정규화
- 최소한의 데이터만을 1개의 Entity에 넣는식으로 데이터를 분해하는 과정
- 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 과정
- 데이터의 중복을 제거하고, 데이터 모델의 독립성을 확보
- Entity를 상세화 하는 과정으로 논리데이터 모델링 수행 시점에서 고려
- 제 1정규화 ~ 제 5정규화 / 실질적으로는 제 3정규화 까지 수행
이상현상 (Abnormality)
- 정규화를 하지 않아 발생하는 현상
- 삽입 이상 : 데이터를 삽입하기위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야함
- 갱신 이상 : 속성값 갱신 시 일부 튜플만 갱신되어 모순이 발생
- 삭제 이상 : 데이터 삭제 시 의도와 다른 값들도 연쇄 삭제됨
정규화 단계
제 1 정규화 (1NF)
- 테이블의 컬럼이 원자성(한 속성이 하나의 값을 갖는 특성)을 갖도록 테이블을 분해하는 단계
- 하나의 행, 컬럼의 값이 반드시 한 값만 입력되도록 행 분리
| 이름 | 구매상품 |
|---|---|
| 홍길동 | 샴푸, 린스 |
| 박길동 | 우유, 치즈 |
| 최길동 | 린스 |
| 이름 | 구매상품 |
|---|---|
| 홍길동 | 샴푸 |
| 홍길동 | 린스 |
| 박길동 | 우유 |
| 박길동 | 치즈 |
| 최길동 | 린스 |
제 2 정규화 (2NF)
- 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해
완전 함수 종속
: 기본키를 구성하는 모든 컬럼의 값이 다른 컬럼을 결정짓는 상태
| 학생번호 | 강의명 | 강의실 | 성적 |
|---|---|---|---|
| 1000 | 운영체제 | 본관 | A |
| 1001 | 운영체제 | 본관 | B |
| 1000 | 데이터베이스 | 자연관 | B+ |
| 1000 | 컴퓨터기초 | 본관 | A- |
| 1001 | 자료구조 | 자연관 | A |
기본키 (학생번호 + 강의명) 중 강의명에 읭해 강의실이 결정
-> 완전 함수 종속성 위배, 부분 함수 종속성을 가짐
-> PK와 부분 함수 종속성을 갖는 컬럼을 각각 다른 테이블로 분해
수강이력
| 학생번호 | 강의명 | 성적 |
|---|---|---|
| 1000 | 운영체제 | A |
| 1000 | 데이터베이스 | B+ |
| 1000 | 컴퓨터기초 | A- |
| 1001 | 운영체제 | B |
| 1001 | 자료구조 | A |
강의실
| 강의명 | 강의실 |
|---|---|
| 운영체제 | 본관 |
| 컴퓨터기초 | 본관 |
| 데이터베이스 | 자연관 |
| 자료구조 | 자연관 |
제 3 정규화 (3NF)
- 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분리
이행적 종속
A->B, B->C의 관계가 성립할 때, A->C가 성립되는것을 말함 - (A,B), (B,C)로 분리하는것이 제 3 정규화
구매
| 고객번호 | 상품명 | 가격 |
|---|---|---|
| 1001 | 우유 | 2500 |
| 1002 | 치즈 | 3500 |
| 1003 | 소시지 | 4000 |
| 1004 | 우유 | 2500 |
구매
| 고객번호 | 상품명 |
|---|---|
| 1001 | 우유 |
| 1002 | 치즈 |
| 1003 | 소시지 |
| 1004 | 우유 |
상품
| 상품명 | 가격 |
|---|---|
| 우유 | 2500 |
| 치즈 | 3500 |
| 소시지 | 4000 |
BCNF(Boyce-Codd Normal Form) 정규화
- 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것
제 4 정규화
- 여러 컬럼들이 하나의 컬럼을 종속시키는 경우 분해하여 다중값 종속성을 제거
제 5 정규화
- 조인에 의해서 종속성이 발생되는 경우 분해
반정규화=역정규화(De-Normaliztion)
- DB성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하고 Join을 줄이는 DB성능 향상 방법
- Select 속도는 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아짐
(비정규화는 정규화를 수행하지 않음을 의미한다)
반정규화 수행 케이스
- 정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상되지만 수행속도가 느린경우
- 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우
- 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
- 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우
홍쌤의 데이터랩
SQLD 1과목 완벽 정리 (2024년 신유형 반영) 강의에 대해
공부 및 개인적으로 정리한 글 입니다.
반정규화 방법
| 기법분류 | 기법 | 내용 |
|---|---|---|
| 1:1관계 | 1:1관계를 통합하여 성능향상 | |
| 테이블병합 | 1:M관계 | 1:M관계를 통합하여 성능향상 |
| 슈퍼/서브타입 | 슈퍼/서브 관계를 통합하여 성능 향상 | |
| 테이블 | 수직분할 | 컬럼 단위의 테이블을 DISK I/O를 분산처리하기 위해 테이블을 1:1로 분리하여 성능향상 |
| 분할 | 수평분할 | 행(레코드) 단위로 집중 발생되는 트랜잭션을 분석하여 DISK I/O 및 데이터 접근의 효율성을 높여 성능을 향상하기 위해 행 단위로 테이블을 쪼갬 |
| 중복테이블 추가 | 다른 업무이거나 서버가 다른 경우 동일한 테이블 구조를 중복하여 원격 조인을 제거하고 성능을 향상 | |
| 테이블 추가 | 통계테이블 추가 | SUM, AVG등을 미리 수행하여 계산해 둠으로써 조회 시 성능을 향상 |
| 이력테이블 추가 | 이력테이블 중에서 마스터 테이블에 존재하는 레코드를 중복하여 이력테이블에 존재하는 방법 |
