[데이터베이스] 정규화? 비정규화? (Normalization & De-normalization)

정규화

정규화 과정

 

• 이상현상이 있는 릴레이션을 분해하여 이상현상을 없애는 과정
• 테이블 간에 중복되는 데이터를 허용하지 않는다는 것
• 중복된 데이터를 허용하지 않음으로써 무결성을 유지할 수 있다 

 

릴레이션 : 관계형 데이터베이스에서 정보를 구분하여 저장하는 기본 단위이다. 결국, 릴레이션은 DB 테이블이다.
무결성 : 데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지 되는 것을 의미

이상현상 : 테이블을 설계할때 잘못 설계하여 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 논리적으로 생기는 오류 (삽입 이상, 갱신 이상, 삭제 이상)

 

 

장점

 

• 데이터베이스 변경 할때 이상현상을 제거 할 수 있음
• 정규화된 데이터베이스에서는 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장 시 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다

 

단점

 

• 릴레이션을 나눔으로써 릴레이션 간의 Join 연산이 많아진다
• 질의에 대한 응답 시간이 느려질수 있다
• Join 연산이 많이 발생하여 성능 저하가 나타나면 반정규화를 적용 할 수 있다

 

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제 1 정규화 (1NF)

• 테이블의 컬럼이 원자값을 갖도록 테이블을 분해하는 것

 

규칙

1. 각 컬럼이 하나의 속성만을 가져야함
2. 하나의 컬럼은 같은 종류나 타입의 값을 가져야한다
3. 각 컬럼이 유일한 이름을 가져야함
4. 칼럼의 순서가 상관없어야 함

 

제 1 정규화 적용전

수강과목ID	수강과목	수강자
1	ai	홍길동
2	java	이순신, 홍길동
3	c	유관순

• Java과목은 이순신, 홍길동 여러 수강자를 갖고 있어  제 1정규화를 만족하지 못한다

 

 

제 1 정규화 적용후

수강과목ID	수강과목	수강자
1	ai	홍길동
2	java	이순신
3	c	유관순
2	java	홍길동

 

원자값 : 속성값이 더 이상 논리적으로 분해될 수 없는 값

 

 

 

 

제 2 정규화(2NF)

 

• 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것
• 완전 함수 종속 : 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 것

 

규칙

1. 제 1 정규화를 만족
2. 모든 컬럼이 부분적 종속이 없어야 함 
3. 모든 컬럼이 완전 함수 종속을 만족해야 함

 

제 2 정규화 적용전

회원ID	회원이름	회원주소	상품코드	상품명	가격
101	홍길동	서울시	S100	소파	200
102	이순신	부산시	B100	침대	300
103	유관순	대전시	S100	소파	200
101	홍길동	서울시	S100	의자	150

 

• 회원이름과 회원 주소는 회원 ID에 종속되어 있고 상품명과 가격은 상품코드에 종속 되어 있다
• 한 테이블에서 회원 정보, 상품 정보, 구매 내역이 모두 포함되어 있어 데이터 중복이 발생하고 무결성이 유지되지 않는다

 

제 2 정규화 적용후

회원ID	회원이름	회원주소
101	홍길동	서울시
102	이순신	부산시
103	유관순	대전시

 

상품코드	상품명	가격
S100	소파	200
B100	침대	300
S100	의자	150

 

회원ID	상품코드
101	S100
102	B100
103	S100
101	S100

 

 

 

 

제 3 정규화(3NF)

 

• 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것
• 이행적 종속 : a -> b, b -> c 일때 a -> c 가 성립이 된다는 것

 

규칙

1. 제 2 정규화를 만족
2. 기본키를 제외한 속성들 간의 이행 종속성이 없어야한다

 

제 3 정규화 적용 전

학생ID	학생이름	강의ID	강의명	교수ID	교수이름
S001	김영희	L001	수학	P001	이은택
S001	김영희	L002	영어	P002	김진희
S002	이철수	L001	수학	P001	이은택
S003	최민수	L003	과학	P003	박현정

• 이행적 함수 종속이 발생
• 학생이름은 학생ID에 종속, 강의명은 강의ID에 종속, 교수이름은 교수 ID에 종속
• 강의ID를 통해 교수 ID와 교수이름 정보에도 간접적으로 종속되어 있음
• 이행적 함수 종속 관계  :  강의 ID -> 교수 ID -> 교수이름
• 이런 이행적 종속성 때문에 중복 데이터와 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있음

 

제 3 정규화 적용 후

 

학생ID	학생이름
S001	김영희
S002	이철수
S003	최민수

 

강의ID	강의명	교수ID
L001	수학	P001
L002	영어	P002
L003	과학	P003

 

교수ID	교수이름
P001	이은택
P002	김진희
P003	박현정

 

학생ID	강의ID
S001	L001
S001	L002
S002	L001
S003	L003

 

 

 

BCNF (Boyce-codd Normal Form)

 

• 3차 정규화를 조금 더 강화한 버전
• 3차 정규화에서 해결할 수 없었던 이상현상을 해결
• 3차 정규화를 만족하면서 모든 결정자가 후보키 집합에 속한 정규형

 

규칙

1. 제 3 정규화를 만족
2. 모든 결정자가 후보키 집합에 속해야 함

 

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비정규화

• 하나 이상 테이블에 데이터를 중복해 배치하는 최적화 기법 -> 의도적으로 정규화 원칙을 위배한다
• 데이터 중복이나 그로 인해 발생하는 데이터 갱신 비용은 감수하는 대신 조인 횟수를 줄여 효율적인 쿼리를 날릴 수 있다

 

언제 사용할까?

• 디스크 I/O 량이 많아서 조회 시 성능이 저하될 때.
• 테이블끼리의 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상될 때
• 칼럼을 계산하여 조회할 때 성능이 저하될 것이 예상될 때

 

대상

 

• 테이블에 대량 데이터가 있고 대량의 범위를 자주 처리하는 경우, 성능 상 이슈가 있을 경우
• 테이블에 지나치게 조인을 많이 사용하게 되어 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려울 경우
• 자주 사용되는 테이블에 액세스하는 프로세스의 수가 가장 많고 항상 일정한 범위만을 조회

 

장점

• 빠른 데이터 조회 -> 따로 join을 하지 않아도 됨
• 조회 쿼리가 간단해짐 -> 버그 발생 가능성도 낮음

 

단점

• 데이터 갱신이나 삽입이 비용이 높고, 코드가 작성하기 어려움
• 데이터간의 일관성 유지가 어려움
• 중복하여 저장하므로 더 많은 저장공간을 차지

 

 

 

출처 : https://github.com/JaeYeopHan/Interview_Question_for_Beginner/tree/main/Database#part-1-5-database

Interview_Question_for_Beginner/Database at main · JaeYeopHan/Interview_Question_for_Beginner