👨🏻‍🏫정규화

정규화가 무엇인가요?정규화를 하지 않을 경우, 발생할 수 있는 이상현상에 대해 설명해 주세요.

• 각 정규화에 대해, 그 정규화가 진행되기 전/후의 테이블의 변화에 대해 설명해 주세요.
• 정규화가 무조건 좋은가요? 그렇지 않다면, 어떤 상황에서 역정규화를 하는게 좋은지 설명해 주세요.

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✍🏻정규화

• 이상현상이 있는 릴레이션을 분해하여 이상현상을 없애는 과정
• 이상현상이 존재하는 릴레이션을 분해하여 여러 개의 릴레이션을 생성
• 단계별로 구분하여 정규형이 높아질수록 이상현상은 줄어들게 된다.

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🤹🏻‍♀️ 이상현상이란?

• 삭제이상(deletion anomly) : 투플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상
  → 연쇄삭제(triggered deletion) 문제 발생

• 삽입이상(insertion anomly) : 투플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL 값을 입력해야 하는 현상
  → NULL 값 문제 발생

• 수정이상(update anomly) : 투플 수정 시 중복된 데이터의 일부만 수정되어 데이터의 불일치 문제가 일어나는 현상
  → 불일치(inconsistency) 문제 발생

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👍🏻장점

• 데이터베이스 변경 시 이상 현상(Anomaly)을 제거
• 정규화된 데이터베이스 구조에서는 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장 시, 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다.
• 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향만을 미치게 되어 응용프로그램의 생명을 연장시킨다.

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👎🏻단점

• 릴레이션의 분해로 인해 릴레이션 간의 JOIN연산이 많아진다.
• 조인이 많이 발생하여 성능 저하가 나타나면 반정규화(De-normalization)를 적용할 수도 있다.

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🖖🏻반정규화(=역정규화)

정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법

• 즉, 성능 향상을 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정을 의미한다. 반정규화를 적용하면 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험이 있다.

• 정규화된 데이터베이스에서 성능을 개선하기 위해 사용되는 전략

• 데이터를 조회할 때 조인으로 인한 성능저하가 예상될 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 수행한다.

• 역정규화는 데이터베이스의 비용을 최소화하기 위해 중복을 허용하며 Entity를 다시 통합하거나 분할하여 정규화 과정을 통해 도출된 DB 구조를 재조정하는 과정이다.

• Join이 너무 많아지는 DB 설계와 쿼리는 요청을 처리하는 시간을 증가시키는 문제가 있기 때문에 모든 주요 Entity를 분리하는 것이 좋은 것이 아니라 DB의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있는 구조화 과정을 거치는 것이 필요하다.

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🧾정규화 절차

• 정규화는 제1 정규화부터 제5 정규화까지 있지만 제3 정규화까지만 수행

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🕵🏻‍♀️제 1정규형(1NF)

모든 속성 값이 원자값을 가질 때

고객취미들(이름, 취미들) 릴레이션을 고객취미(이름, 취미) 릴레이션으로 바꾸어 저장하면 제 1정규형을 만족함

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제 2정규화

제 1정규형이고 기본키가 아닌 속성이 기본키에 완전 함수 종속일 때

완전 함수 종속?

• 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 것
• 아래 테이블의 기본키는 {학생 번호, 강좌이름} 이라는 복합키이고 성적을 결정하고 있다.
  그런데 여기서 '강의실' 컬럼은 기본 키의 부분집한인 {강좌이름}에 의해 결정될 수 있다.
  이런 경우가 바로 기본키의 부분 집합(강좌이름)이 결정자(강의실을 결정)가 되는 경우이다.

데이터베이스의 강의실이 공학관 210으로 변경되었다고 하자.

그럼 모든 데이터베이스의 강의실을 찾아 변경해주어야 하는데 만약 데이터가 엄청 많을 때는 문제가 발생하겠지 않은가?!

쉽게 현재 테이블 주제와 별 상관이 없는 컬럼을 다른 테이블로 빼는 작업이라고 생각하자!

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제 3정규화

제 2정규형이고 기본키가 아닌 속성이 기본키에 비이행적(non-transitive)으로 종속할 때(직접 종속)

이행적 종속

• A → B, B → C가 성립할 때 A → C가 성립되는 함수 종속성

이를 해결하려면 이런 식으로 (학생 번호, 강좌이름) 테이블과 (강좌 이름, 수강료) 테이블로 분해하면 된다.

📍 왜 이행적 종속을 제거해야 할까?

예를들어서 학생 번호가 501인 학생은 데이터 베이스 강좌를 수강할 것이고 수강료로 2만원을 지불할 것이다.

이 때 이행적 종속이 테이블에 존재한다면 501 학생이 수강할 강좌를 스포츠 경영학으로
변경한다면 원래 스포츠 경영학은 만 오천원인데, 2만원에 수강하게 되는 오류가 발생한다.

물론 수강료 컬럼도 같이 변경해줄 수도 있지만 이렇게 되면 번거롭다.

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BCNF

함수 종속성 X → Y가 성립할 때 모든 결정자 X가 후보키이면 BCNF 정규형이라고 함

• 이 테이블에서 기본키는 {학생 번호, 특강이름} 이고 교수를 결정하고 있다.
• 또한 교수는 특강 이름을 결정할 수 있다.
• 여기서 교수는 특강이름을 결정하는 결정자 이지만 후보키는 아니다.
• 이런 경우 데이터가 중복되고 김교수의 특강이름이 소셜네트워크의 이해로 바뀌었다면
  두개의 row를 갱신해야 하는 문제가 있다.

특강수강 릴레이션에서 이상현상을 일으키는 (교수, 특강이름)을 분해함

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그니까 쉬운 말로 정리하자면

정규화는 테이블을 분리해서 이상 현상을 없애는 거라고도 할 수 있고 중복을 없애는 거라고도 할 수 있는 건데

• 제 1 정규화는 모든 컬럼이 하나의 값만 갖게 하는 것

• 제 2 정규화는 거기다가 플러스로 기본키의 부분 집합이 결정자가 되면 안된다는 것

• 제 3 정규화는 플러스로 a->b b->c일때 a->c도 만족하면 안 된다는 것

• BCNF 정규화는 플러스로 결정자인데 후보키가 아닌게 있으면 안 된다는 것

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참고
https://code-lab1.tistory.com/48
https://youtu.be/Y1FbowQRcmI