정규화(normalization)

정규화(Normalization)이란?

정규화(Normalization)의 기본 목표는 테이블 간에 중복된 데이타를 허용하지 않는다는 것이다. 중복된 데이터를 허용하지 않음으로써 무결성(Integrity)를 유지할 수 있으며, DB의 저장 용량 역시 줄일 수 있다.

이러한 테이블을 분해하는 정규화 단계가 정의되어 있는데, 여기서 테이블을 어떻게 분해되는지에 따라 정규화 단계가 달라지는데, 각각의 정규화 단계에 대해 자세히 알아보도록 하자. 

제1 정규화

제1 정규화란 테이블의 컬럼이 원자값(Atomic Value, 하나의 값)을 갖도록 테이블을 분해하는 것이다. 예를 들어 아래와 같은 고객 취미 테이블이 존재한다고 하자. 

위의 테이블에서 추신수와 박세리는 여러 개의 취미를 가지고 있기 때문에 제1 정규형을 만족하지 못하고 있다. 그렇기 때문에 이를 제1 정규화하여 분해할 수 있다. 제1 정규화를 진행한 테이블은 아래와 같다.

이 결과로 반복 그룹을 제거한다.

제2 정규화

제2 정규화란 제1정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것이다. 여기서 완전 함수 종속이라는 것은 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 것을 의미한다. 예를 들어 아래와 같은 수강 강좌 테이블을 살펴보자. 

이 테이블에서 기본키는 (학생번호, 강좌이름)으로 복합키이다. 그리고 (학생번호, 강좌이름)인 기본키는 성적을 결정하고 있다.

(학생번호, 강좌이름) --> (성적)

그런데 여기서 강의실이라는 컬럼은 기본키의 부분집합인 강좌이름에 의해 결정될 수 있다. (강좌이름) --> (강의실)즉, 기본키(학생번호, 강좌이름)의 부분키인 강좌이름이 결정자이기 때문에 위의 테이블의 경우 다음과 같이 기존의 테이블에서 강의실을 분해하여 별도의 테이블로 관리하여 제2 정규형을 만족시킬 수 있다.

이 결과로 부분 함수 종속 제거 → 삽입/갱신 이상 해결을 만들어 낼 수 있다.

제3 정규화

제3 정규화란 제2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것이다. 여기서 이행적 종속이라는 것은 A -> B, B -> C가 성립할 때 A -> C가 성립되는 것을 의미한다. 예를 들어 아래와 같은 계절 학기 테이블을 살펴보자. 

기존의 테이블에서 학생 번호는 강좌 이름을 결정하고 있고, 강좌 이름은 수강료를 결정하고 있다. 그렇기 때문에 이를 (학생 번호, 강좌 이름) 테이블과 (강좌 이름, 수강료) 테이블로 분해해야 한다. 

이행적 종속을 제거하는 이유는 비교적 간단하다. 예를 들어 501번 학생이 수강하는 강좌가 스포츠경영학으로 변경되었다고 하자. 이행적 종속이 존재한다면 501번의 학생은 스포츠경영학이라는 수업을 20000원이라는 수강료로 듣게 된다. 

물론 강좌 이름에 맞게 수강료를 다시 변경할 수 있지만, 이러한 번거로움을 해결하기 위해 제3 정규화를 하는 것이다. 즉, 학생 번호를 통해 강좌 이름을 참조하고, 강좌 이름으로 수강료를 참조하도록 테이블을 분해해야 하며 그 결과는 다음의 그림과 같다.

다음 과정으로 이행적 종속 제거 → 갱신 이상 해결한다.

BCNF 정규화

BCNF 정규화란 제3 정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것이다. 예를 들어 다음과 같은 특강수강 테이블이 존재한다고 하자.

특강수강 테이블에서 기본키는 (학생번호, 특강이름)이다. 그리고 기본키 (학생번호, 특강이름)는 교수를 결정하고 있다. 또한 여기서 교수는 특강이름을 결정하고 있다.

그런데 문제는 교수가 특강이름을 결정하는 결정자이지만, 후보키가 아니라는 점이다. 그렇기 때문에 BCNF 정규화를 만족시키기 위해서 위의 테이블을 분해해야 하는데, 다음과 같이 특강신청 테이블과 특강교수 테이블로 분해할 수 있다.

1. 데이터베이스 정규화의 장점

1) 데이터 중복 감소
정규화의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 중복을 줄여준다는 것입니다. 중복된 데이터는 저장 공간을 낭비할 뿐만 아니라, 데이터 변경 시 여러 테이블을 수정해야 하는 번거로움을 초래합니다. 예를 들어, 직원 정보가 여러 테이블에 중복되어 있으면, 한 명의 직원의 정보를 수정할 때 모든 테이블을 업데이트해야 합니다. 하지만 정규화된 구조에서는 한 곳에서만 수정하면 되므로 유지보수가 훨씬 간단해집니다.

2) 데이터 무결성 보장
정규화를 통해 데이터의 일관성과 정확성을 유지할 수 있습니다. 테이블 간에 관계를 명확하게 정의하고, 데이터가 일관되게 입력되도록 강제함으로써 데이터 무결성을 확보할 수 있습니다. 이는 잘못된 데이터 입력이나 갱신 시 오류를 방지할 수 있습니다.

3) 저장 공간 효율화
정규화를 통해 불필요한 중복 데이터를 제거함으로써 데이터베이스의 저장 공간을 절약할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터베이스에서는 저장 공간이 중요한 자원이므로, 정규화를 통해 효율적인 공간 활용이 가능합니다.

4) 데이터베이스 성능 향상
정규화된 데이터베이스는 불필요한 데이터 중복을 제거하고, 데이터를 논리적으로 나누어 저장하기 때문에 데이터의 수정, 삭제, 업데이트 시 성능이 향상될 수 있습니다. 테이블 간의 관계가 명확해지고, 쿼리 성능이 향상되는 경우도 많습니다.

2. 데이터베이스 정규화의 단점

1) 복잡한 조인(Join) 쿼리
정규화는 데이터를 여러 테이블로 분할하여 저장하기 때문에, 데이터를 조회할 때 여러 테이블을 조인(Join)해야 할 수 있습니다. 이는 쿼리의 복잡성을 증가시키며, 특히 많은 데이터를 조회할 때 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 복잡한 쿼리는 더 많은 처리 시간을 필요로 하며, 성능을 저하시키는 요인이 될 수 있습니다.

2) 성능 저하 가능성
모든 경우에서 정규화가 성능을 높이는 것은 아닙니다. 예를 들어, 읽기 성능이 중요한 시스템에서 지나치게 정규화된 데이터베이스는 다수의 조인을 필요로 하여 성능이 떨어질 수 있습니다. 특히, 대규모의 읽기 작업이 많은 환경에서는 비정규화된 구조가 더 유리할 수 있습니다.

3) 설계와 관리의 복잡성 증가
정규화는 데이터베이스의 설계를 더 복잡하게 만들 수 있습니다. 테이블의 수가 많아지고, 이들 간의 관계를 설계하는 과정이 까다로워집니다. 따라서 정규화를 적절히 적용하기 위해서는 깊은 이해가 필요하며, 관리와 유지보수가 어려워질 수 있습니다.

4) 트랜잭션 처리의 복잡성
정규화된 데이터베이스는 여러 테이블에 데이터를 나누어 저장하기 때문에, 하나의 트랜잭션이 여러 테이블에 영향을 미칠 수 있습니다. 이로 인해 트랜잭션을 처리하는 과정이 복잡해질 수 있으며, 다중 테이블에 걸친 트랜잭션을 처리하는 데 더 많은 자원을 필요로 할 수 있습니다.