0. 공부하게 된 계기
DB 시간에 시험범위가 아니라고 가볍게 넘어갔던 것 같다.
그래서 정규화란 이름을 들어봤다는 사실도 까먹었다...
1. 정규화 vs 비정규화
개념
정규화란 DB 설계에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 프로세스를 말한다.
이와 반대로 비정규화란 정규화된 엔티티, 속성, 관계를 시스템의 성능 향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 프로세스를 말한다.
목적
정규화
- 불필요한 데이터를 제거
- DB 구조 확장 시 재디자인 최소화
- 무결성 제약조건의 시행을 간단히 하기 위해
- Anomaly를 방지하기 위해(테이블의 구성을 논리적으로 만듦으로써)
비정규화
- 디스크 I/O량이 많아서 조회 시 성능이 저하될 때
- 테이블끼리의 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상될 때
- 컬럼을 계산하여 조회할 때 성능이 저하될 것으로 예상될 때
2. 제1정규화(1NF)
테이블의 컬럼이 원자값(atomic value), 즉 단 하나의 값만 갖도록 테이블을 분해하는 것이다.
제1정규화를 만족하면 모든 attribute에 반복되는 그룹이 나타나지 않으며 기본 키를 사용하여 관련 데이터의 각 집합을 고유하게 식별할 수 있게 된다.
학생이라는 테이블이 있을 때 수강과목이라는 컬럼이 있다고 하자.
단, 수강과목은 PK가 아닌데, 일반적으로 학생은 여러 과목을 들을 것이다.
따라서 수강과목 컬럼에 ['컴구', '네트워크'] 이런 식으로 복수의 객체를 집어넣고자 하는 욕망이 생기겠지만, 그러면 안 된다는 것이다.
PK - '컴구'
PK - '네트워크'위와 같은 식으로 테이블에 넣어야 된다.
3. 제2정규화(2NF)
제1정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것이다.
완전 함수 종속이라는 것은 PK의 부분집합이 다른 컬럼의 값을 결정해서는 안 된다는 것이다.
만약 ('학생번호', '강좌이름')이 PK이고 같은 테이블에 '강의실', '성적'이라는 컬럼이 있다고 하자.
성적은 '학생번호', '강좌이름' 두 개에 동시에 종속적으로 결정되지만
'강의실' 같은 경우는 '강좌이름'만으로도 종속시킬 수 있다.
이런 경우 테이블을 두 개로 나누어 '학생번호', '강좌이름', '성적'을 가지고 있는 테이블 한 개,
'강좌이름', '강의실'을 가지고 있는 테이블 한 개를 만들어야 한다는 것이다.
4. 제3정규화(3NF)
제2정규화를 진행한 테이블에 대해 '기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해' 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것이다.
a->b, b->c면 a->c이다를 DB에서 표현한 것이라고 생각하면 된다.
만약 이러한 관계의 컬럼이 한 테이블에 동시에 존재한다면 이를 두 개의 테이블로 나눠야 한다는 것이다.
5. BCNF정규화(strong 3NF)
제3정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자(함수에서 독립변수라고 생각해도 좋을 것 같다)가 PK가 되도록 테이블을 분해하는 것이다.
만약 PK가 1개가 아니라면 제3정규화까진 만족하지만 BCNF 정규화는 만족하지 못 할 수도 있다.
한 테이블에 '학생이름', '특강이름', '교수' 세 개의 컬럼이 있다고 가정하자.
PK는 ('학생이름', '특강이름')이며 '교수'는 한 가지의 특강밖에 개설 못 한다고 가정하자.
그렇다면 여기서 문제가 생긴다.
'학생이름', '특강이름' -> '교수' 이러한 관계가 생김에 동시에
'교수' -> '특강이름' 이러한 관계가 생긴다.
따라서 결정자가 PK가 될 수 있도록,
<특강신청 테이블> '학생이름' -> '교수'
<특강교수 테이블> '특강이름' -> '교수'위와 같이 테이블을 나눠야 한다는 것이다.
6. 정리
제3정규화와 BCNF정규화가 구분이 어렵다면 PK가 두 개지만 한 컬럼이 PK 중 하나를 결정짓는 컬럼을 생각해면 좋을 듯 싶다.
이에 대해 https://yaboong.github.io/database/2018/03/10/database-normalization-2/ 여기를 참고하자.
~위에서 서술한 정규화 외에도 더 많은 것 같지만 DBA가 아니면 이 정도만 알아도 괜찮을 것 같다.~
참고
https://velog.io/@bsjp400/Database-DB-%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94-%EB%B9%84%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94%EB%9E%80
https://mangkyu.tistory.com/110
https://yaboong.github.io/database/2018/03/10/database-normalization-2/
