[DB] #11. Database Design Theory

11.1 Good Schema and Bad Schema

Bad Schema

• 관계형 스키마 : 테이블명, 속성명, 무결성 제약으로 구성

• 나쁜 테이블

  1. Update anomaly
  2. Delete anomaly
  3. Insert anomaly

• Example>

  mybadtable1(cID, title, deptName, credit, chairman, building, budget)

  

  1. Update anomaly
     • chairman, building, budget이 deptName값에 의존적
     • 학과명이 반복될 때 해당 속성값이 반복적으로 표시
     • 갱신 발생 시 반복적으로 모든 값 동시에 갱신해야하는 현상
  2. Delete anomaly
     • CS 학과가 개설하는 마지막 과목 삭제 시, 해당 과목 정보 삭제되는 것 외에도 학과 정보가 함께 삭제됨
     • 과목 삭제되더라도 학과 정보는 존재해야하는데 영원히 삭제 됨
  3. Insert anomaly
     • 새로운 학과가 창설되어 학과에 대한 정보를 데이터베이스에 입력하고자 하여도 학과가 개설하는 과목이 없으면 학과 정보를 입력 X
     • 주 키가 cID이기 때문

Design Goal 설계 목표

• 주어진 관계 스키마가 좋은 스키마인지 결정
• 나쁜 스키마라면, 주어진 스키마를 다수의 다른 관계 스키마로 분해 → 분해된 각 관계 스키마는 좋은 형태 → 분해과정은 무손실 조인 분해
  
• 함수 종속성, 다치 종속성 → 정규화 이론

Functional Dependencies 함수 종속성

• 유효한 관계 인스턴스에 대한 제약
• 키 개념의 일반화
  • 일부 속성의 값이 다른 속성의 값을 유일하게 결정하는 것을 의미
• Definition

  • α 속성값이 동일한 임의의 터플에 대해 β 속성값이 항상 동일하면

  • β는 α에 함수적으로 의존

  • α는 β를 함수적으로 결정

  • A → B, B /→ A

  • t1[α] = t2[α] → t1[β] = t2[β]

    A	B
    1	4
    1	4
    2	4
    3	5

FDs and Keys

• superkey
  • 스키마 내의 모든 다른 속성들을 함수적으로 결정
• candidate key
  • 슈퍼키 중에서도 최소성을 만족하는 키
  • 키의 어떤 부분집합도 전체 레코드를 유일하게 식별 X
  • 엔티티를 유일하게 식별할 수 있는 최소한의 속성들로 구성

Professor(pID, name, deptName, salary)

• pID : name, deptName, salary를 함수적으로 결정 → 슈퍼키이자 후보키
  

Use of Functional Dependencies

함수 종속성을 사용하는 방식

1. 주어진 관계 인스턴스의 유효성 검사
   • 특정 테이블 인스턴스가 주어진 함수 종속성을 만족하여 유효한지 여부 판단
2. 적법한 테이블의 제약 조건을 명시
   • 테이블 설계하고 속성 간의 함수 종속성 명시하면
   • 테이블 인스턴스는 함수 종속성을 항상 만족하여야 한다.

11.2 Functional Dependency Theory

Functional Dependency Theory

• 함수 종속성 간 중복 존재 가능
• 설계 과정에 나쁜 영향을 미치는 함수 종속성 존재

→ 함수 종속성을 사용함에 있어 도움되는 이론

Trivial Functional Dependencies

• 무의미 함수 종속성
• 테이블의 모든 인스턴스에 대해 만족되는 경우 → 무의미
• ID name → ID name → name
  
• α ≥ β를 포함하는 슈퍼집합 → α → β 무의미

Closure of a Set of Functional Dependencies

• 함수 종속성 폐포
  • 주어진 함수 종속성 집합으로부터 유추할 수 있는 모든 함수 종속성을 가진 집합
• 다른 함수 종속성으로부터 유추 가능
  • A → B
  • B → C
  • A → C 유추

Armstrong’s Axioms

• 새로운 함수 종속성을 유추할 수 있는 추론 규칙

1. 재귀성(reflexivity) 규칙

   • 무의미한 함수 종속성 생성

   

2. 부가성(augmentaion) 규칙

   • 주어진 함수 종속성에 동일한 속성을 양쪽에 추가해도 됨

   

3. 이행성(transivity) 규칙

   • 추론의 이행성

   

Amstrong’s Axioms are sound and complete

• 추론 규칙 : 건전성, 완전성 고려
• 건전성
  • 새롭게 생성되는 규칙이 유효하다
  • 암스트롱 공리를 이용하여 생성되는 모든 함수 종속성은 유효
• 완전성
  • 모든 유효한 함수 종속성을 암스트롱 공리를 이용하여 생성 가능하다

Additional Inference Rules

• 암스트롱 공리 외 새로운 함수 종속성을 생성하는 추가 규칙

1. 합성 규칙 union

   왼쪽 속성이 동일하면 오른쪽 속성의 합집합을 결정하는 함수 종속성을 생성

   

2. 분해 법칙 decomposition

   왼쪽 소성이 오른쪽 소성의 일부분도 각각 결정함

   

3. pseudotransitivity

   

Procedure for Computing F+

• 주어진 함수 종속성 폐포를 구하는 방법
• 암스트롱 공리를 반복적으로 적용하는 것
• 새로운 함수 종속성이 안 나올 때까지 적용

Closure of Attribute Sets

• 속성 폐포

  • 주어진 속성이 함수적으로 결정할 수 있는 모든 속성
  • 주어진 함수 종속성을 적용하여 함수적으로 결정할 수 있는 모든 속성
  • ≠ 함수 종속성 폐포

• 함수 종속성의 왼쪽 속성이 현재까지 구한 속성 폐포에 포함되어있으면 오른쪽 속성을 속성 폐포에 포함하는 방식

  → 더이상 새로운 속성이 나오지 않을 때까지 반복
  

• Ex>

  

  • 속성 AG가 모든 속성을 결정 = 슈퍼키
  • AG의 부분집합이 슈퍼키 조건을 만족하는가?
    • A, G 슈퍼키 조건 만족 X
    • AG는 후보키

Uses of Attribute Closure

1. 주어진 속성이 슈퍼키인지 검증
   • 주어진 속성의 폐포를 구하여
   • 주어진 테이블의 전체 속성을 가지게 되면
   • 그 성은 슈퍼키
2. 주어진 함수 종속성이 유효한지 검증
   • 주어진 함수 종속성 “α→β”에 대하여
   • 속성 α의 폐포에 β가 속하게 되면 “α→β”는 유효한 함수 종속성
   • 함수 종속성의 폐포 구하여 검증하는 방식보다 쉬움
3. 위 방법을 이용하여 함수 종속성의 폐포 구하기

Canonical Cover

• 정규 커버 (최소 커버)
• 사용자로부터 주어지는 함수 종속성 집합에는 중복되는 함수 종속성이 존재하기도 하고 개별 함수 종속성에도 불필요한 속성을 가지기도 한다.
• {A→B, B→C, A→CD}
  • A→CD에서 A→C 유추
  • A→B, B→C에서도 A→C 중복적으로 유추 가능 (필요 X)
• {A→B, B→C, AC→D}
  • A→B, B→C에서 A→C 유추
  • A→C에서 A→AC이므로 A→D 유추
  • AC→D에서 속성 C 필요 X
• 주어진 함수 종속성과 동일한 표현력 (함수 종속성 폐포가 동일) & 가장 최소한의 속성 및 가장 적은 수의 함수 종속성을 가지는 집합 = 정규 커버
  

How to Get Canonical Cover

• 정규 커버 구하는 방법
• 주어진 함수 종속성에 변화가 없을 때까지 합성 법칙 적용 & 주어진 함수 종속성에 불필요한 속성 제거
  
• 알고리즘 복잡. 자세한 방법 생략.
• Ex> 속성 집합 R = (A,B,C) 함수적 종속성 집합 F = {A → BC, B → C, A → B, AB → C}

  • A→BC, A→B 결합 가능

    F = {A→BC, B→C, AB→C}
    

  • AB → C : B → C만으로 결정 가능 (A 불필요)

    F = {A→BC, B→C}
    

  • A→BC : A→B, A → C (A→B→C 전이적 관계)

    F = {A→B, B→C}

    ⇒ Canonical Cover = {A→B, B→C}

11.3 Normal Forms

https://mangkyu.tistory.com/110

https://code-lab1.tistory.com/48

Normal Forms

1. First Normal Form (1NF) 제1정규형
   • 함수 종속성 이용하여 정의
2. Second Normal Form (2NF) 제2정규형
   • 함수 종속성 이용하여 정의
3. Third Normal Form (3NF) 제3정규형
   • 함수 종속성 이용하여 정의
   • 실제로 많이 사용되는 정규형
4. Boyce/Codd Normal Form (BCNF)
   • 함수 종속성 이용하여 정의
   • 실제로 많이 사용되는 정규형
5. Fourth Normal Form (4NF) 제4정규형
   • 다치 종속성 이용하여 정의
6. Fifth Normal Form (5NF) 제5정규형

First Normal Form (1NF)

• 관계형 데이터 모델 속성값
  • 원자 값만 허용
  • 원자값이 아닌 값 : 집합, 리스트, 백, 복합 속성
• 도메인의 모든 값이 원자값 → 제1정규형

Various Functional Dependencies

• prime attribute (주요 속성) : 임의의 후보키에 속하는 속성

  • ↔ nonprime attribute (비주요 속성)
  • 주어진 테이블에 다수 개의 후보키가 존재하는 경우 최소한 하나의후보 키에 속해도 주요 속성이 됨.

• full functional dependency (완전 함수 종속성)

  • 함수 종속성 "α → β"에서 α의 부분집합 γ에 대하여
  • "γ → β"이 성립하지 않으면
  • "α → β"는 완전 함수 종속성
  • β는 α 전체(α의 참부분 집합(proper subset)이 아닌)에 대하여 의존적인 함수 종속성을 완전 함수 종속성이라고 한다.

• partial functional dependency (부분 함수 종속성)

  • "α→ β"에서 α의 부분집합 γ만 가지고도 β 결정가능
  • "α → β" 외에도 "γ → β" (γ는 α의 참부분 집합)가 성립

• transitive functional dependency (이행 함수 종속성)

  • 암스트롱 공리의 이행 규칙을 이용하여 생성되는 함수 종속성
  • "α → β“ "β → γ“가 존재하는 경우
  • α는 γ를 이행적으로 결정 (또는 γ는 α에 이행적으로 의존적)
    

Second Normal Form (2NF)

• 제1정규형 중에서 모든 비주요 속성이 모든 후보키에 완전 의존적

R(SSN, pNumber, hours, eName, pName, pLocation)
SSN pNumber -> hours
SSN -> eName
pNumber -> pName pLocation

• R의 후보키 = (SSN, pNumber)
• 비주요속성 eName : 후보키에 부분적으로 의존 → SSN에는 완전 의존하지만 pNumber에는 의존 X
  
• R은 제2정규형이 아니다!

R1(SSN, pNumber, hours)
R2(SSN, eName)
R3(pNumber, pName, pLocation)

• 모든 비주요 속성이 후보키에 완전 의존 → 제2정규형이다
  

Third Normal Form (3NF)

• 제2정규형 중에서 비주요속성이 모든 후보키에 이행적으로 의존적이 아닌 경우 = 모든 의미 있는 함수 종속성 "α → β"에서 α가 슈퍼 키이거나 β가 주요 속성인 경우
  

myEmpDept(SSN, Ename, Bdate, Addr, D#, Dname, Dmgr)
SSN -> Ename Bdate Addr D#
D# -> Dname Dmgr

• 비주요속성 Dname : D#을 거처 SSN에 의존적 (이행적으로 의존) → 제3정규형(X), 제2정규형(O)
  

ED1(SSN, Ename, Bdate, Addr, D#)
ED2(D#, Dname, Dmgr)

→ 제3규형 (O)

Boyce/Codd Normal Form (BCNF)

• 모든 의미 있는 함수 종속성 "α → β"에서 α가 슈퍼키인 경우
• 제3정규형 정의에서 α가 슈퍼키가 아닌 경우 β가 주요 속성인 경우를 삭제한 것

MovieStudio(title, year, length, filmType, studioName, studioAddr)
title year -> length filmType studioName
studioName -> studioAddr

• studioName 슈퍼키도, studioAddr이 주요 속성도 아님
• 제3규형 (X), 제2정규형(O)

MovieStudio1(title, year, length, filmType, studioName)
MovieStudio2(studioName, studioAddr)

→ BCNF

• 모든 binary relations(속성이 두 개인 테이블)은 BCNF이다.
  • 더이상 분해 불가능
  • 분해과정에서 binary relations 나오면 더이상 정규화 진행할 필요 X
  1. 관련 함수 종속성이 없는 경우
     • (A, B) 가 후보키
     • 의미있는 함수 종속성이 없으므로 BCNF
  2. A→B 성립, B→A 성립 X
     • 후보키 = A
     • 함수 종속성 왼쪽이 슈퍼키이므로 BCNF
  3. A→B 성립, B→A 성립
     • 후보키 = (A,B)
     • 함수 종속성 왼쪽이 슈퍼키이므로 BCNF

Relationship among normal forms

• subset 관계

Practice

1. 후보키 구하기

   → 테이블의 모든 속성을 결정하는 최소 속성 집합

2. 주요 속성과 비주요 속성 구하기

   → 주요 속성 : 후보키를 구성하는 속성

3. 주어진 스키마에 대한 정규형 판별하기

R(A, B, C, D, E, F)
A -> CD
B -> EF

• 후보키 : AB
• 주요 속성 : A, B 비주요 속성 : C, D, E, F
  

→ 1NF

• 나쁜 스키마의 전형적 사례, ACD/BEF 전혀 관련 X

---

R(A, B, C, D, E)
AB -> CDE
C -> D

• 후보키 : AB
• 주요 속성 : A, B 비주요 속성 : C, D, E
  

→ 2NF

• 갱신 이상 : 속성 D = 속성 C에만 의존적 → 속성 D값이 반복되면 속성 C값도 반복 입력 이상 : 속성 AB값이 없으면 속성 C에만 의존적인 속성 D값을 테이블에 입력할 수 없음 삭제 이상 : 속성 C에 대한 마지막 터플이 삭제되면 속성 D값도 삭제됨
  

→ 비주요속성간의 함수 종속성은 피해야하는 사항이다!

---

R(A, B, C, D, E)
A -> BC
C -> DE

• 후보키 : A
• 주요 속성 : A 비주요 속성 : B,C,D,E
  

→ 2NF

---

R(A, B, C, D, E)
AB -> CDE
D -> B

• 후보키 : AB, AD
• 주요 속성 : A, B, D 비주요 속성 : C, E
  

→ 3NF

---

R(A, B, C, D, E)
A -> BCDE
D -> A

• 후보키 : A, D
• 주요속성 : A, D 비주요속성 : B, C, E
  

→ BCNF : 모든 함수 종속성 왼쪽 부분이 후보키

---

R(A, B, C, D, E)
A -> BCDE

• 후보키, 주요속성 : A

→ BCNF

11.4 Decomposition and Design

Goals of Normalization (Revised)

• F : 주어진 함수 종속성의 집합
• 정규화 목표

  1. 주어진 R이 좋은 스키마인지 결정

  2. 좋은 스키마가 아니면 분해 연산 통해 다수개의 작은 관계형 스키마로 변형

     → 분해과정 : 무손실 조인 분해 (lossless join decomposition)

     → 함수 종속성을 보존하는 분해이면 더 좋음

Lossy Decomposition

• 분해 및 조인 연산 과정에서 부가적으로 터플 생성
• spurious 터플 생성 → 손실 조인 분해
  

Lossless-Join Decomposition

• R = (A, B, C) → R1 = (A, B) and R2 = (B, C)
• 분해된 테이블의 공통 속성(B)이 분해된 테이블 중 적어도 하나(R2)에서 주키 → 두개의 테이블로 분해할 때, 무손실 조인 분해 만족
  

Dependency Preservation

• 함수 종속성 보존
• R → R1, … Rn으로 분리 주어진 함수 종속성 F의 폐포 중 Ri에 속하는 속성만을 가진 함수 종속성 = Fi
  
• 분해가 함수 종속성 보전하는 방법
  • Fi의 합집합의 폐포 : 원래 주어진 함수 종속성의 폐포와 동일
• 함수 종속성이 보전되지 않는 분해면 함수 종속성 확인을 위해 자연조인연산 필요 → 시간 자원 소모

Decomposition

• 무손실 조인 분해 예제

R = (A, B, C)
F = {A -> B, B -> C}

• 함수 종속성이 보존되는 무손실 조인 분해

  R1 = (A, B), R2 = (B, C)

  • 공통속성(B)이 R2 테이블에서 속성 모두를 결정 → 무손실 조인 분해
  • 주어진 함수 종속성을 분해가 된 테이블에서 쉽게 확인 A→B (R1), B→C(R2) : 함수 종속성 보존
    
• 함수 종속성이 보존되지 않는 무손실 조인 분해

  R1 = (A, B), R2 = (A, C)

  • 공통속성(A)이 R1 테이블에서 속성 모두를 결정 → 무손실 조인 분해
  • B→C 함수 종속성 확인을 위해 자연조인연산 필요 → 함수 종속성 보존 X
    

Testing for BCNF

• 주어진 함수 종속성의 최소 커버를 구한 후 각 함수 종속성에 대해 슈퍼키 여부 확인
  
• 최소 커버를 구하는 것 : 복잡한 계산 요구하는 어려운 작업
• 주어진 함수 종속성만을 가지고 슈퍼키 여부 결정 → 슈퍼 키 여부를 위반하지 않는다면 함수 종속성의 폐포에 속하는 함수 종속성도 슈퍼키 여부 위반 X
  
• 하지만 분해된 테이블에 대한 BCNF 테스트는 주어진 함수 종속성만 검사하면 X
  • R = (A, B, C, D, E), F = {A→B, BC→D}
  • R1 = (A,B), R2 = (A, C, D, E)
  • R2에서 AC→D 종속성 새롭게 발견 → R2에 대해 별도로 BCNF 검증 필요
    
• 분해가 된 작은 테이블 Ri에 대한 BCNF 테스트
  1. Ri에 속하는 속성만으로 구성된 모든 함수 종속성 구하여 슈퍼 키 여부 확인
     • 함수 종속성의 폐포 구해야 함
     • 실용적 X
  2. 속성의 폐포를 활용
     • Ri에 속하는 속성의 모든 서브셋 속성 α에 대해 속성의 폐포 구하기
     • 구한 속성 폐포가 Ri의 모든 속성을 가지고 있는 경우 → α가 슈퍼키인 경우이므로 BCNF 조건 만족
       
     • 구한 속성 폐포에 α를 제외한 속성 없으면 : α → α인 경우 → 무의미한 함수 종속성이므로 BCNF 만족
       

BCNF and Dependency Preservation

• 하나의 테이블에 적용되는 함수 종속성 확인 수월 두개 이상의 테이블에 적용되는 함수 종속성은 확인하기에 비쌈 → 자연 조인 연산 수행 필요
  
• 주어진 모든 함수 종속성 확인을 위해 분해된 각각의 테이블에만 속하는 함수 중 속성을 확인하여도 충분한 경우를 만족하는 성질 = 함수 종속성 보존
  
• BCNF 정규형을 구하기 위해 테이블을 분해하는 경우 함수 종속성을 보존하지 못하는 경우 존재 이 경우 사용자는 함수 종속성을 보존하면서 그 대신 BCNF보다 하위 정규형인 제3정규형 사용할 수 있음
  

R = (J, K, L)
F = {JK -> L, L -> K}

• 후보키 : JK, JL → BCNF 아님!
  

R1(L, K), R2(L, J)
// 공통속성이 적어도 하나의 테이블에서 슈퍼키가 되도록

• JK→ L 확인을 위해 조인 필요 : 함수 종속성 보존되지 않는 분해

Third Normal Form: Motivation

• BCNF 정규형 : 함수 종속성을 보존하는 분해 지원 X

  → 함수 종속성에 효과적인 검증이 중요한 응용 : 제3정규형 사용
  

• 테이블 내 값 중복성에 의한 이상 존재

• 함수 종속성이 항상 보존되는 분해가 가능

  → 모든 함수 종속성은 하나의 테이블 내에서 검증 가능
  

• 중복 존재

  R = (J, K, L)
  F = {JK -> L, L -> K}

  • K: 주요속성 → 제3규형

• redundancy

  • 제3정규형 : 테이블 내 발생할 수 있는 중복 줄이고 디비 설계 최적화하기 위한 정규화 과정 → 여전히 중복 존재할 수 있음
    
  • 어떤 L값에 대해 J값이 없는 경우, NULL 사용 → NULL : 디비 설계 시 여전히 발생할 수 있는 문제점, 추가적인 정규화 과정 필요
  • -해결법 : 보다 높은 정규형으로 더 분해 → BCNF (더 엄격한 정규형)
    

Testing for 3NF

• 주어진 함수 종속성 검증 → 폐포에 속하는 모든 함수 종속성에 대한 검증 필요 X
  
• 왼쪽이 슈퍼키가 아니면 오른쪽 속성이 주요속성인지 확인
• 후보키 구하기
  • 전체 속성의 서브셋에 대해 속성의 폐포 구하기
  • 비싼 연산

BCNF vs. 3NF

• 3NF로 분해 가능
  • 어떤 관계도 손실없이 분해 가능
  • 분해과정에서 함수적 종속성 보존
  • 중복을 줄이기 위한 좋은 정규화 제공 → 어떤 경우에는 여전히 중복이 존재할 수 있음
    
• BCNF로 분해 가능
  • 어떤 관계도 손실없이 분해 가능
  • 모든 함수적 종속성이 보존되지 않을 수 있음 → 다시 복구하기 위한 추가적인 조치 필요
    
  • 각 함수적 종속성 : 후보키에 의해서만 결정

Database Design

• 설계 목표

  • BCNF형 사용

  • 무손실 조인 분해

  • 함수 종속성 보존

    → 함수 종속성 보존을 포기하거나 제3정규형 사용

• 함수 종속성을 직접적으로 명시하는 방법 X
  • assertion 기능을 이용해 함수 종속성 표현 가능
  • 사용 DBS에서는 assertion 기능 지원 X
• ER 데이터모델로 설계된 데이터베이스
  • 더이상 정규화 과정 필요 X
  • 키가 아닌 속성이 다른 속성을 결정하는 함수 종속성이 존재할 수 있으나 드물게 나타난다. → 대부분의 관계성 집합으로부터 생성되는 테이블은 두 개의 속성만 가지기 때문
    

Denormalization for Performance

• 성능을 위한 역정규화
• 주어진 테이블이 좋은 성질을 가지도록 작은 테이블로 분해하는 과정 → 관련 있는 정보 검색을 위해 조인 연산 필요 → 성능을 위해 역정규화
  
• 역정규화가 요구되는 상황 → 데이터 중복에 의한 이상현상보다 DB 성능이 더 중요할 경우
  
• 역정규화가 적합하지 않을 때 : 실체화된 뷰 (materialized view) 사용
  • 뷰 테이블이 소속 터플을 항상 구체적으로 소유
  • 질의를 수행하기 위해 추가적인 조인 연산 필요 X

11.5 Multivalued Dependencies

Multivalued Dependencies Example

• 다치 종속성

  profChild(ID, childName)
  profPhone(ID, phoneNumber)
  professor(ID, childName, phoneNumber)

  • 의미있는 함수 종속성이 없으므로 BCNF

  • anomaly 현상 발생

    

  • 한 개의 테이블에 두 개의 1:N 관계 존재

  • 두 개의 1:N 관계 간에는 연관관계 X

    → 두 개의 다치 종속성 존재

Multivalued Dependencies(MVDs)

• 다치 종속성 정의 : 속성의 부분집합 α 및 β에 대하여 “α →→ β”이 성립하려면 α와 β 부분이 동일한 두 개의 터플 t1, t2에 대하여 5가지 조건을 만족하여야 한다.
  

• Y값 하나에 대해 다수개의 W값이 관련되는 현상
• 함수 종속성 만족 → 다치 종속성 만족
  • “α → β”이면 “α →→ β”가 성립

Multivalued Dependency Theory

1. 보완(complementation) 규칙

   • 다치 종속성에만 적용되는 규칙

   

2. 부가(augmentation) 규칙

   

3. 이행(transitivity) 규칙

   

Fourth Normal Form (4NF)

• 다치 종속성 “α →→ β”가 무의미한 경우
  • α가 β를 포함
  • α와 β의 합집합이 해당 테이블의 모든 속성
• 관계형 스키마가 제4정규형이 되려면
  • 의미 있는 다치 종속성 “α →→ β”가 성립
  • α가 슈퍼 키
  • 주어진 스키마에 의미 있는 다치 종속성이 없으면 당연히 제4정규형이다.

Star(name, street, city, title, year)
name ->-> street city

• name이 슈퍼키가 아니므로 4NF 아님

Star1(name, street, city)
Star2(name, title, year)

• name →→ street name name →→ title year
  
• 두 개의 다치 종속성이 분해된 각 테이블에서는 의미 없는 다치 종속성 → 분해된 테이블 모두는 제4정규형