정보처리산업기사 - 데이터베이스 이해 - 정규화(Normalization)

※ 공부 내용의 복습 개념으로 정리된 글입니다. - 출처 시나공 

 

정규화의 개요

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

• 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정이라 할 수 있습니다.
• 정규형에는 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF형, 제4정규형, 제5정규형이 있으며, 차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어납니다.
• 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행합니다.
• 정규화는 논리적 처리 및 품질에 큰 영향을 미칩니다.
• 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장합니다.
• 정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능하고 데이터의 정확성이 높아지는 반면 물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 조회 성능이 저하됩니다.

 

정규화의 목적

• 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지합니다.
• 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만듭니다.
• 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있습니다.
• 데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능합니다.
• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄입니다.
• 데이터 모형의 단순화가 가능합니다.
• 속성의 배열 상태 검증이 가능합니다.
• 개체와 속성의 누락 여부 확인이 가능합니다.
• 자료 검색과 추출의 효율성을 추구합니다.

 

 

이상(Anomaly)의 개념 및 종류

정규화를 거치지 않으면 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 예기치 못한 곤란한 현상이 발생하는데, 이를 이상(Anomaly)이라 하며 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상이 있습니다.

• 삽입 이상(Insertion Anomaly)
  • 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입되는 현상입니다.
• 삭제 이상(Deletion Anomaly)
  • 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상입니다.
• 갱신 이상(Update Anomaly)
  • 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상입니다.

 

 

정규화의 원칙

• 정보의 무손실 표현, 즉 하나의 스키마를 다른 스키마로 변환할 때 정보의 손실이 있어서는 안 됩니다.
• 분리의 원칙, 즉 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리시켜 표현해야 합니다.
• 데이터의 중복성이 감소되어야 합니다.

 

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정규화 과정

1NF(제1정규형)

1NF는 릴레이션에 속한 모든 도메인(Domain)이 원자값(Atomic Value)만으로 되어 있는 정규형입니다.

즉, 릴레이션의 모든 속성 값이 원자 값으로만 되어 있는 정규형입니다.

• 릴레이션의 모든 속성이 단순 영역에서 정의됩니다.

2NF(제2정규형)

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

 

함수적 종속 / 완전/부분 함수적 종속 및 이해

함수적 종속(Functional Dependency)

• 함수적 종속은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 것을 의미합니다.
• 예를 들어 <수강> 릴레이션이 (학번, 이름, 과목명)으로 되어 있을 때, '학번'이 결정되면 '과목명'에 상관없이 '학번'에는 항상 같은 '이름'이 대응됩니다. '학번'에 따라 '이름'이 결정될 때 '이름'을 '학번'에 함수 종속적이라고 하며 '학번 → 이름'과 같이 씁니다.

완전 함수적 종속

어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이지만 속성 집합 B의 어떠한 진부분 집합 C(즉,  !!C \subset B!!)에는 함수적 종속이 아닐 때 속성 A는 속성 집합 B에 완전 함수적 종속이라고 합니다.

 

부분 함수적 종속

어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 B의 어떠한 진부분 집합에도 함수적 종속일 때, 속성 A는 속성 잡헙 B에 부분 함수적 종속이라고 합니다.

 

완전/부분 함수적 종속의 이해

• 완전 함수적 종속은 어떤 속성이 기본키에 대해 완전히 종속적일 때를 말합니다.
• 예를 들어 <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 듭니다. 즉 '성적'은 '학번'과 '과목명'에 의해서만 결정되므로 '성적'은 기본키(학번, 과목명)에 완전 함수적 종속이 되는 것입니다.
• 반면에 '학년'은 '과목명'에 관계없이 '학번'이 같으면 항상 같은 '학년'이 옵니다. 즉 기본키의 일부인 '학번'에 의해서 '학년'이 결정되므로 '학년'은 부분 함수적 종속이라고 합니다.

3NF(제3정규형)

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

• 무손실 조인 또는 종속성 보존을 저해하지 않고도 항상 3NF 설계를 얻을 수 있습니다.

BCNF(Boyce-Codd 정규형)

BCNF는 릴레이션 R에서 결정자가 모두 후보키(Candidate Key)인 정규형입니다.

• 3NF에서 후보키가 여러 개 존재하고 서로 중첩되는 경우에 적용하는, 강한 제3정규형이라고도 합니다.
• 모든 BCNF(Boyce-Codd Normal Form)가 종속성을 보존하는 것은 아닙니다.
• BCNF의 제약 조건
  • 키가 아닌 모든 속성은 각 키에 대하여 완전 종속해야 합니다.
  • 키가 아닌 모든 속성은 그 자신이 부분적으로 들어가 있지 않은 모든 키에 대하여 종속해야 합니다.
  • 어떤 속성도 키가 아닌 속성에 대해서는 완전 종속할 수 없습니다.

4NF(제4정규형)

4NF는 릴레이션 R에 다치 종속 A ↠ B가 성립하는 경우 R의 모든 속성이 A에 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형입니다.

 

5NF(제5정규형, PJ/NF)

5NF 는 릴레이션 R의 모든 조인 종속이 R의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형입니다.

 

정규화 과정 정리

 

※ 이행적 종속(Transitive Depenciency) 관계

A → B이고 B → C일 때 A → C를 만족하는 관계를 의미합니다.

 

※ 결정자 / 종속자

결정자(Determinant)는 속성 간의 종속성을 규명할 때 기준이 되는 값이고, 종속자(Dependent)는 결정자의 값에 의해 정해지는 값을 의미합니다.

예) '학번'에 따라 '이름'이 결정되는 '학번 → 이름'일 때 '학번'을 결정자라하고, '이름' 종속자라고 합니다.

 

※ 다치 종속(Multi Valued Dependency, 다가 종속)

A, B, C 3개의 속성을 가진 릴레이션 R에서 어떤 복합 속성(A, C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 값에만 종속되고 C 값에는 무관하면, B는 A에 다치 종속이라 하고, 'A ↠ B'로 표기합니다.

 

※ 조인 종속(Join Dependency)

어떤 릴레이션 R의 속성에 대한 부분집합 A, B, ..., C가 있다고 해봅시다. 이때 만일 릴레이션 R이 자신의 프로젝션(Projection) A, B, ..., C를 모두 조인한 결과가 자신과 동일한 경우 릴레이션 R은 조인 종속(A, B, ..., C)을 만족한다고 합니다.