[DB] 정규화, 이상 현상, 함수 종속, 반 정규화

정규화(Normalization)

관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 테이블을 여러 단계로 나누는 과정(무손실 분해하는 과정)

 

정규화 단계(원부이 결다조)

단계	조건
제1정규형(1NF)	원자값으로 구성
제2정규형(2NF)	부분 함수 종속 제거(완전 함수적 종속 관계)
제3정규형(3NF)	이행 함수 종속 제거
보이스-코드 정규형(BCNF)	결정자 후보 키가 아닌 함수 종속 제거
제4정규형(4NF)	다치(다중 값) 종속 제거
제5정규형(5NF)	조인 종속 제거

 

1. 제1정규형(1NF; First Normal Form)

모든 속성이 원자값을 가져야 한다. 즉, 각 칸에 하나의 값만 저장되어야 한다.

• 테이블 내의 속성값은 원자값을 가지고 있어야 한다.
  • 원자값 : 쪼갤 수 없는 가장 작은 단위
• 이메일 주소가 속성에 2개 이상 가지고 있는 경우 원자값이 아니기 때문에 속성 1개만 가지도록 저장하면 1차 정규화를 만족한다.

 

2. 제2정규형(2NF; Second Normal Form)

제1정규형을 만족하면서, 부분적 함수 종속성을 제거해야 한다. (완전 함수적 종속 관계)

• [고객명], [서비스 이름]이 [서비스 이용 기간]에 영향을 주고, [서비스 이름]이 [서비스 가격]에 영향을 주는 관계를 부분 함수 종속 관계라고 한다.
• [고객명], [서비스 이름], [서비스 가격], [서비스 이용 기간]을 한 테이블에 두는 것은 부분 함수 종속성으로 인해 2차 정규화를 만족하지 못한다.
• 부분 관계인 [서비스 이름], [서비스 가격] 관계를 별도의 테이블로 두면 부분 함수 종속 관계가 제거되어 2차 정규화를 만족한다.

 

3. 제3정규형 (3NF; Third Normal Form)

제2정규형을 만족하면서,이행적 함수 종속성을 제거해야 한다.

• 이행적 함수 종속성이란 A → B, B → C일 때 A → C가 성립하는 종속 관계이다.
• 기본키가 아닌 속성들끼리의 의존성을 제거해야 한다.

• [책번호]가 [출판사]에 영향을 주고, [출판사]가 [홈페이지]에 영향을 주는 관계인 A → B이고, B → C이면서 A → C 관계가 같이 있는 경우를 이행 함수 종속 관계라고 한다.
• [책번호], [출판사], [홈페이지]를 한 테이블에 두는 것은 이행 함수 종속성으로 인해 3차 정규화를 만족하지 못한다.
• [책번호]는 [홈페이지]에 직접 영향을 주는 관계가 아니기 때문에(A → C 관계) [책번호], [출판사] 테이블과 [출판사], [홈페이지] 테이블로 분리하여 이행 함수 관계를 제거하여 3차 정규화를 만족한다.

 

4. 보이스-코드 정규화(BCNF; Boyce and Codd Normal Form)

제3정규형을 강화한 형태로, 모든 결정자가 후보키가 되어야 한다는 조건을 추가로 요구한다.

• 결정자란 다른 속성의 값을 결정하는 속성을 의미한다.

• [학번], [과목명]이 [교수명]에 영향을 주고, [교수명]이 [과목명]에 영향을 주는 관계로서, [교수명]은 [과목명]에 영향을 주지만 한 테이블에 같이 존재하고 [교수명]은 키가 아닌 상황이므로 결정자인 [교수명]이 후보키가 아니다.
• [학번], [과목명], [교수명]을 한 테이블에 두는 것은 [교수명]이 결정자이지만 후보키가 아니기 때문에 보이스-코드 정규화를 만족하지 못한다.
• [교수명]은 [과목명]에 직접 영향을 주기 때문에 [교수명], [과목명] 테이블로 분리하여 교수명이 후보키 역할을 하도록 하여 보이스-코드 정규화를 만족한다.

 

5. 제4정규형(4NF; Fourth Normal Form)

다치 종속성을 제거하고, 특정 속성값에 따라 선택적인 속성을 분리한다.

• 다치 종속성이란 한 속성이 두 개 이상의 독립적인 다치 종속성을 가질 때 발생한다.
• 제4정규형은 이러한 다치 종속성을 제거하는 것을 목표로 한다.

• [개발자]마다 [자격증] 값들이 여러 개 존재하고, 특정 [개발자]마다 [언어] 값들이 여러 개 존재하는 경우 다치 종속 관계라고 한다.
• [개발자]별로 여러 [자격증] 값을 가지고 있고, [개발자]별로 여러 [언어] 값을 가지고 있으므로 [개발자], [자격증] 테이블과 [개발자], [언어] 테이블로 분리하여 관리하면 다치 종속 관계를 제거하기 때문에 4차 정규화를 만족한다.

 

6. 제5정규형(5NF; Fifth Normal From)

조인 종속성을 제거한다.

• 제5정규형은 가능한 모든 조인 종속성이 제거된 상태로, 더 이상 테이블을 분해할 수 없는 상태를 말한다.

 

• 제4정규형에 대해 조인 연산을 수행하면 4차 정규화 수행 전 데이터와 다르게 되는 문제인 조인 종속이 발생한다.

 

• 조인 종속 관계를 제거하기 위해서는 모든 속성 관계인 [개발자], [자격증]과 [개발자], [언어] 뿐 아니라 [자격증], [언어] 관계에 대한 테이블을 만들어 줌으로써 조인했을 때 정확히 원래의 데이터로 복원할 수 있게 한다.

 

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이상 현상(Anomaly)

데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상

이상 현상	설명
삽입 이상	정보 저장 시 해당 정보의 불필요한 세부 정보를 입력해야 하는 경우
삭제 이상	정보 삭제 시 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제되는 경우
갱신 이상	중복 데이터 중에서 특정 부분만 수정되어 중복된 값이 모순을 일으키는 경우

 

예시

[이상 현상 설명 테이블]

 

[삽입 이상]

• 202003 학번을 가진 '이철수'라는 학생을 등록할 경우, 지도교수가 정해지지 않으면 삽입할 수 없다.

 

[삭제 이상]

• '이 교수'라는 교수가 퇴사할 경우, '김영희' 학생 정보도 같이 삭제된다.

 

[갱신 이상]

• '홍길동'이라는 학생이 지도교수를 '이 교수'로 변경할 경우, '이 교수'의 교수번호가 2, 3 모두 있게 되어 중복된 값이 모순을 일으킨다.

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함수 종속(FD; Functional Dependency)

릴레이션에서 속성의 의미와 속성 간 상호 관계로부터 발생하는 제약조건

 

결정자/종속자

X → Y 관계일 때, X는 결정자(Determinant)이고, Y는 종속자(Dependent)이다.

 

함수 종속 종류

종류	설명
부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency)	릴레이션에서 기본키가 복합키일 경우, 기본키를 구성하는 속성 중 일부에게 종속된 경우
완전 함수 종속 (Full Functional Dependency)	릴레이션에서 X → Y 관계가 있을 때, Y는 X의 전체 속성에 대해 종속하고 부분 집합 속성에 종속하지 않는 경우
이행 함수 종속 (Transitive Functional Dependency)	릴레이션에서서 X → Y, Y → Z 종속 관계가 있을 때, X → Z가 성립되는 경우

 

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반 정규화(De-Normalization)

정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법

• 비정규화, 역정규화라고도 불린다.

 

반 정규화 특징

• 반 정규화된 데이터 구조는 성능 향상과 관리의 효율성이 증가한다.
• 데이터의 일관성 및 정합성이 저하된다.
• 유지를 위한 비용이 별도로 발생하여 성능에 나쁜 영향을 미칠 수 있다.
• 반 정규화를 위해서는 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화에 우선순위를 둘 것인지를 비교하여 조정하는 과정이 중요하다.

 

반 정규화 기법