[DB] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-Normalization)

정규화(Normalization)

• 릴레이션을 여러 개로 분리하는 과정
• 릴레이션 간 잘못된 함수 종속 관계로 발생하는 각종 삽입/갱신/삭제 이상 현상을 해결하기 위함
• 불필요한 데이터 제거를 통해 저장 공간을 효율적으로 사용
• 함수 종속 관계는 릴레이션 분리(정규화)의 기준이 됨

※ 삽입/갱신/삭제 이상 현상에 관한 내용은 아래 포스트 참고
https://zu-techlog.tistory.com/141

[DB] 이상 현상(Anomaly) 개념, 종류

 

제 1정규화(1NF)

• 릴레이션의 모든 도메인이 더 이상 분해될 수 없는 원자 값만으로 구성되어야 함
• 위 그림은 Telephone Number의 도메인이 원자 값이 아니기 때문에 제 1정규형 만족 X

• 릴레이션의 속성 값 중에서 한 개의 기본키에 대해 두 개 이상의 값을 가지는 반복 집합이 있다면 제거
• 위 그림은 Telephone Number에 대해 2개의 반복 집합을 가지고 있으므로 제 1정규형 만족 X

 

제 2정규형(2NF)

• 제 1정규형을 만족하면서 기본키가 아닌 모든 속성에 완전 함수 종속을 만족해야 함
• 부분적 함수 종속 제거

💡 함수 종속이란?

- 완전 함수 종속: 기본키가 단일키 일 경우 X -> Y 만족, 기본키가 복합키 일 경우 {X1,X2} -> Y 만족
- 부분 함수 종속: 기본키가 복합키 일 경우 X1, X2 중 하나만으로도 Y의 값을 결정
- 이행적 함수 종속: X -> Y인데, Y -> Z 다. 결국 X -> Z인 것을 알 수 있는 경우

예시)

Model Full Name은 복합키인 Manufacturer와 Model에 대해 완전 함수 종속을 만족하지만 Manufacturer Country는 Manufacturer에 따라서만 결정되는 부분 함수 종속 관계를 가짐

따라서, 위와 같이 테이블을 분리하여 부분 함수 종속을 제거하면 제 2정규형 만족 가능

 

제 3정규형(3NF)

• 제 2정규형을 만족하면서 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 함수 종속을 만족하지 않도록 함

예시)

Winner Date of Birth 속성은 기본키가 아닌 속성 Winner에게 종속되고, Winner는 기본키인 Tournament와 Year에 종속되므로 결국 Winner Date of Birth는 {Tournament, Year}에 의존하게 되는 이행적 함수 종속 관계를 가짐

따라서, 위와 같이 테이블을 분리하여 이행적 함수 종속을 제거하면 제 3정규형 만족 가능

 

BCNF

• 제 3정규형을 만족하면서 모든 결정자가 후보키 집합에 속해야 함

예시) 

교수는 하나의 과목만 강의할 수 있다고 가정할 때, 결정자는 '교수' (교수에 따라 과목이 정해지기 때문) 이지만 후보키는 {학생, 과목}로 '교수'가 포함되지 않음

따라서, 위와 같이 테이블을 분리하여 결정자가 후보키가 되도록 하면 BCNF 만족 가능

 

 

반정규화(De-Normalization)

• 정규화는 릴레이션 분리로 인해 릴레이션 간 JOIN 연산이 많아져 질의에 대한 응답 시간이 느려질 수 있음
• 데이터 조회 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하며 릴레이션을 합치는 과정
• 데이터베이스의 완벽한 구조 설계를 포기하고 데이터 무결성을 깨뜨리는 대신 데이터베이스 읽기 성능을 향상
• 데이터 중복으로 삽입, 수정, 삭제의 성능은 낮아질 수 있음
• 상황에 따라 필요 시 반정규화 수행
  • 정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상되었지만, 수행속도가 느려진 경우
  • 다량의 데이터 범위를 자주 처리해야하는 경우
  • 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
  • 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우

예시)

강사, 수업, 수강료 3개의 테이블을 JOIN하여 데이터를 조회하는 과정에서 속도 저하가 발생하면 반정규화를 통해 일부 데이터 중복을 허용하며 조회 속도를 향상시킬 수 있음