1. Anomaly?
- 테이블 내의 데이터 중복에 의해 발생되는 데이터 불일치 현상
- Normalization (정규화)를 통해 방지 가능
- Normalization?
: 관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화 하기 위해 데이터를 구조화 하는 것
- Normalization?
2. Anomaly 종류
1) Insert Anomaly (삽입 이상)
- 새 데이터를 삽입하기 위해, 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 것
2) Update Anomaly (갱신 이상)
- 중복 튜플 중, 일부만 변경되어 데이터가 불일치 되는 것
3) Deletion Anomaly (삭제 이상)
- 필요한 정보를 함께 삭제 하지 않고서는 어떤 정보를 삭제하는 것이 불가능 한 것
- 하나의 튜플이 삭제를 원하지 않은 속성값도 가지고 있을 때, 삭제 시 같이 지워지는 것
[ 예시 ]
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위 테이블은 한 회사의 근무자(employee) 테이블이다.
근무자가 속한 부서(Department), 참여하고 있는 학생 그룹(Student_Group)을 나타낸다.
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삽입 이상
새로운 부서 Engineering이 신설되었고 아직 근무자는 없다고 가정해보자.
하지만 이 부서에 관련한 정보는 불필요한 정보(ID, Name, StudentGroup)를 함께 입력하지 않는 한 위 테이블에 입력할 수 없다.
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갱신 이상
만약에 A. Bruchs의 부서가 CIS에서 Marketing으로 바뀌었다고 가정해보자.
테이블의 4, 5번째 행의 CIS를 둘 다 바꾸지 않고 4번째만 바꾼다면, 5번째 튜플과 내용이 불일치 하게 된다.
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삭제 이상
만약에 Accounting 부서에 속한 사람이 J.Longfellow 단 한 명이라고 가정하자.
J.Longfellow의 정보(첫번째 행)를 삭제하면 Accounting 부서에 대한 정보도 사라지게 된다.
