정규화는 데이터베이스 설계에서 데이터 중복을 줄이고 무결성을 유지하기 위한 프로세스입니다.
정규화를 통해 데이터를 구조화하면서 저장 공간을 절약하고, 데이터 갱신, 삭제, 삽입 시 발생할 수 있는 이상 현상을 방지할 수 있습니다.
여기서는 BCNF까지만 다루도록 하겠습니다.
정규화의 목적
- 데이터 중복 방지.
- 데이터 무결성 유지.
- 데이터베이스의 관리 효율성 향상.
핵심 규칙
- 하나의 테이블은 한 가지 주제를 표현해야 한다.
- 중복된 데이터는 별도의 테이블로 분리.
제 1 정규형(1NF)
모든 데이터는 원자값을 가져야 한다. (하나의 컬럼에 여러 값이 들어있지 않아야한다.)
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예시: 고객 테이블이 아래와 같이 구성되어 있다고 가정합니다.
고객ID 이름 구매 물품 ⭕ 1 홍길동 치약, 칫솔 ❌ 2 전우치 비누 -
문제점: 구매 물품을 별도의 테이블로 분리
1NF 변환 후:
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고객 테이블:
고객ID 이름 1 홍길동 2 전우치 -
구매 물품 테이블:
고객ID 구매 물품 1 치약 1 칫솔 2 비누
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제 2 정규형(2NF)
1NF 만족 + 부분 함수 종속 제거.(기본 키의 일부에 종속된 컬럼은 분리.)
쉽게 말해 일반속성은 주식별자 "전체"에 종속이어야 한다.
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예시: 아래 테이블에서 기본 키는 (학생ID, 과목)입니다.
학생ID 과목 점수 학생 이름 1 수학 90 홍길동 1 영어 85 홍길동 2 수학 88 전우치 -
문제점: 학생 이름은 학생ID에만 종속되므로, 과목과는 관계가 없습니다.
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해결방법: 학생 정보를 별도의 테이블로 분리.
2NF 변환 후
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학생 테이블
학생ID 학생 이름 1 홍길동 2 전우치 -
성적 테이블
학생ID 과목 점수 1 수학 90 1 영어 85 2 수학 88
제 3정규형(3NF)
2NF 만족 + 이행적 종속 제거.(주식별자를 제외한 일반속성들 간의 종속이 있으면 안된다.)
이행적 종속: A → B, B → C 관계가 있을 때, A가 C를 간접적으로 결정하는 경우 -
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예시: 아래 테이블에서 상품번호는 상품명에 종속되어 있습니다.
고객ID 이름 우편번호 지역 1 홍길동 12345 서울특별시 2 전우치 67890 부산광역시 -
문제점: 지역은 우편번호에 종속되어 있으므로 중복 데이터가 발생!
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해결방법: 우편번호와 지역 정보를 별도의 테이블로 분리.
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3NF 변환 후
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고객 테이블
고객ID 이름 우편번호 1 홍길동 12345 2 전우치 67890 -
우편번호 테이블
우편번호 지역 12345 서울특별시 67890 부산광역시
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BCNF
3NF 만족 + 모든 결정자가 후보 키여야 함.
- 결정자(Determinant): 어떤 속성 값을 기준으로 다른 속성을 고유하게 결정할 수 있는 속성(또는 속성 집합).
예: 학번 → 이름에서 학번은 결정자(이름은 중복될 수 있기때문) - 후보 키: 후보키는 테이블에서 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 최소 속성들의 집합을 의미.(유일성, 최소성)
그렇다면❗❗ BCNF가 필요한 이유는❓
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3NF는 대부분의 데이터 중복 문제를 해결하지만, 결정자가 후보키가 아닌 경우 데이터 이상(Anomaly)이 발생할 가능성이 남아 있다.
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BCNF는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 결정자를 후보키로 만드는 것을 목표로함.
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예시: 강의 테이블에서 강의실은 강사에 따라 결정.
강의실 시간 강의 강사 201 10:00 수학 홍길동 202 15:00 과학 홍길동 203 10:00 영어 김철수 204 15:00 체육 전우치 -
문제점: 강사가 강의실을 결정하지만, 강의는 기본키의 일부가 아니고, 후보 키가 아님.
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해결방법: 강의와 강사를 별도의 테이블로 분리
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강의-강사 테이블
강의 강사 수학 홍길동 과학 홍길동 영어 김철수 체육 전우치 -
강의실 시간표 테이블
강의실 시간 강의 201 10:00 수학 201 15:00 과학 202 10:00 영어 203 15:00 체육
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정규화의 장단점
장점:
- 데이터 중복 제거로 저장 공간 절약.
- 데이터 무결성 유지 및 이상 현상 방지.
- 데이터 갱신 및 관리 효율성 향상.
단점:
- 테이블 수 증가로 인해 JOIN 연산이 많아짐 -> 성능 저하.
- 설계 및 구현이 복잡해짐.
