데이터베이스 정규화(Normalization), 역정규화(DeNormalization)

데이터베이스 정규화(Normalization) 란?

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스를 정규화라고 한다.

정규화의 기본 목표는 관련이 없는 함수 종속성은 별개의 릴레이션으로 표현하는 것이다.

정규화된 결과를 정규형이라고 하며, 정규형은 기본 정규형 고급 정규형으로 나뉜다.

• 기본 정규형 : 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF(보이스/코드 정규형)
• 고급 정규형 : 제4정규형, 제5정규형

정규화의 장점으로는 이상 현상의 발생 가능성을 줄이지만,

단점으로는 연산 시간이 증가한다.

정규형 종류

제 1 정규형

릴레이션에 속한 모든 속성의 도메인이 더 이상 분해되지 않는 원자값으로만 구성된 정규형이다.

제 1 정규화

제2정규형

릴레이션이 제1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제2정규형에 속한다.

제1정규형에 속하는 릴레이션이 제2정규형을 만족하게 하려면, 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되도록 릴레이션을 분해하는 정규화 과정을 거쳐야 한다.

• 완전 함수 종속
  • 어떤 속성이 기본키에 대해 완전히 종속일 때
• 부분 함수 종속
  • 어떤 속성이 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나, 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을경우 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속될 때

제 2 정규화

제3정규형

릴레이션이 제2정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제3정규형에 속한다.

• 이행적 함수 종속
  • A → B , B → C 인 경우 A → C 가 성립될 때
  • 즉, A를 알면 B를 알고 그를 통해 C를 알 수 있는 경우를 의미

제 3 정규화

BCNF

릴레이션의 함수 종속 관계에서 모든 결정자가 후보키이면 BCNF에 속한다.

하나의 릴레이션에 여러개의 후보키가 존재할 수도 있는데, 이런 경우는 제3정규형까지 모두 만족하더라도 이상 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이상현상을 해결하기 위해 제3정규형보다 좀 더 엄격한 제약조건을 제시한 것이 BCNF이다.

BCNF 정규화

• 학생번호-교수 릴레이션은 함수 종속 관계가 성립하지 않는 동등한 학생번호, 교수 속성으로 구성하고 {학생번호, 교수}가 기본키의 역할을 담당한다. 즉, 후보키가 아닌 결정자가 존재하지 않기때문에 BCNF에 속한다.
• 교수-특강 릴레이션은 교수와 특강이 함수 종속 관계를 띄우며, 교수가 유일한 후보키이자 기본키이다. 즉, 후보키가 아닌 결정자가 존재하지 않기때문에 BCNF에 속한다.

고급 정규형 (제4정규형, 제5정규형)

• 제4정규형
  • 릴레이션이 BCNF를 만족하면서, 함수 종속이 아닌 다치 종속(MVD: Multi Valued Dependency) 를 제거해야 만족할 수 있다.
• 제5정규형
  • 릴레이션이 제4정규형을 만족하면서 후보키를 통하지 않는 조인 종속(JD: Join Dependency) 을 제거해야 만족할 수 있다.

실제로 데이터베이스를 설계할 때 모든 릴레이션이 무조건 제5정규형에 속하도록 분해해야 하는 것은 아니다.

오히려 그렇게 되면 비효율적인 경우가 많다.

일반적으로 제3정규형이나 BCNF에 속하도록 릴레이션을 분해하여 데이터 중복을 줄이고 이상 현상이 발생하는 문제를 해결한다고 한다.

 

역정규화

Join이 너무 많아지는 DB 설계와 쿼리는 요청을 처리하는 시간을 증가시키는 문제가 있기 때문에 모든 주요 Entity를 분리하는 것이 좋은 것이 아니라 DB의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있는 구조화 과정을 거치는 것이 필요하다.

역정규화는  중복을 허용하며 Entity를 다시 통합하거나 분할하여 정규화 과정을 통해 도출된 DB 구조를 재조정하는 과정이다.