DB를 설계하는 방법의 기본이 되는 functional dependency(함수 종속)에 대해 알아보자
모든 내용은 영상을 참고해 정리한 내용이다!
Functional dependency
한 테이블에 있는 두 개의 attribute(s) 집합 사이의 제약
| empl_id(pk) | empl_name | birth_date | position | salary | dept_id |
|---|
가 있다 하자.
집합 X: {empl_id}
집합 Y: {empl_name, birth_date, position, salary}
라고 한다면 의미적으로 X 값이 같으면 Y 값도 같다는 것을 알 수 있다.
이렇게 X값에 따라 Y값이 유일하게 결정될때
X가 Y를 함수적으로 결정한다(functionally determine)
Y가 X에 함수적으로 의존한다(functionally dependent)
라 말할 수 있고, 두 집합 사이의 이런 제약 관계를 functional dependency(FD)라고 부른다
그리고 X -> Y로 표현한다.
이런 FD 관계는 테이블의 데이터를 보고 판단하면 안되고 스키마를 보고 의미적으로 파악해야 한다.
즉, 테이블에 employee 이름에 따라 생일이 모두 다르다고 FD라 판단하면 안된다. 실제 동명이인이 있을 수 있어 employee_name이 같아도 생일이 다를 수 있기 때문이다.
위의 집합 Y에 만약 dept_id도 추가되면 X -> Y를 만족할 수 있을까?
이는 회사의 정책에 따라 다를것이다. 임직원이 하나 이상의 부서에 속할 수 있다면 FD가 될 수 없지만 하나의 부서에만 속하게 된다면 X -> Y를 만족할 것이다.
X -> Y를 만족한다고 Y -> X도 만족하진 않는다.
X: empl_id
Y: empl_name
일때 X -> Y는 만족한다. 하지만 Y -> X는 만족하지 않는데, 동명이인이 있는 경우 Y가 같아도 X는 달라질 수 있기 때문이다.
{} -> Y
공집합이 Y를 결정한다. 즉, Y값은 언제나 하나의 값만을 가진다는 의미이다.
특정 attribute에 따라 Y가 바뀌는게 아닌 항상 같은 값을 가짐.
Trivial functional dependency
X -> Y이고, 이때 Y가 X의 부분집합이면 X -> Y를 trivial FD라고 한다.
ex. {a, b, c} -> {c}, {a, b, c} -> {a, b, c}
Non-trivial functional dependency
X -> Y이고, 이때 Y가 X의 부분집합이 아니면 X -> Y는 non-trivial FD라 한다.
ex. {a, b, c} -> {b, c, d}
{a, b, c} -> {d, e} <- 이 경우는 X와 Y에 겹치는 부분이 하나도 없음. 이럴땐 completely non-trivial FD라고 함
Partial functional dependency
X -> Y이고, X의 proper subset이 Y를 결정지을 수 있다면, X -> Y는 partial FD이다.
X의 proper subset이란? X의 부분 집합이지만 X와 동일하진 않은 집합
ex. X = {a, b} 이면 X의 proper subset은 {}, {a}, {b}가 될 수 있다.
하지만 {a, b}는 proper subset이 아니다!
partial FD의 예를 알아보자.
{empl_id, empl_name} -> {birth_date}이란 FD가 있을 때
사실 empl_id만으로 birth_date가 결정된다.
따라서 {empl_id, empl_name} -> {birth_date}는 partial FD라 할 수 있다.
Full functional dependency
X -> Y이고, X의 proper subset이 Y를 결정지을 수 없다면(즉, X 전체만이 Y를 결정지을 수 있음), X -> Y는 full FD이다.
{stu_id, class_id} -> {grade}인 FD가 있다.
하지만 {stu_id, class_id}의 proper subset인 {stu_id}, {class_id}, {}는 {grade}를 결정지을 수 없다.
따라서 {stu_id, class_id} -> {grade}는 full FD이다.
