 |
◼ 제3 정규화 (3NF)
제2 정규형을 만족하고, 이행 함수적 종속을 제거해야 합니다.
| 학번 | 강의이름 | 수강료 |
| 1 | C++ | 20000 |
| 2 | 자료구조 | 25000 |
| 3 | 자료구조 | 25000 |
위의 테이블에서 학번은 강좌이름을, 강좌이름은 수강료를 결정합니다.
(학번) -> (강의이름)
(강의이름) -> (수강료)
(학번) -> (수강료)
이런 상황에서 학번이 1인 학생이 수강하는 강의가 자료구조로 바뀐다면 수강료에 이상이 생기게 되고, 데이터를 변경해야 하는 번거로움이 생기게 됩니다. 이러한 번거로움을 해결하기 위해 제3 정규화를 거쳐 테이블을 다음과 같이 분해해야 합니다.
| 학번 | 강의이름 |
| 1 | C++ |
| 2 | 자료구조 |
| 3 | 자료구조 |
| 강의이름 | 수강료 |
| C++ | 20000 |
| 자료구조 | 25000 |
◼ BCNF 정규화
제3 정규형을 만족하고, 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해해야 합니다.
| 학번 | 강의이름 | 교수 |
| 1 | C++ | A |
| 2 | 자료구조 | B |
| 3 | C++ | A |
| 4 | C++ | C |
위 테이블에서 기본키는 (학번, 강의이름)입니다. 그리고 기본키는 교수를 결정하고 있는데, 교수 또한 강의이름을 결정하고 있습니다.
(학번, 강의이름) -> (교수)
(교수) -> (강의이름)
문제는 교수가 강의이름을 결정하는 결정자이지만, 후보키는 아닙니다. 그렇기 때문에 BCNF 정규화를 거쳐 다음과 같이 테이블을 분해해야 합니다.
| 학번 | 교수 |
| 1 | A |
| 2 | B |
| 3 | A |
| 4 | C |
| 강의이름 | 교수 |
| C++ | A |
| 자료구조 | B |
| C++ | C |
그 이상의 정규형이 있지만, 보통 정규화는 BCNF 까지만 하는 경우가 대다수입니다. 그 이상 정규화를 한다면 위에서 살펴보았던 정규화의 단점이 나타나기 때문입니다.
이렇게 정규화와 정규화하는 방법에 대해서 알아보았습니다.
짠!