DataBase - 정규화

Modeling

- 현실세계에 일어나는 일들을 객체화하는 것을 의미한다. = Domain을 정의한다

- 너무 어려운 말이니까 바로 예를 들어볼까?

 Ex) Cafe에는 여러 가지 메뉴(객체)가 있고, 다양한 손님(객체)들이 주문(객체)해서 커피(객체)를 얻어낸다!

- 각각의 객체에 대한 정보들을 Table화 하는 것이 DataBase에서 핵심인 내용이고, 설계의 주요 포인트다

- Entity(Table) + Attribute(Column) + Relationship(연관관계)를 효율적으로 정의해야 된다!

 

* Entitiy 검증하기

 1. 유용성을 보장 : 데이터가 의미가 있어야 한다.

 2. 식별자(Identifier)가 존재 : 반드시 유일한 식별자(PK)가 있어야 한다!

 3. 2개 이상의 속성(Attribute)가 존재 : 속성이 1개인 Entitiy는 다른 Entity에 포함되어야 한다!

 4. 다른 Entity와의 Relationship 존재 : Entitiy는 반드시 관계가 있어야 한다!

 5. 2개 이상의 Row데이터가 존재 : 단일 Entity는 사실상 무의미하므로, 여러 데이터가 있어야 한다!

 

- 그럼 이제 제대로 Entity를 만들었으니, 정규화를 알아보자

정규화

- Normalization : 데이터의 중복 저장을 최소화하기 위해 함수적 종속성을 기반으로 해서 일정한 조건을 만족하는 형태로 Entity를 분해해가는 과정

* 함수적 종속성 ?

  - 속성 X에 대해서 Y의 값이 오직 하나만 연관될 때, 속성 X는 Y를 결정한다 라고 하고 Y는 X에 함수적으로 종속된다

 

- 정규화 되지 않은 스키마의 문제점은 무엇일까?

  1. 데이터의 중복에 따른 이상현상 : 항상!!! 중복은 프로그래머에게 재앙이다.

  2. 특정 데이터의 표현 불가 : (예금 + 대출) Table을 만들면,, 예금만 하고 대출 받지 않는 사람은 어떻게 할 것인가? 

  3. NULL값 보유 : 저장공간의 낭비, JOIN시 문제 발생, 속성의 의미 상실

  4. 데이터의 부정확 

1차 정규화

- 1차 정규화는 한 Entity내에 있는 모든 속성값은 단일값(Atomic Value)를 갖게하는 작업이다.

Student	Age	Subject
Adam	13	Math, English
Ajax	15	Programming
David	17	Math

위와 같은 테이블을

Student	Age	Subject
Adam	13	Math
Adam	13	English
Ajax	15	Programming
David	17	Math

각각의 고유값을 가지게 변경하는 작업이다!

- But, 뭔가 아직 이상하다! -> Adam에 대한 고유키(PK)값이 중복되어 데이터가 중복저장된다..ㅠㅠ

2차 정규화

- 2차 정규화는 1차 정규화를 만족하는 Entity의 기본 Key에 대해 모든 속성들이 완전 함수적 종속이어야 한다!

- 위의 테이블에서 Age의 경우 Student의 이름을 알면 알게 되는 값이다.

- 따라서, Entity를 함수적 종속에 맞게 분리한다!

[ Student Table ]

Student	Age
Adam	13
Ajax	15
David	17

[ Subject Table ]

Student	Subject
Adam	Math
Adam	English
Ajax	Programmming
David	Math

- But, 이러한 Table의 경우 Attribute값이 적어서 갱신 이상이 발생하지 않는데, 데이터가 많아지면 문제가 발생한다!

3차 정규화

- 3차 정규화는 2차 정규화를 만족하는 Entity에서 PK를 제외한 모든 속성들에 대해 이행적 함수적 종속 관계를 제거한다! ( x -> y -> z 를 만족하는 값 제거 )

[ Student Detail Table ]

Student_ID

Student_Name

Street

City

State

Zip

Subject

- 위와 같은 테이블이 있다고 가정할 때, 학생이 듣고자 하는 과목을 추가할 때마다 주소값을 계속 추가해야 된다!

- 따라서 Zip코드에 따라서 주소를 결정하게 하는 것이 목표다!

[ Student Detail Table ]

Student_ID

Student_Name

Subject

Zip

[ Address Table ]

Zip

Street

City

State

반정규화

- 성능 향상을 위한 Table 구조의 재정의를 반정규화라고 한다!

- 정규화 작업을 모두 실시하고, 시스템의 성능 면에서 문제가 발생하였을 때 선택적으로 실시하는 것이 바람직하다

- 모든 Table을 전면적으로 개편해야 되므로, 노력이 많이 필요하다.

- 가능하면 처음에 설계할 때, 모든 상황을 고려하여 설계하는 것이 바람직하다.

 

참고

데이터베이스 정규화 및 개념 방법