SQLD Cheat Sheet

Alpha, Orderly·2024년 3월 14일

SQLD

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cube

모든 경우의 수의 집계를 포함한다.
전체 집계가 제일 먼저 나온다.

grouping set

위 테이블에서

SELECT firstname, lastname, COUNT(*) FROM PERSON GROUP BY GROUPING SETS((firstname, lastname), lastname)

실행시

즉 (firstname, lastname) 그룹과 lastname 그룹을 번갈아 묶는다.

rollup

오른쪽에서부터 지워나가며 집계한다
전체 집계를 반드시 포함한다.
전체 집계가 마지막에 나온다.

논리적 모델링

개념, 물리 모델링에 비해 재사용성이 높다.

NULLS LAST

오라클 db에서 null을 맨 뒤로 보내고 싶을때 order by 구문의 맨 뒤에 사용한다.

CROSS JOIN

ON 절로 조건을 추가할수 있다!

UNIQUE INDEX SCAN

2개의 속성이 index로 사용시, 2개가 한번에 사용되어야 unique index scan이 가능하다.

NVL2

NVL2(값, a, b)
값이 NULL이 아니면 a, NULL이면 b

모델링

처음 : 정규화 수행
마지막 : 성능 관점에서 검증

PL/SQL

변수에 값을 넣기 위해선 INTO 를 사용한다.

CREATE, TRUNCATE

DDL은 묵시적으로 COMMIT을 실행한다.

M:N 관계

를 해소하기 위해 인위적으로 만든 엔터티는 교차 엔터티

정규화

3정규화는 주 식별자와 제일 관련이 없다.

Alias

Projection alias 의 경우 대소문자가 유지되어 이름이 출력된다.
alias 가 없으면 대문자로 출력

SUBSTR

반드시 오른쪽 방향!
SUBSTR(문자열, n, m)
- n번째부터 m길이의 부분 문자열

DB의 무결성

제약조건, 트리거, 로직을 통해 이룰수 있다.

NULLIF

NULLIF(A, B)
A와 B가 같으면 NULL
A와 B가 다르면 A

LIKE

_나 %의 유무 조회시 ESCAPE로 escape 문자를 지정해 조회 가능하다.

INSERT

기본값이 지정되어도 insert시엔 모든 칼럼을 주거나, 미리 어떤 칼럼 값에 지정 할 지지를 지정해야 한다.

LPAD

LPAD("내용", 최소길이, 채울내용)
EX: ("A", 3, "0")

00A

UNION

union은 동일 테이블 내의 중복 튜플은 제거하지 않는다.

B 트리 인덱스

구성한다고 인덱스가 물리적으로 정렬되진 않는다!
파티션 키에 대해 인덱스를 생성할수 있다.

인덱스

기본키는 인덱스가 자동으로 만들어지며, 이름을 지정할수 있다.

AUTO COMMIT

SQL SERVER : Auto commit 이 기본
Oracle DB : Auto commit 이 꺼져 있다.

ER 모델링 표기법

IE - 선택참여에 원, 필수참여에 선
Barker - 점선이면 반대편이 선택참여

테이블 분할

Range Partition
- 값의 범위를 기준으로 행을 분리한다.
List Partition
- 특정 값을 기준으로 행을 분리한다.
- 어떤 값을 기준으로 할지는 임의로 정할수 있다.
Hash Partition
- 내부적으로 해시함함수를 사용해 행을 분리한다.
Composite Partition
- 위 방법들을 복합적으로 사용해 분리한다.

오라클 조인

(+) 가 붙으면 반대편 방향의 조인이다.
EX. a.empno = b.mgrno(+)
== a left outer join b on a.empno = b.mgrno

DCL

not null, default, type 수정을 위해선 alter modify 사용
권한을 부여할수 있는 권한을 박탈당하면 그 사람에게 권한을 받은 사람의 권한도 박탈된다.
CASCADE는 SQL SERVER엔 없다.
SQL SERVER는 참조하는 테이블을 먼저 삭제하고 해당 테이블을 삭제한다.

인덱스

SQL SERVER : null 값을 인덱스 맨 앞에 저장
ODB : null 값을 인덱스 맨 뒤에 저장

도메인

한 속성에는 여러 데이터 타입이 절대 들어갈수 없다.

SELECT 'a', 1 from dual
union all
SELECT 1, 'a' from dual

'a'와 1은 데이터 타입이 달라 에러가 발생한다.

SQL 처리순서

FROM

어디 테이블에서

WHERE

어떤 행을

GROUP BY

어떤 기준으로 묶어서

HAVING

특정 그룹을 고르고

SELECT

결과 행의 전부 혹은 일부분을

ORDER BY

정렬해서 FETCH.

데이터 모델링

중요 개념

Thing, Attribute, Relationship

스키마

외부/개념/내부 스키마
독립적인 의미와 고유한 기능을 가진다.

데이터 모델링 관점

데이터
- 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지, 데이터간 관계는 무엇인지
프로세스
- 업무가 실제로 하는일은 무엇인지
데이터와 프로세스 상관
- 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터가 어떻게 영향을 받는지

ERD 작성 방법

엔티티를 도출 및 그림
엔티티 배치
엔티티 관계 설정
엔티티 관계 서술
관계 참여도 표시
관계 필수 여부 표현

좋은 데이터 모델링의 요건

중복 배제
Business Rule
완전성

Alias

from 절에 alias 사용시 select에서는 반드시 이를 사용해야 한다.
- 일반 테이블 이름 사용 불가능

선택도

특정 조건에 의해 선택될 것으로 예상되는 레코드의 비율

엔티티

유무형에 따른 분류

유형 : 물리적 형태 있음
개념 : 물리적 형태 없고 개념적 정보로 구분
사건 : 물리적 형태 없고, 업무를 수행하면서 발생

발생시점에 따른 분류

기본/키 : 업무에 원래 존재하는 정보
중심/메인 : 기본 엔티티로부터 발생, 업무에 중심적인 역할
행위 : 두개 이상의 부모 엔티티로부터 발생, 내용이 자주 바뀌고 데이터가 증가
- EX. 주문 변경 이력

속성의 분류

특성에 따른 분류

기본 속성
설계 속성
파생 속성

기타 분류

단일 속성
- 하나의 의미로 구성
복합 속성
- 여러개의 의미가 있는것, 주소
다중값 속성
- 여러개의 값을 가질수 있는 속성
- 엔티티로 분해

카디널리티

선택도 * 전체 레코드 수

데이터 모델링의 고려사항

중복이 발생하지 않도록
비유연성/비일관성이 존재하지 않도록

주 식별자의 조건

유일성 - UNIQUE
NOT NULL
최소성
대표성

반정규화

항상 조회속도가 빨라지진 않음
- 튜플이 너무 길어져서 로우 체이닝, 로우 마이그레이션이 생길수 있다.

식별/비식별 관계

식별 관계는 실선
- 부모 테이블의 기본키 또는 유니크 키를 자식 테이블이 자신의 기본키로 사용
비식별 관계는 점선
- 부모 테이블의 기본키 또는 유니크 키를 자신의 기본키로 사용하지 않고, 외래 키로 사용하는 관계

슈퍼-서브 타입

One to One

서브타입 여러개로

Plus Type

슈퍼/서브 타입

All in One - Single

슈퍼 타입

특징

테이블이 많을수록 확장성 증가, IO 좋음, 조인 나쁨, 관리성 나쁨

DB TYPE

varchar 과 char은 서로 비교시 공백도 비교한다.
char끼리 비교할땐 공백 신경 쓰지 않는다.

용어

엔티티

테이블
2개 이상의 인스턴스, 1개 이상의 속성으로 구성된다.

인스턴스

엔티티에 속한 행 ( Row )

반정규화

테이블의 중복
관계의 중복
컬럼의 중복

블록IO

로우가 너무 길어 블록을 벗어남 : 로우 체이닝
로우 수정시 다른 블록에 저장해야 함 : 로우 마이그레이션

식별자

대체여부

본질 식별자 : 업무에 의해 만들어짐
인조 식별자 : 원조 식별자가 너무 복잡해 따로 만들어냄
- 모델 / SQL 이 단순해진다!

분산 데이터베이스

가용성이 증가한다.
병행 작업으로 빠르다.
무결성이 줄어들고 구축에 비용과 시간이 많이든다.

분할 투명성

하나의 Relation 이 여러 단편으로 분할된다.

위치 투명성

데이터의 저장 위치 명시 불필요

지역 사상 투명성

지역 DBMS와 물리적 사상이 자동으로 보장된다.

중복 투명성

DB의 중복 여부를 사용자가 알 필요가 없다.

장애 투명성

시스템의 장애와 무관하게 무결성이 유지된다.

병행 투명성

여러 트랜잭션이 동시에 수행되어도 ACID가 유지된다.

분산 기법

위치 분산
분할 분산 : 수직-수평
복제 분산 : 부분-광역
요약 분산 : 분산-통합

ALTER

열 추가시 ADD (타입 이름) 이다.
- ADD COLUMN 아님!

트랜잭션

ACID
무결성 보장, 변경사항 확인, 작업의 그룹화
행을 다른곳에서 사용중 ( 락 ) 이면 작업을 미뤄뒀다가 commit이 되면 ( 언락 ) 진행한다.
- 락이 되면 갱신, 조회 불가능.

ORDER BY

ORACLE 에선 NULL값이 가장 큰 값으로 취급된다.
- NVL(값, 기본값)을 통해 가장 작은값으로 치환해 제일 작은값으로 되도록 할수 있다.
SQL SERVER에선 NULL 이 가장 작은 값으로 취급된다.

GROUP BY

HAVING에 집계함수를 통해 그룹의 조건을 정할수 있다.
NULL 도 GROUP BY 에서 묶일수 있다!
그룹 대상이 없으면 그냥 공집합이 된다.

서브쿼리

메인쿼리는 서브쿼리의 칼럼을 직접적으로 사용할수 없다!
- 인라인 뷰 제외!
단일 행 서브쿼리
다중 행 서브쿼리
다중 칼럼 서브쿼리

상호연관 서브쿼리

서브쿼리가 메인쿼리 행 수만큼 실행
속도가 상대적으로 떨어짐, 다양한 활용 가능

서브쿼리 종류

Access Subquery
- 제공자의 역할을 하는 서브쿼리
Filter Subquery
- 확인자의 역할을 하는 서브쿼리
Early Filter Subquery
- 먼저 실행하여 데이터를 걸러내는 서브쿼리리

IN / NOT IN

NOT IN의 경우 a NOT IN (b) 에서 b에 NULL이 있으면 반드시 무조건 FALSE이다.
IN의 경우 a NOT IN (b) 에서 b에 NULL이 있고 a가 NULL이여도 FALSE이다.

집합 연산자

실행 계획의 분리를 위해 사용되기도 한다.

UNION / UNION ALL

UNION은 정렬후 중복을 제거한다.
UNION ALL 은 중복을 제거하지 않는다.

계층형 질의

START WITH : 시작 위치
CONNECT BY : 자식 데이터
ORDER SIBILINGS BY : 형제 노드끼리 정렬
WHERE : 전부 수행후 만족 값 추출

리프 데이터인지 여부

CONNECT_BY_ISLEAF

루트 데이터

CONNET_BY_ROOT

순서

PK = FK > 부모 -> 자식
FK = PK > 자식 -> 부모
부모 = 자식 > 자식 -> 부모 역방향
자식 = 부모 > 부모 -> 자식 순방향
즉 거꾸로!

그룹함수

윈도우 함수

NTILE

NTILE(n) OVER(ORDER BY 칼럼)
특정 칼럼 기준으로 1~n 단위를 이용 행을 분리한다.
n이 3이고 행의 갯수가 9일 경우 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3

LAG, LEAD

LAG(접근컬럼, 얼마나 이전행인지 거리, NULL 대체값) OVER (ORDER BY 정렬컬럼)
정렬컬럼으로 정렬 후 접근 컬럼에 대해 특정 행만큼 이전의 값을 가져온다.
없으면 NULL 혹은 NULL 대체값을 사용한다.
이후 값은 LEAD로 가져올수 있다.

RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER

RANK : 1, 2, 2, 4
- 중복 랭크시 그만큼 다음 랭크와 간격이 늘어남
DENSE_RANK : 1, 2, 2, 3
- 중복 랭크여도 다음 랭크 간격은 1
ROW_NUMBER : 1, 2, 3, 4
- 중복 값이여도 같은 값이 아니다.
RANK PARTITION BY
- PARTITION 된 소그룹 내에서 랭크가 주어진다.
- EX. PARTITION BY LANGUAGE
  - ENGLISH 끼리 순위, FRENCH 끼리 순위

FIRST_VALUE, LAST_VALUE

파티션에서 조건에 맞는 가장 첫번째, 마지막 결과.

CUME_DIST

주어진 그룹에 대한 상대적인 누적 분포도 값 반환

PERCENT_WINDOW

인수로 지정한 값의 그룹 내 위치를 백분위로 나타냄

SELECT TOP(N) ...

결과의 맨 위 N개를 반환한다.

DROP

사용자를 제거할때 사용자가 테이블이 있을 경우 CASCADE를 붙혀야 테이블까지 제거가 된다.

TCL

권한 추가

GRANT 권한 TO 유저

권한 삭제

REVOKE 권한 FROM 유저

NULL 값

NOT IN, IN 에서 왼쪽에 포함시 무조건 공집합
비교 연산자 사용시 무조건 FALSE
- is null, is not null 을 사용해야 한다.

PL/SQL

프로시저와 트리거 둘다 소스코드와 실행코드 생성, 소스코드는 데이터베이스 내에 저장된다.

프로시저

COMMIT / ROLLBACK 이 가능하다.

트리거

COMMIT / ROLLBACK 이 불가능하다.

함수

IN 패러미터만 받는다.
성능상의 이점은 없다.

비용기반 옵티마이저

단순한 조건의 종류로 일의 양 판단 불가
access 항목 : 인덱스
filter 항목 : 비 인덱스
ALL_ROWS는 옵티마이저의 모드로 행의 갯수와는 연관이 없다!
적절한 인덱스가 있더라도 풀스캔이 유리하면 풀스캔을 한다.

비용 기반 옵티마이저 구성

질의 변환기 : 처리하기 용이하게 SQL 변환
대안 계획 생성기 : 동일한 결과 생성하는 대안 계획 생성
비용 예측기 : 생성된 대안 계획의 비용을 예측

규칙 기반 옵티마이저

규칙/우선순위 를 가지고 실행계획 생성
인덱스 유무, 연산자, 객체 종류로 SQL 실행

효율적 인덱스 구성

= 조건을 앞에 두어 범위를 제한한다.
뒤에 BETWEEN 조건을 둔다
부정 조건은 인덱스 구성에 영향을 줄수 없다.
인덱스가 아니면 테이블 필터 처리를 줄일수 없다.

NL조인

OUTER 에서 조건에 만족하는 첫 ROW 찾기
조인 키로 INNER에 해당 값이 존재하는지 찾는다 ( RANDOM ACCESS )
값의 존재를 확인시 ROW에 결과를 포함한다. - > 반복

OUTER에 만족하는 행이 적을수록 유리
소량의 값 계산시 유리하다.
조인 조건 컬럼은 인덱스가 있어야 한다.
**- 외래키에 인덱스가 없을 경우 불리하다.
- sort merge join 을 주로 사용한다.**

테이블 전체스캔 > 인덱스 스캔

HASH조인

CPU를 많이 쓴다!
정렬이 필요없어 대량 작업에 유리하다.

OUTER에 조건 만족하는 행 찾음
OUTER 통해 해시 테이블 생성
모든 대상 집합이 해시 테이블에 들어가도록
INNER 집합에서 조건에 맞는 행 찾음
- 즉, 해시 테이블 조회 전에 먼저 조건에 맞는 행을 찾는다.
INNER 집합 조인 키와 HASH 통해 버킷을 찾는다.
성공 시 결과 집합에 포함한다 > 모두 찾을때까지 반복

= 을 사용한 조인만 HASH 조인을 사용할수 있다!

SORT MERGE조인

NOT EQUAL 조인에서도 사용이 가능하다.

선행 테이블에서 조건에 만족하는 행 찾는다.
해당 행에서 조인 키 기준 데이터 정렬
후행 테이블에서 조건에 만족하는 행 찾는다.
해당 행에서 조인 키 기준 데이터 정렬
조인 수행

조인 순서

OUTER TABLE, DRIVING TABLE, BUILD TABLE

먼저 조인을 수행한다.

INNER TABLE, LOOKUP TABLE, PROBE TABLE

조인을 나중에 수행한다.

TRUNCATE

테이블의 데이터를 삭제한다.
ROLLBACK으로 복구 불가능하다.

CASE

CASE 변수
WHEN 값 THEN ---
ELSE ---

변수와 값이 같은지 확인하는 예시
값을 NULL로 비교할수는 없다.

CASE 
WHEN 조건 THEN ---
ELSE ---

값이 아닌 조건으로 확인하는 예시
DECODE 문법으로 대체 가능
ELSE가 없을때 WHEN 조건을 전부 만족하지 않으면 NULL이 된다.

DECODE(A, B, 1, 2)

A와 B가 시같으면 1, 다르면 2가 된다.

집계함수

COUNT를 제외한 나머지 집계함수는 NULL값을 제외한다.
- 어차피 제외되기에 포함된다고 에러가 생기진 않는다!
NULL을 포함한 행의 경우 행 자체를 제외한다.
MAX, MIN, COUNT 는 숫자, 문자, 날짜에 적용이 가능하다.

실행계획

밖에서 안으로
같은 레벨은 위에서 아래로

조인 기법

NESTED LOOP : NL
HASH
SORT MERGE

인덱스 스캔 ( 액세스 기법 )

범위 스캔 ( RANGE SCAN )
- 특정 범위 스캔해 대상 레코드들 리턴
유일 스캔 ( UNIQUE SCAN )
- 하나의 데이터 추출
- 중복 레코드 비 허용
- = 로 비교
- 랜덤 액세스
전체 스캔 ( FULL SCAN )
- 처음부터 끝까지 읽으며 추출
- 추출시 조건에 부합하면 해당 행 리턴
- != 조건에서 주로 사용한다.
인덱스 스킵 스캔 ( SKIP SCAN )
- 컬럼 값 정보 이용해 조건에 부합할것 같은 리프 블록만 액세스
역순 범위 스캔 ( RANCE SCAN DESCENDING )
- 범위 스캔의 역순, 주로 내림차순에서 사용한다.

최적화 정보

통계 정보를 바탕으로 계산한 예상치

SQLD 2024

TOP N Query

ROWNUM을 사용해 행의 갯수를 제한한다.
WHERE과 ORDER BY를 같이 쓸 경우 WHERE이 먼저이기에 무작위 데이터 3개중 정렬된 데이터가 출력된다.
- ROWNUM 비교 -> ORDER BY 로 정렬
- 인라인 뷰를 사용한다.
오라클이 아닌 경우 TOP(n) 을 사용한다.
= 비교시 1과는 비교 가능, 그 이상은 결과가 안나온다.

PIVOT

식에 있는 열의 값을 회전해 열으로 사용하는것

예시

PRODUCT A, B, C 에 대해 각 Customer에 대한 Quantity의 합

UNPIVOT

다시 되돌리기도 가능

정규표현식

/ 로 시작해 /로 끝이 난다.

일치

* : 해당 문자 0개 이상 일치
+ : 해당 문자 1개 이상 일치
? : 해당 문자 0~1개 일치
. : 임의의 문자 1개

문자열에서의 위치

^ : 문자열의 시작
$ : 문자열의 끝

묶기

[a-z] : 그룹
- 예시는 모든 소문자
{n} : n회 일치
{n,} : 최소 n회 일치
{,m} : 최대 m회 일치
{n,m} : 최소 n회 - 최대 m회 일치

정규표현식 함수

REGEXP_LIKE(값, 패턴)

패턴에 일치하는지 여부

REGEXP_REPLACE(값, 패턴, 변경)

일치한 패턴을 해당 값으로 변경한다.

REGEXP_SUBSTR(값, 패턴)

값에서 패턴과 일치한 부분을 반환한다.

REGEXP_INSTR(값, 패턴)

일치한 패턴의 시작위치를 반환한다.

REGEXP_COUNT(값, 패턴)

패턴이 일치한 갯수를 반환한다.

정규표현식 그룹

알파벳

[:alpha:]

숫자

[:digit:]

알파벳 + 숫자

[:alnum:]

SQL 의 실행 순서

Parsing > Execution > Fetch

차집합

MINUS

Oracle DB

EXCEPT

MSSQL

NoLogging

INSERT 문의 성능을 향상시키기 위해 Buffer cache 기록을 생략하는 옵션

TO_CHAR()

숫자, 날짜, 문자를 지정된 포맷으로 변환한다.

예시

TO_CHAR(SYSDATE, "yyyy") => 2024
- 현재 날짜에서 연도만 빼내는 포맷을 사용한 것.

ROWID

Oracle DB 에서 데이터를 구분할수 있는 유일한 값
select rowid from 테이블명 으로 값을 확인할수 있다.

내부적 형변환

숫자 칼럼 EMPNO 에 대해 아래와 같이 비교하면 내부적으로 형변환이 일어난다.

EMPNO LIKE '100%'

외래키

논리 모델링에서 외래키는 물리 모델에서 구현시 필수가 아닌 선택이다.

계층 쿼리 - CONNECT BY

Oracle DB 에서 지원, 계층형으로 데이터의 조회가 가능하다.
START WITH 에서 시작 행의 조건을 적는다.
- EX. 특정 속성이 NULL인 행부터 시작
CONNECT BY 로 순서를 지정한다.
- CONNECT BY PRIOR A=B
- 윗 행에 해당하는 A가 들어가고, 같은 값의 B속성을 가지는 행이 바로 아래에 들어간다.
- 트리의 깊이 우선 순회와 순서가 유사하다.

계층쿼리와 WHERE

계층 쿼리를 모두 실행 후 나온 Row에서 where절을 통해 필터링한다.

키워드

LEVEL : 검색 항목의 깊이, 1에서 시작한다.
CONNECT_BY_ROOT : 가장 최상위 값
CONNECT_BY_ISLEAF : 가장 최하위 값의 여부 표시
NOCYCLE : 순환 발생 지점까지만 전개
CONNECT_BY_ISCYCLE : 순환구조 발생지점 표시
NOCYCLE : 순환 방지

예시

EMPNO 사원번호
MGR 해당하는 사원의 매니저의 사원번호

SELECT *
FROM EMP
START WITH MGR IS NULL
CONNECT BY PRIOR EMPNO = MGR

자신의 매니저가 없는 사람부터 시작 ( 최종 결정권자 )

EMPNO	MGR
1	NULL
3	1
4	3

...

ALL, ANY

WHERE ID <= ALL(30, 40)
==
WHERE ID <= 30 AND ID <= 40

WHERE ID <= ANY(30, 40)
==
WHERE ID <= 30 OR ID <= 40

CUBE

전체 합계를 포함한 모든 경우의 수
- EX. CUBE(A, B)
- 전체합
- 특정 A일때 합
- 특정 B일때 합
- A, B 조합에서의 합

INDEX 사용 불가능한 경우

NVL 로 널밸류 검사
형변환
문자열을 결합

Index Organized Table

테이블을 참조하지 않는 인덱스
ORGANIZATION INDEX 를 맨 뒤에 붙힌다.

ROWNUM

ROWNUM을 이용해 2개 이상의 행을 가져오기 위해선 Inline view를 사용해야 한다.

SELECT *
FROM ( SELECT ROWNUM FROM ** )
WHERE ROWNUM < 4

BCNF (Boyce-Codd Normal Form)은 데이터베이스 정규화 과정에서 사용되는 높은 수준의 정규형 중 하나입니다. BCNF는 관계형 데이터베이스에서 데이터의 중복을 최소화하고 무결성을 유지하기 위해 고안된 규칙 집합입니다. BCNF는 제3정규형(3NF)을 강화한 형태로, 다음과 같은 조건을 만족해야 합니다:

제3정규형(3NF): BCNF는 기본적으로 제3정규형을 만족해야 합니다. 즉, 모든 속성이 기본 키가 아닌 속성에 대해 이행적 함수 종속성을 가지지 않아야 합니다.
모든 결정자가 후보 키여야 함: BCNF는 테이블의 모든 함수적 종속성 ( X \rightarrow Y )에 대해, ( X )가 반드시 후보 키(Candidate Key)여야 한다는 추가 조건을 부과합니다. 후보 키는 테이블에서 유일하게 식별 가능한 최소한의 속성 집합입니다.

이 조건을 충족하면 데이터베이스 스키마는 BCNF에 속한다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 테이블을 생각해 봅시다:

예시

StudentID	CourseID	Instructor
1	Math	Dr. Smith
2	Math	Dr. Smith
3	History	Dr. Brown

여기서 함수적 종속성은 다음과 같습니다:

( {StudentID, CourseID} \rightarrow Instructor )
( CourseID \rightarrow Instructor )

위의 함수적 종속성을 보면, ( CourseID \rightarrow Instructor )가 존재합니다. 이 경우 ( CourseID )는 후보 키가 아니므로, 이 테이블은 BCNF를 만족하지 않습니다. 이를 BCNF로 변환하려면 다음과 같은 두 테이블로 분리할 수 있습니다:

Course_Instructor 테이블:
| CourseID | Instructor |
|----------|------------|
| Math | Dr. Smith |
| History | Dr. Brown |
Student_Course 테이블:
| StudentID | CourseID |
|-----------|----------|
| 1 | Math |
| 2 | Math |
| 3 | History |

이제 모든 결정자가 후보 키이므로, 두 테이블 모두 BCNF를 만족하게 됩니다.

이와 같이, BCNF는 데이터베이스 스키마에서 모든 함수적 종속성의 결정자가 후보 키가 되도록 함으로써 데이터의 무결성과 중복을 최소화하는 정규형입니다.

Alpha, Orderly

만능 컴덕후 겸 번지 팬