- 머릿말
모델링 시 최대한 중복 데이터를 허용하지 않아야 저장공간의 효율적 사용과 업무 프로세스의 성능을 기대할 수 있다. 이러한 중복 데이터를 허용하지 않는 방식으로 테이블을 설계하는 방식을 정규화라고 한다.
● 정규화(DB Normalization)의 개념
- 하나에 엔티티에 많은 속성을 넣게 되면, 해당 엔티티를 조회할 때 마다 많은 양의 데이터가 조회될 것이 므로 최소한의 데이터만을 하나의 엔티티에 넣는식으로 데이터를 분해하는 과정을 정규화라고 한다.
- 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 과정이라고 볼 수 있음
- 데이터의 중복을 제거하고 데이터 모델의 독립성을 확보
- 데이터 이상현상을 줄이기 위한 데이터 베이스 설계 기법
- 엔티티를 상세화하는 과정으로 논리 데이터 모델링 수행 시점에서 고려됨
- 제 1 정규화부터 제 5 정규화까지 존재, 실질적으로는 제 3 정규화까지만 수행
● 이상현상(Abnormality)
- 정규화를 하지 않아 발생하는 현상(삽입이상, 갱신이상, 삭제이상)
- 특정 인스턴스가 삽입 될 때 정의되지 않아도 될 속성까지도 반드시 입력되어야 하는(삽입이상) 현상이
발생함
ex) 만약 사원 + 부서 엔티티를 합쳐 놓고 사원번호, 사원이름, 전화번호, 부서번호, 부서명, 부서위치의 속성이 존재할 때 새로운 사원 값이 추가될 때 정해지지 않은 부서정보(부서번호, 부서명, 부서위치) 모 두 임의값 또는 NULL 삽입되야함. 반대로 부서가 새로 추가 될 경우 소속 사원이 없어도 사원과 관련된 모든 속성이 불필요하게 값이 입력되어야 함
- 불필요 한 값까지 입력해야 되는 현상을 삽입이상, 그 외 갱신이상, 삭제이상이 발생할 수 있음
ex) 부서 정보만 삭제하면 되는데 관련된 사원 정보까지도 함께 삭제되는 현상(삭제이상)
● 정규화 단계
1. 제 1 정규화(1NF)
- 테이블이 컬럼이 원자성(한 속성이 하나의 값을 갖는 특성)을 갖도록 테이블을 분해하는 단계
- 쉽게 말해 하나의 행과 컬럼의 값이 반드시 한 값만 입력되도록 행을 분리하는 단계
예시) 구매 테이블의 제 1 정규화
상품에 여러 값이 있으므로 이를 여러 인스턴스로 분해
2. 제 2 정규화(2NF)
- 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대한 완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해
- 완전 함수 종속이란, 기본키를 구성하는 모든 컬럼의 값이 다른 컬럼을 결정짓는 상태
- 기본키의 부분 집합이 다른 컬럼과 1:1 대응 관계를 갖지 않는 상태를 의미
- 즉,PK(Primary Key)가 2 개 이상일 때 발생하며 PK의 일부와 종속되는 관계가 있다면 분리한다.
예시) 수강이력 테이블의 제 2 정규화
기본키(학생번호 + 강의명)중, 강의명에 의해 강의실이 결정 -> 완전 함수 종속성 위배
(부분 함수 종속성을 가짐)
-> PK 와 부분 함수 종속성을 갖는 컬럼을 각각 다른 테이블로 분해!
3. 제 3 정규화(3NF)
- 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분리
- 이행적 종속성이란 A -> B,B -> C 의 관계가 성립할 때,A -> C 가 성립되는 것을 말함
- (A,B)와 (B,C)로 분리하는 것이 제 3 정규화
예시) 구매 테이블 제 3 정규화
고객번호에 의해 상품명이 결정, 상품명에 의해 가격이 결정되는데
고객번호에 의해서도 구매 가격이 결정됨(고객이 상품을 결정하면 그에 매칭되는 가격이 결정되는
구조이므로) 따라서 (고객번호 + 상품명)과 (상품명 + 가격)으로 분리하는 것이 제 3 정규화!
☞ 이 경우 테이블을 분리하지 않으면, 구매 테이블에서 상품명을 변경해야 하는 상황이 발생할 경우 그 때마
다 구매 테이블에서도 가격을 변경해야 한다. 하지만 제 3 정규화를 진행하여 테이블을 분리하게 되면,
구매 테이블에서의 상품명만 변경하면 되므로 업데이트에 비효율성이 줄어든다!
예시) 학생 테이블의 제 3 정규화
학번은 과목의 결정자이며,과목은 교수의 결정자이다. 이 때, 학번이 달라지면 그 학번에 의한 교수가
달라지므로 학번 역시 교수의 결정자라고 얘기 할 수 있다. 따라서 전공과 교수 컬럼을 분리해야 함.
학생 테이블에서 교수정보가 삭제되고, 따로 과목 테이블이 생기면서 교수의 결정자인 정공과 함께 들어간다.
예시) 계좌번호 제 3 정규화
계좌 테이블(분리전)에서 계좌번호가 관리점코드의 결정자이며, 관리점코드 역시 관리점의 결정자인 상태에서 계좌번호에의해 관리점도 달라지므로 계좌번호 역시 관리점에 대한 결정자이다. 이 때는 PK외 두 속성을 분리, 따라서 관리점이 계좌 테이블에서 삭제되고, 따로 관리점 테이블로 분리되면서 이의 결정자인 관리점코드가 따라감
4. BCNF(Boyce-Codd Normal Form) 정규화
- 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것(결정자가 후보키가 아닌 다른 컬럼에 종속되면 안됨)
5. 제 4 정규화
- 여러 컬럼들이 하나의 컬럼을 종속시키는 경우 분해하여 다중값 종속성을 제거
6. 제 5 정규화
- 조인에 의해서 종속성이 발생되는 경우 분해
● 반정규화=역정규화(De-Normalization)의 개념
- 데이터베이스의 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법
- 시스템의 성능 향상,개발 및 운영의 단순화를 위해 정규화된 데이터 모델을 중복, 통합, 분리하는 데이터
모델링 기법
- 조회(SELECT) 속도를 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아짐
※ 비정규화는 정규화를 수행하지 않음을 의미
● 반정규화 수행 케이스
- 정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상되지만 수행 속도가 느려지는 경우
- 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우
- 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
- 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우
- 머릿말
모델링 시 최대한 중복 데이터를 허용하지 않아야 저장공간의 효율적 사용과 업무 프로세스의 성능을 기대할 수 있다. 이러한 중복 데이터를 허용하지 않는 방식으로 테이블을 설계하는 방식을 정규화라고 한다.
● 정규화(DB Normalization)의 개념
- 하나에 엔티티에 많은 속성을 넣게 되면, 해당 엔티티를 조회할 때 마다 많은 양의 데이터가 조회될 것이 므로 최소한의 데이터만을 하나의 엔티티에 넣는식으로 데이터를 분해하는 과정을 정규화라고 한다.
- 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 과정이라고 볼 수 있음
- 데이터의 중복을 제거하고 데이터 모델의 독립성을 확보
- 데이터 이상현상을 줄이기 위한 데이터 베이스 설계 기법
- 엔티티를 상세화하는 과정으로 논리 데이터 모델링 수행 시점에서 고려됨
- 제 1 정규화부터 제 5 정규화까지 존재, 실질적으로는 제 3 정규화까지만 수행
● 이상현상(Abnormality)
- 정규화를 하지 않아 발생하는 현상(삽입이상, 갱신이상, 삭제이상)
- 특정 인스턴스가 삽입 될 때 정의되지 않아도 될 속성까지도 반드시 입력되어야 하는(삽입이상) 현상이
발생함
ex) 만약 사원 + 부서 엔티티를 합쳐 놓고 사원번호, 사원이름, 전화번호, 부서번호, 부서명, 부서위치의 속성이 존재할 때 새로운 사원 값이 추가될 때 정해지지 않은 부서정보(부서번호, 부서명, 부서위치) 모 두 임의값 또는 NULL 삽입되야함. 반대로 부서가 새로 추가 될 경우 소속 사원이 없어도 사원과 관련된 모든 속성이 불필요하게 값이 입력되어야 함
- 불필요 한 값까지 입력해야 되는 현상을 삽입이상, 그 외 갱신이상, 삭제이상이 발생할 수 있음
ex) 부서 정보만 삭제하면 되는데 관련된 사원 정보까지도 함께 삭제되는 현상(삭제이상)
● 정규화 단계
1. 제 1 정규화(1NF)
- 테이블이 컬럼이 원자성(한 속성이 하나의 값을 갖는 특성)을 갖도록 테이블을 분해하는 단계
- 쉽게 말해 하나의 행과 컬럼의 값이 반드시 한 값만 입력되도록 행을 분리하는 단계
예시) 구매 테이블의 제 1 정규화
상품에 여러 값이 있으므로 이를 여러 인스턴스로 분해
2. 제 2 정규화(2NF)
- 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대한 완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해
- 완전 함수 종속이란, 기본키를 구성하는 모든 컬럼의 값이 다른 컬럼을 결정짓는 상태
- 기본키의 부분 집합이 다른 컬럼과 1:1 대응 관계를 갖지 않는 상태를 의미
- 즉,PK(Primary Key)가 2 개 이상일 때 발생하며 PK의 일부와 종속되는 관계가 있다면 분리한다.
예시) 수강이력 테이블의 제 2 정규화
기본키(학생번호 + 강의명)중, 강의명에 의해 강의실이 결정 -> 완전 함수 종속성 위배
(부분 함수 종속성을 가짐)
-> PK 와 부분 함수 종속성을 갖는 컬럼을 각각 다른 테이블로 분해!
3. 제 3 정규화(3NF)
- 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분리
- 이행적 종속성이란 A -> B,B -> C 의 관계가 성립할 때,A -> C 가 성립되는 것을 말함
- (A,B)와 (B,C)로 분리하는 것이 제 3 정규화
예시) 구매 테이블 제 3 정규화
고객번호에 의해 상품명이 결정, 상품명에 의해 가격이 결정되는데
고객번호에 의해서도 구매 가격이 결정됨(고객이 상품을 결정하면 그에 매칭되는 가격이 결정되는
구조이므로) 따라서 (고객번호 + 상품명)과 (상품명 + 가격)으로 분리하는 것이 제 3 정규화!
☞ 이 경우 테이블을 분리하지 않으면, 구매 테이블에서 상품명을 변경해야 하는 상황이 발생할 경우 그 때마
다 구매 테이블에서도 가격을 변경해야 한다. 하지만 제 3 정규화를 진행하여 테이블을 분리하게 되면,
구매 테이블에서의 상품명만 변경하면 되므로 업데이트에 비효율성이 줄어든다!
예시) 학생 테이블의 제 3 정규화
학번은 과목의 결정자이며,과목은 교수의 결정자이다. 이 때, 학번이 달라지면 그 학번에 의한 교수가
달라지므로 학번 역시 교수의 결정자라고 얘기 할 수 있다. 따라서 전공과 교수 컬럼을 분리해야 함.
학생 테이블에서 교수정보가 삭제되고, 따로 과목 테이블이 생기면서 교수의 결정자인 정공과 함께 들어간다.
예시) 계좌번호 제 3 정규화
계좌 테이블(분리전)에서 계좌번호가 관리점코드의 결정자이며, 관리점코드 역시 관리점의 결정자인 상태에서 계좌번호에의해 관리점도 달라지므로 계좌번호 역시 관리점에 대한 결정자이다. 이 때는 PK외 두 속성을 분리, 따라서 관리점이 계좌 테이블에서 삭제되고, 따로 관리점 테이블로 분리되면서 이의 결정자인 관리점코드가 따라감
4. BCNF(Boyce-Codd Normal Form) 정규화
- 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것(결정자가 후보키가 아닌 다른 컬럼에 종속되면 안됨)
5. 제 4 정규화
- 여러 컬럼들이 하나의 컬럼을 종속시키는 경우 분해하여 다중값 종속성을 제거
6. 제 5 정규화
- 조인에 의해서 종속성이 발생되는 경우 분해
● 반정규화=역정규화(De-Normalization)의 개념
- 데이터베이스의 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법
- 시스템의 성능 향상,개발 및 운영의 단순화를 위해 정규화된 데이터 모델을 중복, 통합, 분리하는 데이터
모델링 기법
- 조회(SELECT) 속도를 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아짐
※ 비정규화는 정규화를 수행하지 않음을 의미
● 반정규화 수행 케이스
- 정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상되지만 수행 속도가 느려지는 경우
- 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우
- 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
- 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우
