📃 정규화(Normalization)

정규화란(Normalization)??

테이블 간에 중복을 최소화하여 데이터의 일관성, 유연성을 확보하기 위한 목적으로 데이터를 분해하는 과정이다.
정규화는 이상현상이 있는 릴레이션을 분해해서 이상현상을 없애는 과정이다. 이상현상이 존재하는 릴레이션을 분해하여 여러 개의 릴레이션을 생성하게 된다.

하지만 릴레이션 분해로 인해서 릴레이션 간의 JOIN 연산이 많아지게 된다.
조인으로 인해 성능 저하가 발생하면 반정규화를 통해 해결할 수 있다.

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제 1 정규화

• 제 1 정규화는 테이블의 컬럼이 원자값(하나의 값)을 갖도록 테이블을 분해하는 것이다.

제 2정규화

• 제 2 정규화는 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대해 부분 함수 종속을 제거하고 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것이다.
  쉽게 말해서 현재 테이블의 주제와 관련없는 컬럼을 다른 테이블로 분리하는 과정이다.

제 3정규화

• 제 3 정규화는 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것이다.
  기본 키가 아닌 일반 컬럼에만 종속된 컬럼을 다른 테이블로 빼는 과정이다.

BCNF 정규화

• BCNF 정규화란 제 3 정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되로록 테이블을 분해하는 것이다.

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반정규화

• 데이터베이스의 성능 향상을 위해 데이터의 중복은 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법이다.
• 조회의 성능은 향상되지만 데이터 모델의 유연성은 낮아진다.

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이상현상(Anomaly)

이상 현상은 테이블을 설계할 때 설계가 잘못되어 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 논리적으로 생기는 오류이다. 정규화를 통해서 문제를 해결할 수 있다.

갱신 이상(Update Anomaly)

• 테이블의 특정 데이터를 업데이트했을 때, 정상적으로 변경되지 않은 현상을 말한다. 여러 개의 데이터를 변경할 때, 변경되지 않은 행이 한 개라도 존재하면 데이터가 상이한 문제가 발생한다.

삽입 이상(Insertion Anomaly)

• 데이터를 삽입할 때 원하지 않는 데이터가 삽입되거나 불필요한 데이터를 추가해야 데이터를 삽입할 수 있는 문제를 말한다. 데이터를 삽입할 때, 데이터의 불일치나 무결성 위반 등의 문제가 발생하는 상황을 말한다.

삭제 이상(Deletion Anomaly)

• 튜플을 삭제했을 때, 필요한 데이터까지 함께 삭제되어 데이터 손실의 문제가 발생하는 것이다. 하나의 자료만 삭제하고 싶지만, 그 자료가 포함된 튜플 전체가 삭제됨으로 원하지 않은 정보 손실이 발생하게 된다.

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함수의 종속성

함수 종속은 데이터베이스의 릴레이션에서 두 개의 속성 집합 간 제약의 일종이다.
테이블의 한 필드 값(X)이 다른 필드 값(Y)을 결정하는 관계를 함수 종속이라고 할 수 있다. X는 결정자라고 할 수 있고 Y를 종속자라고 할 수 있다.
데이터의 논리적 구조를 설명하는데 중요한 개념이다.

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완전 함수 종속

• 완전 함수 종속은 해당 속성이 기본 키에 완전하게 종속되는 관계를 나타낸다.

• 종속자가 기본 키에만 종속되며 기본 키가 여러 속성으로 구성되어 있을 때, 테이블의 기본 키의 모든 속성들에 의해 결정되는 경우를 말한다. 여기서 모든 속성이라고 하면 A와 B 두 개의 속성이 있으면 A와 B를 모두 포함하는 것이다.

부분 함수 종속

• 부분 함수 종속성은 속성이 기본 키의 일부가 아닌 다른 비주요 속성에 종속될 때 발생한다.
• 릴레이션에서 기본 키가 복합 키일 때, 기본 키를 구성하는 속성 중 일부에게 종속된 경우를 부분 함수 종속이라고 한다.

이행적 함수 종속

• 릴레이션에서 X, Y, Z라는 3개의 속성이 있을 때, X -> Y, Y -> Z 란 종속 관계가 있을 경우, X -> Z가 성립될 때 이행적 함수 종속이라고 한다.