반정규화란?

반정규화란?

반정규화 (Denormalization)는 데이터베이스 설계에서 정규화(Normalization)의 반대 개념이다. 정규화는 데이터베이스 테이블을 작은 단위로 분해하여 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하기 위한 프로세스이다.

반면에 반정규화는 성능 최적화와 질의 실행 속도를 향상시키기 위해 데이터 중복을 허용하거나 테이블을 병합하는 과정입니다.

적용 이유

• 질의 성능 향상: 데이터베이스의 대용량 데이터를 검색하거나 조인 연산을 수행할 때 정규화된 테이블은 복잡한 조인을 필요로 하며, 이는 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 반면 반정규화된 테이블은 질의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 응답 시간 개선: 데이터를 검색하거나 갱신하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위해 데이터 중복을 허용하고, 복잡한 연산 없이도 빠르게 데이터에 접근할 수 있다.

• 복잡성 감소: 데이터 모델의 복잡성을 줄이기 위해 반정규화를 사용할 수 있다.

주의사항

• 데이터 무결성 위험: 데이터 중복을 허용하면 데이터 무결성 위험을 증가시킬 수 있다. 데이터가 여러 테이블에 중복 저장되므로 데이터가 일관되게 유지되지 않을 가능성이 있다.

• 유지보수 복잡성: 반정규화된 데이터베이스는 데이터 구조가 더 복잡해질 수 있으므로 유지보수가 어려워질 수 있다.

• 저장 공간 소모: 데이터 중복으로 인해 저장 공간이 더 많이 필요할 수 있다.

반정규화 예시

물리적 위치와 해당 위치의 지역 정보를 저장하는 데이터베이스를 가정해 보자. 정규화된 데이터베이스 설계와 반정규화된 데이터베이스 설계를 비교해보자.

정규화된 데이터베이스 설계

• Locations 테이블: 위치 정보를 저장.

  • LocationID (Primary Key)
  • Latitude
  • Longitude
  • CityID (외래 키)

• Cities 테이블: 도시 정보를 저장.

  • CityID (Primary Key)
  • CityName
  • CountryID (외래 키)

• Countries 테이블: 국가 정보를 저장.

  • CountryID (Primary Key)
  • CountryName

이 정규화된 구조는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장한다. 그러나 위치 정보를 검색할 때 여러 테이블 간의 조인이 필요할 수 있으며, 이로 인해 성능 문제가 발생할 수 있다.

반정규화된 데이터베이스 설계

• Locations 테이블: 위치 정보와 도시 정보를 함께 저장.
  • LocationID (Primary Key)
  • Latitude
  • Longitude
  • CityName
  • CountryName

이 반정규화된 구조에서는 위치 정보와 해당 위치의 도시 및 국가 정보가 함께 저장된다. 이렇게 하면 위치 정보를 검색할 때 조인 연산이 필요하지 않으므로 질의 성능이 향상돤다. 하지만 데이터 중복이 발생하며, 데이터 무결성을 일부 포기하는 측면이 있다.

반정규화는 특정 상황에서 유용할 수 있지만, 항상 데이터 모델과 응용 프로그램의 요구 사항을 고려하여 신중하게 적용해야 한다. 일반적으로는 정규화된 데이터 모델을 기본으로 설계하고, 성능 문제가 발생하거나 특정 쿼리의 최적화가 필요한 경우에만 반정규화를 고려하는 것이 좋은 방법이다.