3-1-13장. 정규화(Normalization) - A

정규화의 개요

정규화란 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정이다.

 

• 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정이라 할 수 있음

• 정규형에는 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, 제4정규형, 제5정규형이 있으며, 차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어남

• 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행

• 정규화는 논리적 처리 및 품질에 큰 영향을 미침

• 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안전성 등을 보장

• 정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능하고 데이터의 정확성이 높아지는 반면 물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능이 저하

정규화의 목적

• 데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지

• 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능

• 효과적인 검색 알고리즘을 생성 가능

• 데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화 가능

• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임

• 데이터 모형의 단순화 가능

• 속성의 배열 상태 검증 가능

• 개체와 속성의 누락 여부 확인 가능

• 자료 검색과 추출의 효율성 추구

이상의 개념 및 종류

정규화를 거치지 않으면 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 예기치 못한 곤란한 현상이 발생하는데, 이를 이상이라 하며 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상이 있다.

 

• 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입되는 현상

• 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상

• 갱신 이상(Update Anomaly) : 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

정규화의 원칙

• 정보의 무손실 표현, 즉 하나의 스키마를 다른 스키마로 변환할 때 정보의 손실이 있어서는 안됨

• 분리의 원칙, 즉 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리시켜 표현해야 함

• 데이터의 중복성이 감소되어야 함

정규화의 과정

1NF(제1정규형)

1NF는 릴레이션에 속한 모든 도메인이 원자값만으로 되어 있는 정규형이다. 즉, 릴레이션의 모든 속성 값이 원자 값으로만 되어 있는 정규형이다.

• 릴레이션의 모든 속성이 단순 영역에서 정의

2NF(제2정규형)

2NF는 릴레이션 R이 1NF이고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규형이다.

• 함수적 종속(Functional Dependency)

  • 함수적 종속은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 것을 의미

  • 예를 들어 <수강> 릴레이션이 (학번, 이름, 과목명)으로 되어 있을 때, '학번'이 결정되면 '과목명'에 상관없이 '학번'에는 항상 같은 '이름'이 대응된다. '학번'에 따라 '이름'이 결정될 때 '이름'을 '학번'에 함수 종속적이라고 하며 '학번 → 이름'과 같이 쓴다.

• 완전 함수적 종속 : 어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이지만 속성 집합 B의 어떠한 진 부분 집합 C에는 함수적 종속이 아닐 때 속성 A는 속성 집합 B에 완전 함수적 종속이라 한다.

  • ex) <수강> 릴레이션이 (학번, 과목명, 성적, 학년)으로 되어 있고 (학번, 과목명)이 기본키일 때, '성적'은 '학번'과 '과목명'이 같을 경우에는 항상 같은 '성적'이 온다. 즉 '성적'은 '학번'과 '과목명'에 의해서만 결정되므로 '성적'은 기본키에 완전 함수적 종속이 된다. 

• 부분 함수적 종속 : 어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 B의 어떠한 진 부분 집합에도 함수적 종속일때 속성 A는 속성 집합 B에 부분 함수적 종속이라고 한다.

  • ex) '학년'은 '과목명'에 관계없이 '학번'이 같으면 항상 같은 학년이 온다. 즉 기본키의 일부인 '학번'에 의해서 '학년'이 결정되므로 '학년'은 부분 종속적이라고 한다.

3NF(제3정규형)

3NF는 릴레이션 R이 2NF이고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않는 정규형이다.

• 무손실 join 또는 종속성 보존을 저해하지 않고도 항상 3NF 설계를 얻을 수 있음

BCNF(Boyce-Codd 정규형)

BCNF는 릴레이션 R에서 결정자가 모두 후보키인 정규형이다.

• 3NF에서 후보키가 여러 개 존재하고 서로 중첩되는 경우에 적용하는, 강한 제3정규형이라고도 함

• 모든 BCNF가 종속성을 보존하는 것은 아님

• BCNF 제약 조건

  • 키가 아닌 모든 속성은 각 키에 대하여 완전 종속

  • 키가 아닌 모든 속성은 그 자신이 부분적으로 들어가 있지 않은 모든 키에 대하여 완전 종속

  • 어떤 속성도 키가 아닌 속성에 대해서는 완전 종속 할 수 없음

4NF(제4정규형)

4NF 릴레이션 R에서 다시 종족 A → B가 성립하는 경우 R의 모든 속성이 A에 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형(다시 말하면 재차 확인)

 

5NF(제5정규형, PJ/NF)

5NF는 릴레이션 R의 모든 조인 종속이 R의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형이다.