정규화는 어떤 배경에서 생겨났는가?
한 릴레이션에 여러 엔티티의 애트리뷰트들을 혼합하게 되면 정보가 중복 저장되며, 저장 공간을 낭비하게 된다. 또 중복된 정보로 인해 갱신 이상이 발생하게 된다. 동일한 정보를 한 릴레이션에는 변경하고, 나머지 릴레이션에서는 변경하지 않은 경우 어느 것이 정확한지 알 수 없게 되는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정규화 과정을 거치는 것이다.
갱신 이상에는 어떠한 것들이 있는가?
- 삽입 이상(insertion anomalies)
똑같은 데이터가 중복 저장되어 저장 공간 낭비
실수로 진호의 dept_name을 DEB라고 입력하였을 경우, 데이터 불일치 문제가 생김
임직원이 아직 없는 부서를 만들면, 위 테이블은 임직원 정보도 같이 표현하기 때문에 ?를 채울 수 없음
- 삭제 이상(deletion anomalies) 하나의 자료만 삭제하고 싶지만, 그 자료가 포함된 튜플 전체가 삭제됨으로 원하지 않는 정보 손실이 발생하는 문제점을 말한다.
유진을 삭제하게 되면, QA팀에 대한 정보도 사라지는 문제가 발생
- 수정(갱신)이상(modification anomalies)
일부만 업데이트 되면서 정보 불일치 발생
좋은 스키마란?
1. 의미적으로 관련있는 속성들끼리 테이블을 구성
2. 중복 데이터를 최대한 허용하지 않도록 설계
3. null 값을 줄일 수 있는 방향으로 설계
정규화란?
관계형 데이터베이스에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 작업이다.
'나쁜' 릴레이션 이란?
나쁜 릴레이션이란 중복 데이터, 비정규화, 함수 종속성 규칙 위배 등의 문제로 인해 데이터 일관성과 효율성이 떨어지는 릴레이션을 말합니다.
함수적 종속성이란 무엇인가?
함수 종속성(Functional Dependency)은 데이터베이스에서 테이블의 컬럼들 간에 어떤 종속 관계가 있는지를 나타내는 규칙입니다. 하나의 속성 값이 주어질때, 다른 속성 값이 자동으로 결정되는 경우 종속 관계가 성립합니다.
예를 들어, 학생 테이블에서 학번과 이름, 학년 등의 속성이 있다고 가정할 때, 같은 학번을 가진 학생들의 이름은 모두 동일하므로 이러한 경우, 이름 속성은 학번 속성에 함수 종속성을 가지게 됩니다. 이러한 함수 종속성은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
학번 → 이름
완전 함수 종속
x -> y(x가 y을 결정지음)라는 의존성이 있을 때, x의 모든 부분 집합이 y에 대해 결정지을 수 없다면 완전 함수 종속
ex) {stud_id, class_id} -> {grade} 이 있을 때, 부분 집합인 {stud_id}, {class_id} 는 {grade}를 결정지을 수 없으므로 {stud_id, class_id} -> {grade}는 완전 함수 종속
1. 제1 정규형 (1NF)
제1 정규형은 릴레이션에 속하는 속성의 속성 값이 모두 원자값(Atomic Value)만으로 구성되어야 한다.
원자값이란 더 이상 쪼개질 수 없는 값을 말한다.
예를 들어 위처럼 릴레이션이 이루어져 있다면, 제1 정규형을 만족하지 못한다. 학번이 100인 학생의 과목 번호와 성적이 2개로 이루어져 있기 때문이다. 따라서 제1 정규형이 되려면 다음과 같이 속성 값을 분리해주어야 한다.
제1 정규형에서는 어떠한 이상현상이 발생할까?
- 삽입 이상 : 학생이 새 과목을 수강 신청할 때 반드시 학생의 학과와 지도교수를 알아야 한다. (불필요한 정보)
- 삭제 이상 : 300번 학생이 C400 과목을 취소하면, 해당 과목에 대한 정보가 모두 사라진다.
- 갱신 이상 : 100번 학생이 지도교수를 변경할 때, P1인 행을 모두 찾아서 변경해주어야 한다.
제1 정규형에서 이러한 이상현상이 발생하는 이유는, 기본키(primary key)가 아닌 속성들이 기본키에 완전 함수 종속되지 못하고 부분 함수 종속되어 있기 때문이다. 즉, 기본키의 일부 속성에만 의존하고 있기 때문이다. 아래의 그림을 참고하면 기본키는 (학번, 과목 번호)이고, 지도교수와 학과가 부분 함수 종속되어 있다.
2. 제2 정규형 (2NF)
제2 정규형은 제1 정규형이면서, 기본키(primary key)에 속하지 않은 속성 모두가 기본키에 완전 함수 종속인 정규형을 말한다.
위 그림처럼 각 속성들이 모두 완전 함수 종속이 되도록 릴레이션을 분리시켜준다. 따라서 아래와 같이 릴레이션이 형성된다.
제2 정규형에도 여전히 이상현상이 존재한다.
- 삽입 이상 : 지도교수가 학과에 소속되어 있음을 추가할 때 반드시 지도 학생이 있어야 한다. (불필요한 정보 필요)
- 삭제 이상 : 300번 학생이 자퇴하는 경우 P3 교수의 학과 정보가 사라진다.
- 갱신 이상 : 지도교수의 학과가 변경되는 경우 모두 찾아서 변경시켜주어야 한다. (지도교수가 동일한 학생이 여러 명 있는 경우)
제2 정규형에서 이상현상이 여전히 발생하는 이유는 '이행적 함수 종속성' 때문이다. 이행적 함수 종속성은 속성이 A→B(B가 A에 종속)이고, B→C이면서 A→C의 관계에 있는 것을 말한다.
위 예시에서는 학번 → 지도교수, 지도교수 → 학과, 학번 → 학과의 관계가 존재한다.
따라서 지도교수의 학과를 추가하기 위해서 지도 학생까지 필요하게 되고, 학생이 자퇴하였는데 지도교수의 학과 정보가 사라지는 문제점이 발생하게 되는 것이다.
3. 제3 정규형 (3NF)
제3 정규형은 제2 정규형이면서, 이행적 함수 종속성을 제거한 정규형을 말한다.
즉, 기본키에 속하지 않은 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 아닐 때 제3 정규형이라고 한다. 다르게 표현하면, 기본키 이외의 속성이 그 외 다른 속성을 결정할 수 없는 것이다.
이렇게 이행적 함수 종속 관계에 있는 속성을 분리한다. 테이블로 나타내면 아래와 같다.
4. BCNF
BCNF (Boyce and Codd Normal Form)은 제3 정규형을 조금 더 강화시킨 개념이다. 강한 제3 정규형이라고도 한다.
아래와 같은 제3 정규형을 만족하는 릴레이션이 있다고 가정하자. 한 교수당 하나의 수업만 맡는다고 가정한다.
이렇게 되면 제3 정규형을 만족한다. 이 경우에는 어떤 이상현상이 생길까?
- 삽입 이상 : 새로운 교수가 특정 과목을 담당한다는 새로운 정보를 추가할 수 없다. 적어도 한 명 이상의 수강 학생이 필요하다.
- 삭제 이상 : 학번 100이 C234 과목을 취소하면, P2가 C234 과목을 담당한다는 정보도 삭제된다.
- 갱신 이상 : P1의 과목이 변경되면 P1인 행을 모두 찾아 변경시켜주어야 한다.
이러한 이상현상이 생기는 이유는, 결정자(Determinant)가 후보키(Alternative Key)로 취급되고 있지 않기 때문이다.
후보키는 슈퍼키(super key) 중에서 최소성을 갖는 키이므로 이 릴레이션에서는 (학번, 과목명)이나 (학번, 담당교수)가 후보키가 된다. 담당 교수만으로는 후보키가 될 수 없다.
하지만, 후보키가 아님에도 과목명을 결정할 수 있기 때문에 담당 교수는 결정자에 속한다.
이 이상현상을 해결하기 위해서 모든 결정자는 항상 후보키가 되도록 릴레이션을 분해해주면 강한 제3 정규형, 즉 BCNF를 만족하게 된다.
정규화에는 어떠한 장점이 있는가?
- 데이터베이스 변경 시 이상 현상(Anomaly) 제거 위에서 언급했던 각종 이상 현상들이 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.
- 데이터베이스 구조 확장 시, 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다. 이는 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향만을 미치게 되며 응용프로그램의 생명을 연장시킨다.
정규화의 단점
- 테이블 조인이 많아지고 성능이 저하될 수 있습니다.
- 데이터의 크기가 작아지지 않고, 오히려 증가할 수 있습니다.
단점에서 미루어보았을 때 어떠한 상황에서 정규화를 진행해야 하는가? 단점에 대한 대응책은?
조회를 하는 SQL 문장에서 조인이 많이 발생하여 이로 인한 성능저하가 나타나는 경우에 정규화를 적용하는 전략이 필요하다.
비정규화
정규화가 된 데이터베이스를 성능개선에 이유로 중복을 허용하도록 바꾸는것입니다.
비정규화의 대상
테이블에 대량 데이터가 있고 대량의 범위를 자주 처리하는 경우, 테이블에 지나치게 조인을 많이 사용하게 되어 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려울 경우가 있습니다.