정규화

정규화

정규화란 “함수 종속성”을 이용하여 릴레이션을 연관성 있는 속성들로만 구성되도록 분해하는 과정

• 함수 종속성 : 릴레이션 속 어트리뷰트(속성)들 간의 연관성을 평가하기 위한 척도

정규화의 목표

정규화를 통해 이상 현상을 방지할 수 있다.

이상 현상

이상 현상(Anomaly)란 데이터베이스 내의 데이터가 중복되어 릴레이션 조작(삽입, 삭제, 갱신) 시 예상하지 못한 문제를 의미한다

1. 삽입 이상 : 의도하지 않는 데이터가 삽입되는 현상, 삽입 조건이 맞지 않아 삽입이 안 되는 현상

   

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   melon(고객 아이디), 성원용(고객이름), gold(등급) 정보를 삽입하고 싶지만 이벤트 번호, 당첨여부 속성은 NULL이 되면 안되기 때문에 삽입이 불가능함

2. 삭제 이상 : 원치 않은 정보까지 삭제되는 현상

   

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   아이디가 orange인 고객의 당첨여부 정보만 삭제하기 위해 튜플을 삭제 → 이벤트번호, 고객이름, 등급 정보까지 모두 삭제됨

3. 갱신 이상 : 일부 정보만 갱신되어 데이터 일관성이 깨지는 현상

   

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   아이디가 apple인 고객의 등급을 vip로 갱신함 → 일부 튜플만 갱신되어 데이터 일관성이 깨짐

함수 종속성

함수 종속성이란 같은 릴레이션 속의 어트리뷰트가 함수적으로 다른 어트리뷰트를 결정하는 종속 관계이다.

X(결정자) -> Y(종속자)

어트리뷰트 Y의 값이 어트리뷰트 X에 의해 결정될 때, 어트리뷰트 X와 Y는 함수 종속 관계를 가진다고 말한다.

• X : 결정자

• Y : 종속자

예시

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학번 어트리뷰트는 이름, 주소, 학년, 성별 어트리뷰트 값들을 결정짓는다.

• 기본키, 후보키는 다른 어트리뷰트들의 결정자가 될 수 있다.

완전 함수 종속

{X, Y}(결정자) -> A(종속자)
X -/-> A
Y -/-> A

특정 어트리뷰트(A)는 둘 이상의 어트리뷰트 조합({X, Y})의 종속자이지만, 결정자의 일부 어트리뷰트(X 또는 Y)에는 종속자가 아닌 경우이다.

부분 함수 종속

{X, Y}(결정자) -> A(종속자)
X(결정자) -> A(종속자)
Y(결정자) -> A(종속자)

특정 어트리뷰트(A)는 둘 이상의 어트리뷰트 조합({X, Y})의 종속자이고, 결정자의 일부 어트리뷰트(X 또는 Y)에도 종속자인 경우이다.

이행적 함수 종속

X(결정자) -> Y(종속자)
Y(결정자) -> Z(종속자)

X(결정자) -> Z(종속자)

어트리뷰트X가 Y의 결정자이고, Y가 Z의 결정자라면 X가 Z의 결정자가 된다.

정규화 단계

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1차 정규화에서 n차 정규화까지 진행하면서 데이터베이스의 바람직하지 않은 구조를 개선해 나간다.

• 보통 3차 정규화까지만 해도 충분하다고 한다.

• 실무에선 비용의 문제로 정규화를 안하는 경우가 있다. (릴레이션 간의 join 연산이 증가하여 질의 응답 시간이 늘어날 수 있기 때문)

🧩제 1 정규화

• 릴레이션의 모든 어트리뷰트가 원자값을 가져야 한다.

• 동일한 성격의 어트리뷰트가 여러개 존재하면 안된다.

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수강과목1, 수강과목2 처럼 동일한 성격의 어트리뷰트가 존재하면 안된다.

수강과목1, 수강과목2 처럼 동일한 성격의 어트리뷰트가 존재하면 안된다.

📎 제 1 정규화를 해도 `부분 함수 종속 관계`가 존재하기 때문에 삽입, 삭제, 갱신 이상현상이 발생한다.

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{고객아이디, 이벤트번호}(결정자)→ 당첨여부(종속자)
고객아이디 -/→ 당첨여부
이벤트번호 -/→ 당첨여부

🧩제 2 정규화

• 제 1 정규형에 속하면서

• 기본키가 아닌 모든 어트리뷰트들이 기본키에 완전 함수 종속된다

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📎 제 2 정규화를 해도 `이행적 함수 종속 관계`가 존재한다.

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고객아이디(결) -> 등급(종)
등급(결) -> 할인율(종)

고객아이디(결) -> 등급 -> 할인율(종)

🧩제 3 정규화

• 제 2 정규형에 속하면서

• 기본키가 아닌 모든 어트리뷰트들이 기본키에 이행적 함수 종속이 없어야 한다

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🧩BCNF(Boyce-Codd) 정규화

• 제 3 정규형을 강화한 버전

• 제 3 정규형을 만족하면서 모든 결정자가 후보키 집합에 속해있어야 한다

제 3 정규형을 만족하지만 BCNF 정규형을 만족하지 않는 경우

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후보키 = {학생, 과목}

{학생, 과목}(결정자) -> 교수(종속자)
{학생, 과목}(결정자) -> 학점(종속자)

교수(결정자) -> 과목(종속자) // BCNF 정규형에 속하지 않음

후보키 집합은 {학생, 과목}이다. 하지만 후보키가 아닌 교수 어트리뷰트가 과목 어트리뷰트의 결정자 역할을 하고 있기 때문에 BCNF 정규형에 속하지 않는다.

BCNF 정규화를 해보자

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반정규화

반정규화란 정규화를 진행한 릴레이션을 필요에 의해 다시 합치는 과정이다.

• 정규화를 진행하면 릴레이션이 분리된다 → JOIN 연산이 많아져 쿼리 응답시간이 길어지는 문제가 발생한다.

• 데이터 중복을 허용하면서 JOIN 연산을 줄이기 위해 반정규화를 진행한다

반정규화가 필요한 경우

• 데이터 조회시 JOIN 연산이 지나치게 많이 수행되는 경우

• 특정 데이터 또는 특정 범위만 자주 조회하는 경우

• 정규화를 진행하였지만 쿼리 응답 속도가 느린경우

• 요약, 집계 정보가 자주 요구되는 경우

정규화와 반정규화는 Trade-Off 관계

	정규화	반정규화
데이터 정합성, 일관성	높아진다	낮아진다
이상 현상	덜 발생	자주 발생
쿼리 성능	나빠질 수 있음	좋아질 수 있음