[데이터베이스] 정규화(Normalization)와 역정규화(Denormalization)

정규화(Normalization)란?

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스 (위키백과)

정규화의 필요성

• 불필요한 데이터를 제거, 데이터의 중복을 최소화 하기 위해서
• 데이터베이스 구조 확장 시 재디자인을 최소화
• 다양한 관점에서의 query를 지원하기 위해서
• 무결성 제약조건의 시행을 간단하게 하기 위해서
• 각종 이상 현상(Anomaly)을 방지하기 위해서, 테이블의 구성을 논리적이고 직관적으로 한다.

데이터베이스를 잘못 설계하면 불필요한 데이터 중복으로 인한 공간낭비를 넘어 부작용을 초래할 수 있다. 이러한 부작용에는 삽입이상, 갱신이상, 삭제이상이 있다.

삽입 이상 (Insertion Anomaly)

새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제

Ex) 학생들의 강의 정보와 성적이 들어간 테이블에 아직 수업을 하나도 수강하지 않은 학생을 넣으려고 할 때 기본키로 학번과 과목코드를 지정해두었다면, 기본키로 쓰이는 컬럼은 NULL이 될 수 없으므로 테이블에 추가할 수 없게 된다.

갱신 이상 (Update Anomaly)

중복 튜플 중 일부만 변경하여 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제

Ex) 특정 학생의 학과를 변경하려고 한다면 그 학생에 관한 모든 튜플의 학과를 변경해줘야 한다. (학생 관련 튜플이 N개가 존재한다면 N번 수정을 해야함)

삭제 이상 (Deletion Anomaly)

튜플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제

Ex) 1개의 과목만 수강하고 있는 학생이 있고, 그 학생이 해당 과목을 수강취소하게 되면 해당 학생에 대한 정보를 모두 날리게 된다.

정규화 된 정도를 정규형(Normal Form)으로 표현하는데, 정규형에는 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF, 6NF까지 존재한다. 높은 단계로 갈수록 중복이 적은 릴레이션으로 설계되지만 비공식적으로 3NF가 되었으면 정규화 되었다고 말한다.

제1정규형 (First Normal Form, 1NF)

1. 어떤 Relation에 속한 모든 Domain이 원자값(atomic value)만으로 되어 있다.
2. 모든 attribute에 반복되는 그룹(repeating group)이 나타나지 않는다.
3. 기본키를 사용하여 관련 데이터의 각 집합을 고유하게 식별할 수 있어야 한다.
   

[1번을 위반한 경우 - Tag 칼럼에 다수의 데이터가 들어가 있음 (원자성 x)]

Id	Title	Description	Tag
1	MySQL	MySQL is ...	rdb, free

[2번을 위반한 경우 - Tag 그룹이 반복되고 있음]

Id	Title	Description	Tag1	Tag2
1	MySQL	MySQL is ...	rdb	free

[정상적인 1NF]

Id	Title	Description	Tag
1	MySQL	MySQL is ...	rdb
2	MySQL	MySQL is ...	free

(여전히 중복이 많아 보이지만 우선은 1NF를 만족하는 경우이다.)

제2정규형 (Second Normal Form, 2NF)

테이블의 모든 컬럼이 완전 함수적 종속을 만족한다. (부분 함수적 종속을 제거하는 작업)

- 함수적 종속 : X(결정자)의 값에 따라 Y(종속자)값이 결정될 때 X -> Y로 표현하는데, 이를 Y는 X에 대해 함수적 종속이라고 한다. 예를 들어 학번을 알면 이름을 알 수 있는데, 이 경우 학번이 X가 되고 이름이 Y가 된다.

- 함수적 종속에서 X의 값이 여러 요소일 경우, 즉 {x1, x2} -> Y일 경우

• x1과 x2가 Y의 값을 결정할 때 -> 완전 함수적 종속
• 둘 중 하나만 Y의 값을 결정할 때 -> 부분 함수적 종속

 

이름	강의	학년
마이크	데이터베이스	3
마이크	자료구조	3
린다	자료구조	2

이 테이블의 경우 이름과 강의에 의해 학년이 결정되고 있어 보이지만({이름, 강의} -> 학년),
이름에 의해 학년이 결정되기도 한다({이름} - > 학년).

다시 말해서 부분 함수적 종속이 존재하기 때문에 이를 제거해야만 2NF를 만족한다고 할 수 있다.

 

[이름-강의 릴레이션]

이름	강의
마이크	데이터베이스
마이크	자료구조
린다	자료구조

 

[이름-학년 릴레이션]

이름	학년
마이크	3
린다	2

 

제3정규형 (Third Normal Form, 3NF)

1. Relation이 2NF를 만족한다.
2. 기본키(primary key)가 아닌 속성(Attribute)들은 기본키에만 의존해야 한다. (이행 함수 종속성(Transitive Dependency)을 제거하는 작업)

이행 함수 종속성(Transitive Dependency) : 삼단논법 같은 관계를 가진 함수 종속. X -> Y이고 Y -> Z 이면 X -> Z가 성립한다. 이를 Z가 X에 이행적으로 함수 종속되었다고 한다.

대회명	년도	우승자	생년월일
핀테크 해커톤	2019	김xx	1995.04.09
대학생 알고리즘 대회	2019	박oo	1994.10.03
핀테크 해커톤	2020	박oo	1994.10.03
빅데이터 공모전	2020	심ㅁㅁ	1997.11.11

위 테이블에 의하면 {대회명, 년도}에 의해 우승자가 결정되고, {우승자}에 의해 생년월일이 결정된다. {대회명, 년도} -> {우승자} -> 생년월일 이 되어 결국 {대회명, 년도} -> 생년월일 이라는 이행 함수 종속성을 띄게 된다. (일반적으로 생각해봐도 대회명과 년도에 의해 우승자의 생년월일이 결정된다는 것은 말이 안된다.)

이러한 이행 함수 종속성은 다음과 같이 테이블을 분리함으로써 제거하여 3NF를 만족시킬 수 있다.

[대회 우승자 릴레이션]

대회명	년도	우승자
핀테크 해커톤	2019	김xx
대학생 알고리즘 대회	2019	박oo
핀테크 해커톤	2020	박oo
빅데이터 공모전	2020	심ㅁㅁ

[우승자 생년월일 릴레이션]

우승자	생년월일
김xx	1995.04.09
박ㅇㅇ	1994.10.03
심ㅁㅁ	1997.11.11

BCNF(보이스-코드 정규형)

릴레이션에서 모든 결정자가 후보키가 되도록 하는 과정

제 4정규형(4NF)

다치 종속 관계가 성립되는 경우 분해하는 과정

※다치 종속(MVD, Multival Dependency): 두 속성이 1:다 대응이 되는 경우

제 5정규형(5NF)

조인 종속(Join Dependency)이 후보키를 통해서만 성립이 되도록 하는 정규형

역정규화(Denormalization)란?

정규화된 릴레이션을 다시 통합하거나 분할하여 구조를 재조정하는 과정

정규화를 한다는 것은 중 하나의 릴레이션을 여러 개의 릴레이션으로 분해한다는 것을 의미한다. 따라서 원하는 데이터를 얻기 위해서는 다수의 릴레이션을 참조해야한다. 이는 데이터베이스에 저장된 자료를 검색하는 시간을 증가시키며 성능 저하의 결과를 초래할 수 있다. 때문에 데이터베이스의 물리적 설계 과정에서 성능을 향상시키기 위해서는 역정규화의 과정이 필요하다.

역정규화의 종류

1) 릴레이션 역정규화

두 릴레이션을 합하거나 하나의 릴레이션을 분할하는 방법

• 릴레이션 병합 : 두 릴레이션 간의 잦은 참조로 성능이 저하될 경우 이 문제점을 해결하기 위해 병합
• 릴레이션 분할 : 자주 사용하는 속성이나 튜플을 분해하여 성능을 향상 시키는 방법 (릴레이션의 데이터를 검색할 때는 목록을 순차적으로 조회함. 이 때 자주 사용하지 않는 속성이나 튜플이 있다면 검색이 느려지게 됨)
  • 수직 분할 - 자주 사용하는 속성 과 그렇지 않은 속성 을 분할
  • 수평 분할 - 자주 사용하는 튜플 과 그렇지 않은 튜플 을 분할

2) 속성 역정규화

검색 성능을 향상시키기 위해 속성을 추가하거나 필요한 속성을 만드는 것

• 속성 추가 : 자주 사용하는 외래키 속성을 추가
• 파생 속성 추가 : 현재 릴레이션에 없는 속성이지만 작업 효율을 위해 새로운 속성을 추가함

[출처]

• 데이터베이스 정규화 개념 설명 및 예제

• 데이터베이스 정규화 - 이상현상 & 함수적 종속성

• 데이터베이스 정규화 - 1NF, 2NF, 3NF

• 정규화(Normaliztion)

• [DB이론]정규화(Normaliztion)

• 데이터베이스의 정규화와 역정규화는 무엇이고 왜 필요한지 알아보자.

• 데이터베이스 정규화(Normalization), 역정규화(DeNormalization)