정규화의 개념과 이상 현상

정규화(normalization)

• 데이터베이스를 잘못 설계하면 데이터의 삽입, 수정, 삭제 연산을 수행할 때 부작용(이상현상 (anomaly))이 발생정규화는 이상 현상이 발생하지 않도록 릴레이션을 분해(decomposition)하는 과정을 의미데이터베이스를 설계한 후 설계 결과물을 검증하기 위해 사용하기도 함

이상 현상의 종류

• 삽입 이상(insertion anomaly) - 새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
• 갱신 이상(update anomaly) - 중복 투플 중 일부만 변경되어 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제
• 삭제 이상(deletion anomaly) - 투플을 삭제하면 필요한 다른 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제

정규화의 필요성

• 관련 없는 속성들을 하나의 릴레이션에 모아두고 있으면 여러 이상 현상이 발생정규화를 수행하기 위해선 속성들 간의 관련성인 함수적 종속성(Functional Dependency)을 판단해야 함일반적으로 릴레이션에 함수적 종속성이 하나 존재하도록 정규화를 통해 릴레이션을 분해

함수 종속

• 하나의 릴레이션을 구성하는 속성들의 부분 집합을 X와 Y라 할 때, 어느 시점에서든 릴레이션 내의 모든 투플에서 하나의 X의 값에 대한 Y의 값이 항상 하나면

  X -> Y (X는 결정자, Y는 종속자)

  'X가 Y를 함수적으로 결정한다' 또는 'Y가 X에 함수적으로 종속되어 있다' 라고 함

• 함수 종속 관계는 현재 시점에 릴레이션에 포함된 속성 값만으로 판단하면 안 된다는 것을 유의해야 함

  릴레이션에서 속성 값은 계속 변할 수 있기 때문에 속성 자체가 가지고 있는 특성과 의미를 기반으로 판단해야 함

  • 완전 함수 종속 (Full Functional Dependency)릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X에 종속되어 있지만, 속성 집합 X의 일부분에 종속된 것이 아님을 의미
  • 부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency)속성 집합 Y가 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에도 함수적으로 종속됨을 의미일반적으로 함수 종속이라고 하면 완전 함수 종속을 의미

정규형의 종류

• 릴레이션이 정규화된 정도는 정규형(Normal Form)으로 표현

  정규형은 크게 기본 정규형과 고급 정규형으로 나뉨

  • 기본 정규형 - 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, 보이스/코드 정규형
  • 고급 정규형 - 제4정규형, 제5정규형

• 각 정규형마다 만족시켜야 하는 제약조건이 존재

  릴레이션이 특정 정규형의 제약조건을 만족하면 릴레이션이 해당 정규형에 속한다고 표현

  정규형의 차수가 높아질수록 요구되는 제약조건이 많아지고 엄격해짐

• 일반적으로 차수가 높은 정규형에 속하는 릴레이션일수록 바람직한 릴레이션이나, 모든 릴레이션이 제5정규형에 속해야 되는 것은 아니기에 릴레이션의 특성을 고려해서 적합한 정규형을 선택

제1정규형(1NF)

• 릴레이션에 속한 모든 속성의 도메인이 원자 값으로만 구성되어 있어야 함

  최소한 제1정규형을 만족해야 관계 데이터베이스의 릴레이션이 될 자격이 있음

• 삽입 이상, 갱신 이상, 삭제 이상 발생

  

• 릴레이션이 부분 함수 종속을 포함하고 있기 때문