10.1 정규화의 개념과 이상현상
이상(anomaly) 현상
- 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입,수정,삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용
정규화
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이상 현상을 제거하면서 데이터베이스를 올바르게 설계해 나가는 과정
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이상 현상이 발생하지 않도록, 릴레이션을 관련있는 속성들로만 구성하기 위해 릴레이션을 분해하는 과정이다.
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함수적 종속성을 판단하여 정규화를 수행한다.
이상 현상의 종류
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삽입 이상 : 새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
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갱신 이상 : 중복 튜플 중 일부만 변경하여 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제
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삭제 이상 : 튜플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제
함수적 종속성 (FD; Functional Dependency)
- 함수적 종속성을 이용하여 릴레이션을 연관성 있는 속성들로만 구성되도록 분해하여 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 나가는 과정
10.2 함수 종속
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x가 y를 함수적으로 결정한다.
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릴레이션 내의 모든 튜플에서 하나의 x 값에 대한 y값이 항상 하나이다.
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y가 x에 함수적으로 종속되어 있다는 표현과 같은 의미
함수 종속 관계 판단 시 유의 사항
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일반적으로 기본키와 후보키는 릴레이션의 다른 모든 속성들을 함수적으로 결정한다.
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기본키나 후보키가 아니어도 다른 속성 값을 유일하게 결정하는 속성은 함수 종속 관계에서 결정자가 될 수 있다.
완전 함수 종속
- 릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X에 함수적으로 종속되어 있지만, 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에는 종속되지 않음을 의미한다.
ex) 당첨여부는 {고객아이디, 이벤트번호}에 완전 함수 종속됨
부분 함수 종속
- 릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에도 함수적으로 종속됨을 의미한다.
ex) 고객이름은 {고객아이디, 이벤트번호}에 부분 함수 종속됨
10.3 기본 정규형과 정규화 과정
정규화 (normalization)
개념
- 함수 종속성을 이용해 릴레이션을 연관성이 있는 속성들로만 구성되도록 분해해서 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 가는 과정, 관련이 없는 함수 종속성은 별개의 릴레이션으로 표현한다.
주의 사항
- 정규화를 통해 릴레이션은 무손실 분해 되어야 한다.
- 릴레이션이 의미상 동등한 릴레이션들로 분해되어야 하고 분해로 인한 정보 손실이 발생하지 않아야 한다.
- 분해된 릴레이션들을 자연 조인하면 분해 전의 릴레이션으로 복원 가능해야 한다.
정규형 (NF ; Normal Form)
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릴레이션이 정규화된 정도
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각 정규형마다 제약조건이 존재
- 정규형의 차수가 높아질수록 요구되는 제약 조건이 많아지고 엄격해짐
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릴레이션의 특성을 고려해서 적합한 정규형을 선택
제 1정규형 (1NF)
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릴레이션의 모든 속성이 더는 분해되지 않는 원자값만 가지면 제 1정규형을 만족한다( 다중 값을 가지지 않음)
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제 1정규형을 만족해야 관계 데이터베이스의 릴레이션이 될 자격이 있다.
제 1정규형은 만족하지만 이상 현상이 발생하는 경우
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이상 현상의 발생 이유 : 기본키에 완전 함수 종속되지 못하고 일부분에 종속되는 속성이 존재하기 때문이다.
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문제 해결 방법 : 부분 함수 종속이 제거되도록 릴레이션을 분해한다.
- 분해된 릴레이션들은 제 2정규형에 속한다.
제 2정규형(2NF)
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릴레이션이 제 1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제 2정규형을 만족한다.
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제 1정규형에 속하는 릴레이션이 제 2정규형을 만족하게 하려면 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되도록 분해하면 된다.
제 2정규형은 만족하지만 이상 현상이 발생하는 경우
- 이상 현상 발생이유 : 이행적 함수 종속이 존재하기 때문이다.
- 문제 해결 방법 : 이행적 함수 종속이 제거되도록 릴레이션을 분해한다.
- 분해된 릴레이션들은 제 3정규형에 속한다.
이행적 함수 종속 (transitive FD)
- 릴레이션을 구성하는 3개의 속성 집합 X, Y, Z에 대해 함수 종속 관계 X->Y와 Y->Z가 존재하면 논리적으로 X->Z가 성립되는데 이때 Z가 X에 이행적으로 함수 종속되었다고 한다.
제 3정규형 (3NF)
릴레이션이 제 2정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제 3정규형을 만족한다.
모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않도록 분해한다.
보이스/코드 정규형 (BCNF)
필요성 : 하나의 릴레이션에 여러 개의 후보키가 존재하는 경우 제 3정규형까지 모두 만족해도 이상 현상이 발생할 수 있다.
의미 : 강한 제 3정규형 (strong 3NF)
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후보키를 여러 개 가지고 있는 릴레이션에 발생할 수 있는 이상현상을 해결하기 위해 더 엄격한 제약 조건을 제시한 것이다.
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릴레이션의 함수 종속 관계에서 모든 결정자가 후보키이면 보이스/코드 정규형에 속한다.
제 4정규형
릴레이션이 보이스/코드 정규형을 만족하면서, 함수 종속이 아닌 다치종속(MVD; Multi Valued Dependency)을 제거하면 제 4정규형에 속한다.
제 5정규형
릴레이션이 제 4정규형을 만족하면서 후보키를 통하지 않는 조인종속(JD; Join Dependency)을 제거하면 제 5정규형에 속한다.
정규화 시 주의 사항
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모든 릴레이션이 제 5정규형에 속해야만 바람직한 것은 아님
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일반적으로 제 3정규형이나 보이스/코드 정규형에 속하도록 릴레이션을 분해하여 데이터 중복을 줄이고 이상현상을 해결하는 경우가 많다.
📌 연습문제
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테이블 내에 존재하는 데이터의 중복을 해소하는 과정을 정규화라고 한다.
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이상현상은 잘못된 데이터베이스(테이블) 설계의 결과로 발생하며 삽입이상, 갱신이상, 삭제이상이 있다.
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어떤 릴레이션을 구성하는 속성들의 부분집합 X와 Y가 있을 때, 임의의 X값을 하나 선택했을 때 Y가 유일한 값으로 대응된다. 이 용어를 함수적 종속성이라고 한다.
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어떤 릴레이션에서 X, Y, Z라는 3개의 속성이 있을 때 X->Y, Y->Z란 종속 관계가 있을 경우 X->Z가 성립될 때 이행적 함수 종속이라고 한다.
