[Lecture] DataBase - Day 9

🖥 DataBase - Day 9

👉🏻 [Chapter 09] 정규화

[01] 정규화의 개념과 이상 현상

• 1.1 정규화의 개념
  • 이상(anomaly) 현상 : 불필요한 데이터 중복이 발생하여 릴레이션에 대한 데이터의 삽입, 수정, 삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용
  • 정규화(normalization) : 이상 현상을 제거하면서 데이터베이스를 올바르게 설계해나가는 과정
• 1.2 이상 현상의 종류
  • 삽입 이상(insertion anomaly) : 새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
  • 갱신 이상(update anomaly) : 중복 튜플 중 일부만 변경하여 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제
  • 삭제 이상(deletion anomaly) : 튜플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제
• 1.3 정규화의 필요성
  • 정규화
    • 이상 현상이 발생하지 않도록, 릴레이션을 관련이 있는 속성들로만 구성하기 위해 릴레이션을 분해(decomposition) 하는 과정
    • 함수적 종속성(속성들 간의 관련성 / FD; Functional Dependency)을 판단하여 정규화 수행
    • 함수적 종속성을 이용해, 릴레이션을 연관성이 있는 속성들로만 구성되도록 분해하여 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 나가는 과정

[02] 함수 종속

• "X가 Y를 함수적으로 결정한다"
  • 릴레이션 내의 모든 튜플에서 X 값에 대한 Y 값은 항상 하나임
  • X와 Y는 하나의 릴레이션을 구성하는 속성들의 부분 집합
  • "Y가 X에 함수적으로 종속되어 있다"와 같은 의미
  • $X \rightarrow Y$로 표현
    • X는 결정자
    • Y는 종속자
• 함수 종속 관계 판단 시 유의 사항
  • 속성 자체의 특성과 의미를 기반으로 함수 종속성을 판단
    • 속성 값은 계속 변할 수 있기 때문에 현재 릴레이션에 포함된 속성 값만으로 판단하면 안됨
  • 일반적으로 기본키와 후보키는 릴레이션의 다른 모든 속성들을 함수적으로 결정함
  • 기본키나 후보키가 아니더라도 다른 속성 값을 유일하게 결정하는 속성은 함수 종속 관계에서 결정자가 될 수 있음
• 완전 함수 종속(FFD; Full Functional Dependency)
  • 릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X에 함수적으로 종속되어 있지만, 속성 집합 X 전체에 종속된 것이지 일부분에 종속된 것이 아님을 의미
  • 일반적으로 함수 종속은 완전 함수 종속을 의미함
• 부분 함수 종속(PFD; Partial Functional Dependency)
  • 속성 집합 Y가 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에도 함수적으로 종속됨을 의미함
• 결정자와 종속자가 같거나, 결정자가 종속자를 포함하는 것처럼 당연한 함수 종속 관계는 고려하지 않음

[03] 기본 정규형과 정규화 과정

• 3.1 정규화의 개념과 정규화의 종류
  • 정규화(normalization)
    • 함수 종속성을 이용하여 릴레이션을 연관성이 있는 속성들로만 구성되도록 분해해서, 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 나가는 과정
    • 기본 목표 : 관련이 없는 함수 종속성을 별개의 릴레이션으로 표현하는 것
    • 주의 사항
      • 정규화를 통해 릴레이션은 무손실 분해(nonloss composition) 되어야 함
        • 릴레이션이 의미상 동등한 릴레이션들로 분해되어야 하고, 분해로 인한 정보 손실이 발생하지 않아야 함
        • 분해된 릴레이션들을 자연 조인하면 분해 전의 릴레이션으로 복원 가능해야 함
  • 정규형(NF; Normal Form)
    • 릴레이션이 정규화된 정도
    • 각 정규형마다 만족시켜야 하는 제약조건이 존재
      • 정규형의 차수가 높아질수록 요구되는 제약조건이 많아지고 엄격해짐
    • 릴레이션의 특성을 고려하여 적합한 정규형을 선택함
• 3.2 제1정규형(1NF; First Normal Form)
  • 릴레이션에 속한 모든 속성의 도메인이 원자 값(atomic value) 으로만 구성되어 있으면 제1정규형에 속함
  • 최소한 제1정규형을 만족해야 관계 데이터베이스의 릴레이션이 될 자격이 있음
• 3.3 제2정규형(2NF; Second Normal Form)
  • 릴레이션이 제1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제2정규형에 속함
  • 제1정규형에 속하는 릴레이션이 제2정규형을 만족하게 하려면, 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되도록 분해
• 3.4 제3정규형(3NF; Third Normal Form)
  • 릴레이션이 제2정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제3정규형에 속함
  • 이행적 함수 종속(transitive FD)
    • 릴레이션을 구성하는 3개의 속성 집합 X, Y, Z에 대해 함수 종속 관계 $X \rightarrow Y$와 $Y \rightarrow Z$가 존재하면 논리적으로 $X \rightarrow Z$가 성립하는데, 이때 속성 집합 Z가 속성 집합 X에 이행적으로 함수 종속되었다고 함
  • 제2정규형에 속하는 릴레이션이 제3정규형을 만족하게 하려면, 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않도록 분해
• 3.5 보이스/코드 정규형(BCNF; Boyce/Codd Normal Form)
  • 릴레이션의 함수 종속 관계에서 모든 결정자가 후보키이면 보이스/코드 정규형에 속함
  • 필요성 : 하나의 릴레이션에 여러 개의 후보키가 존재할 수도 있는데, 이 경우에는 제3정규형까지 모두 만족하더라도 이상 현상이 발생할 수 있음
  • 강한 제3정규형(strong 3NF)
    • 후보키를 여러 개 가지고 있는 릴레이션에 발생할 수 있는 이상 현상을 해결하기 위해 제3정규형보다 좀 더 엄격한 제약조건을 제시
    • 보이스/코드 정규형에 속하는 모든 릴레이션은 제3정규형에 속하지만, 제3정규형에 속하는 릴레이션이라고 해서 다 보이스/코드 정규형에 속하는 것은 아님
• 3.6 제4정규형과 제5정규형
  • 제4정규형
    • 릴레이션이 보이스/코드 정규형을 만족하면서, 함수 종속이 아닌 다치 종속(MVD; Multi Valued Dependency) 을 제거하면 제4정규형에 속함
  • 제5정규형
    • 릴레이션이 제4정규형을 만족하면서 후보키를 통하지 않는 조인 속성(JD; Join Dependency) 을 제거하면 제5정규형에 속함
  • 정규화 시 주의 사항
    • 모든 릴레이션이 무조건 제5정규형에 속하도록 분해하는 것은 바람직하지 않음
    • 일반적으로는 제3정규형이나 보이스/코드 정규형에 속하도록 릴레이션을 분해하여 데이터 중복을 줄이고 이상 현상이 발생하는 문제를 해결하는 경우가 많음
• 3.7 정규화 과정 정리

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