ER schema를 테이블로 매핑하고 나면 Update anomalies(갱신 이상)에 직면한다.
Normalization(정규화)는 Functional dependency(함수적 종속성)과 pk를 바탕으로 relation schema를 분석함으로써 3가지 갱신 이상을 해결하고 중복을 최소화한다.
📌 Intro
좋은 데이터베이스 스키마란 무엇인가.
중복, 갱신 이상, data loss를 방지하고
구현하고자 한 real world를 잘 나타내고
attribute 간의 관계를 보장하고
무결성 제한 조건을 지키며
효율적이어야 한다.
📙 Update anomaly(갱신 이상)
Modification anomaly(수정 이상)
- 튜플을 수정할 때, 데이터 일관성이 깨진다.
- 튜플을 수정할 때, 무수한 중복으로 인해 전체를 뒤지며 수정해야 한다.
Insertion anomaly(삽입 이상)
- 튜플을 삽입할 때, 불필요한 정보도 같이 삽입해야 한다.
Deletion anomaly(삭제 이상)
- 튜플을 삭제할 때, 중요 정보도 함께 삭제해야 한다.
📙 Bad design 예시
EMPLOYEE relation처럼 디자인이 되어있다고 가정하자. EMPLOYEE는 최대 2개 부서에 소속될 수 있다.
Y.PARK 직원을 보면 1개 부서에 소속되어 있지만 DNO2, DNAME2에 널값을 주어야만 튜플을 삽입할 수 있다.(삽입 이상)
삽입 이상으로 인해 7.1그림의 테이블을 7.2그림의 테이블로 대신했다고 했을 때, 각 직원의 부서 최대 개수 제한 요구 사항의 의미가 사라진다.
중복
- 직원 튜플이 직원이 속한 부서의 수이기 때문에 EMPNAME, EMPNO, ADDRESS, TELEPHONE이 그만큼 중복된다.
수정 이상
- 부서의 이름을 바꿀 때, 해당 부서에 속한 일부 직원 튜플에서만 그 이름을 변경한다면 데이터 일관성이 깨져버린다.
삽입 이상
- 새로운 부서가 생성되었다고 했을 때, 해당 부서에 아직 아무도 없다면 부서 정보를 삽입할 수 없다.
삭제 이상
- 어떤 부서에 직원이 한 명만 있다고 할 때, 그 직원 삭제하면 부서 정보도 같이 날라간다.
📙 Relation decomposition
필요시 분해된 relation으로부터 original relation을 보장해야 한다는 원칙을 지키며 하나의 relation을 2개로 쪼갠다.
쪼개진 테이블의 정보의 양은 원래의 테이블에서 변동될 수 있지만 정보는 일치해야 한다.
테이블 분할은 테이블 내에 존재하는 함수적 종속성에 기반한다.
7.3으로 변경했을 때 갱신 이상은 해결된다.
-
수정 이상
2, 3번 부서와 같이 여러 명의 직원이 소속되어 있어도 DEPTNAME field가 EMPLOYEE 테이블에 포함되어 있지 않기 때문에 수정 이상이 발생하지 않는다. -
삽입 이상
삽입할 새로운 부서에 소속 직원이 없더라도 DEPARTMENT 테이블의 pk는 DEPTNO이기 때문에 DEPARTMENT 테이블에 새 부서 정보를 삽입할 수 있다. -
삭제 이상
소속 직원이 한 명인 부서에서 해당 직원을 삭제하더라도 부서의 정보는 DEPARTMENT 테이블에 남아 있기 때문에 사라지지 않는다.
그러나 두 개의 부서일 경우 두 개의 튜플이 삽입되어 중복되기 때문에 1NF를 만족하지는 않는다.
📙 정규화 단계
first normal form(제 1정규화)
- 속성은 원자값을 가져야 한다.
second normal form(제 2정규화)
- 부분 함수 종속성을 제거한다.
third normal form(제 3정규화)
- 이행적 함수 종속성을 제거한다.
BCNF(Boyce-Codd normal form)
- 결정자가 후보키가 아닌 것을 제거한다.
fourth normal form(제 4정규화)
fifth normal form(제 5정규화)
