이상 현상(Anomaly)
이상 현상은 테이블을 설계할 때 잘못 설계하여 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 논리적으로 생기는 오류를 말한다.
좋은 관계형데이터베이스를 설계하는 목적 중 하나가 정보의 이상 현상(Anomaly)이 생기지 않도록 고려해 설계하는 것
삽입 이상, 갱신 이상, 삭제 이상이 있다.
삽입 이상(Insertion Anomaly)
새로운 데이터를 삽입할 때, 의도와는 상관없이 데이터 무결성이 깨지는 현상
예시
데이터 중복(동일한 데이터가 여러 행에 중복되어 저장되는 경우)
-> 의미없는 데이터가 삽입될 수 있다.
갱신 이상(Update Anomaly)
데이터를 갱신할 때 발생하는 문제
예시
중복에 의한 갱신 이상(중복된 데이터 중 일부만 갱신되어, 데이터 일관성이 깨지는 경우)
삭제 이상(Deletion Anomaly)
데이터를 삭제할 때 발생하는 문제
예시
의도하지 않은 데이터 손실(특정 데이터를 삭제하려고 할 때, 그 데이터와 연결된 다른 데이터도 함께 손실되는 경우)
이상 현상은 대부분 정규화를 제대로 하지 않아서 생기는 것들이다.
Functional Dependency
한 테이블에 있는 두 개의 속성 집합 사이의 제약
X -> Y
(X, Y는 속성 집합)
속성 집합 X의 값 각각에 대해 항상 속성 집합 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수 종속이라 하고, X → Y라고 표기한다.
X 값에 따라 Y 값이 유일하게 결정된다.
x가 Y를 함수적으로 결정한다.
Y가 X에 함수적으로 의존한다.
member 테이블에서
member_id 값에 따라 {name, age}이 유일하게 결정된다.
따라서 {member_id} -> {name, age}
FD 파악하기
테이블의 스키마를 보고 의미적으로 파악해야 한다.
(테이블의 state를 보고 FD를 파악해서는 안된다)
주의 X -> Y, not Y -> X
{} -> Y
(Y는 언제나 하나의 값만을 가진다는 의미)
trivial FD
when X -> Y holds, if Y is subset of X, then X -> Y is trivial FD
Y가 X의 부분집합일 때의 X -> Y를 trivial FD라고 한다.
non-trivial FD
when X -> Y holds, if Y is not subset of X, then X -> Y is non-trivial FD
Y가 X의 부분집합이 아닐 때의 X -> Y를 trivial FD라고 한다.
만약 Y의 속성들과 X의 속성들 중, 겹치는 속성이 하나도 없을 때,
X -> Y를 completely non-trivial FD라고 한다.
Partial FD
when X -> Y holds, if any proper subset of X can determine Y, then X -> Y is partial FD
X -> Y를 만족할 때, X의 진부분집합 중 하나가 Y를 결정할 경우,
X -> Y를 부분 함수적 종속이라고 한다.
특정 테이블에서, 후보키 + α (슈퍼키)가 X이고 해당 테이블의 속성들이 Y에 왔을 때의 X -> Y는 부분 FD를 일 듯
Full FD
when X -> Y holds, if every proper subset of X can not determine Y, then X -> Y is full FD
X -> Y를 만족할 때, X의 어떤 진부분집합도 Y를 구별할 수 없을 때,
X -> Y를 완전 함수적 종속이라고 한다.
특정 테이블에서, 후보키가 X이고 해당 테이블의 속성들이 Y에 왔을 때의 X -> Y는 완전 FD를 일 듯
이행적 함수적 종속
X -> Y, Y -> Z를 만족하는 속성 집합 X, Y, Z가 있을 때,
X -> Z를 이행적 함수적 종속이라고 한다.
정규화(Normalization)
이상 현상(anomaly)를 최소화하기 위해
일련의 normal forms(NF)에 따라 relational DB를 구성하는 과정
normal forms
정규화 되기 위해 준수해야 하는 몇가지 규칙들
DB의 정규화 규칙
이전 normal form을 만족해야, 다음 단계로 진행할 수 있다
(어떤 테이블이 3NF를 만족한다 - 1NF, 2NF도 만족한다)
1NF
모든 attribute의 value는 atomic해야 한다.
(쪼개질 수 없는 단일 값이어야 한다)
2NF
모든 non-prime attribute는 모든 key에 대해 full FD를 만족해야 한다.
non-prime attribute
후보키를 제외한 attribute들
(다른 표현)
후보키가 X이고, 다른 attribute가 Y일때,
X -> Y가 Partial FD를 만족하지 않아야 한다.
3NF
모든 속성이 기본 키에 대해 이행적 함수적 종속이 없도록 하는 정규화 단계이다.
(non-prime attribute와 non-prime attribute 사이에는 FD가 있으면 안된다)
BCNF
모든 유효한 FD X -> Y에서, X가 슈퍼키여야 한다.
(여기서 Y는 X의 부분집합이 아니여야 함)
다른 표현
non-prime attribute가 key의 어떤 attribute도 FD하면 안된다.
(non-prime attribute -> key's attribute - 이렇게 되면 안됨)
정규화 과정을 거쳐, 테이블을 많이 쪼개다 보면
쿼리를 보낼 때 여러 테이블을 조인 해야 하므로,성능이 느려지는 이슈가 생길 수 있다.
반정규화(Denormalization)
데이터베이스 설계에서 정규화된 데이터 모델을
일부러 테이블/속성 중복을 통해 성능을 향상시키는 과정
테이블 단위 반정규화로, 테이블 병합/분할/추가 가 있다.
컬럼 단위 반정규화로, 중복/파생/이력테이블 컬럼 추가 등이 있다.
