📌 정규화 (Normalized)
: 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해(데이터 손실 없이 속성 분해)하는 과정
- 논리적 설계 단계에서 수행한다.
정규화 목적
- 데이터 구조의 안정성, 무결성 유지
- 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만듦
- 효과적인 검색 알고리즘 생성 가능
- 중복을 배제해 이상의 발생 방지
- 개체, 속성의 누락 여부 확인 가능
- 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임
정규화 원칙
- 정보의 무손실
- 분리의 원칙
- 데이터 중복 감소
정규화 과정
📌 역정규화 (De-Normalized)
: 정규화된 개체,속성,관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델
- 물리적 설계 단계에서 수행한다.
