[데이터베이스] 정규화(Normalization) / 이상현상, 함수종속성, 정규화

**정규화를 해야하는 이유는 잘못된 테이블 설계로 인해 Anomaly(이상 현상)가 나타나기 때문이다.

이상현상(Anomaly)

1. 삭제 이상: 튜플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상
2. 삽입 이상: 튜플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야하는 현상
3. 수정(갱신) 이상: 튜플 수정 시 중복된 데이터의 일부만 수정되어 일어나는 데이터 불일치 현상

이상현상은 서로 공유하는 데이터임에도 불구하고 각자의 튜플에 독립적으로 존재하기 때문에 발생한다. 그러므로 테이블을 분리하여 그 테이블을 통해 강의 제목이나 강의실을 참고하게끔 한다면 이상현상들을 해결할 수 있다.

함수 종속성(Functional Dependency)

함수 종속성이란?

• 어떤 속성 A의 값을 알면 다른 속성 B의 값이 유일하게 정해지는 관계를 종속성이라 함
• A → B로 표기하며 A를 B의 결정자라고 함

위 릴레이션에서, 학생번호를 보면 학생이름이 정해지는 것처럼 속성 A의 값을 알 때 다른 속성 B의 값이 유일하게 정해지는 의존관계를 속성 B는 속성 A에 종속한다 또는 속성 A는 속성 B를 결정한다라고 한다. 이 때, A가 B를 결정한다고 하여 A를 B의 결정자라고 한다.

릴레이션과 기본키

• 관계(Relationship)란 개체 사이의 연관성을 나타내는 개념이다.
• 관계 타입(Relationship Type)이란 개체 타입과 개체 타입 간의 연결 가능한 관계를 정의한 것이다.
• 관계 집합(Relationship Set)은 관계로 연결된 집합을 의미한다.

이상현상과 결정자

이상현상은 한 개의 릴레이션에 두 개 이상의 속성이 포함되어 있고 기본키가 아닌 속성이 결정자일 때 발생한다.

위의 학생수강실적 릴레이션의 경우, 기본키를 지닌 학생 정보(학생번호, 학생이름, 주소, 학과)와 기본키가 아니지만 결정자적 성질을 지닌 강좌 정보(강좌이름, 강의실)가 한 릴레이션에 포함되어 이상현상이 나타난 것이다. 그 외에도 학과, 학생 번호, 강좌 이름은 기본키가 아니면서 결정자이기 때문에 이상현상을 해결하기 위해 총 4개의 릴레이션으로 학생수강성적 릴레이션을 분해하면 된다.

정규화(Normalization)

• 정규화: 이상현상이 발생하는 릴레이션을 분해하여 이상현상을 없애는 과정
• 이상현상이 있는 릴레이션은 이상현상을 일으키는 함수 종속성의 유형에 따라 등급을 구분 가능
• 릴레이션은 정규형 개념으로 구분하며, 정규형이 높을수록 이상현상은 줄어든다.

정규화란 즉, 이상현상이 존재하는 릴레이션을 분해하여 여러 개의 릴레이션을 생성하는 과정을 의미한다. 릴레이션은 분해되는 정도에 따라 정규형 단계로 나누어지며 정규형이 높아질수록 이상현상은 줄어든다.

제1 정규형

• 릴레이션의 모든 속성 값이 원자값을 갖는 경우이다.
• 즉, 비원자적인 속성들을 허용하지 않는 릴레이션 형태를 말한다.

제2 정규형

• 릴레이션이 제1 정규형을 만족하고, 기본키가 아닌 속성이 기본키에 완전 함수 종속일 때를 의미한다.
• 즉, 키가 아닌 열들이 각각 후보키에 대해 결정되는 릴레이션 형태를 말한다.

제3 정규형

• 릴레이션 R이 제2 정규형을 만족하고 기본키가 아닌 속성이 기본키에 비이행정(Non_Transitive)으로 종속할 때(직접 종속)를 의미한다.
• 이행적 종속이란, A→B, B→C가 성립할 때, A→C가 성립되는 함수 종속성을 의미한다.

BCNF 정규형

• 릴레이션 R에서 함수 종속성 X→Y가 성립할 때 모든 결정자 X가 후보키인 정규형이다.

기본키는 (학생번호, 특강이름)이고 교수는 (학생번호, 특강이름)에 완전하게 함수적으로 종속하고 있다. 또한, 교수도 특강 이름을 결정하며 결정자의 역할을 하고 있다. 다음으로, 모든 결정자가 후보키인지를 확인해야 한다. (학생번호, 특강이름)은 기본키이므로 당연히 결정자이며 후보키이다. 하지만 교수는 결정자이면서 후보키가 아니므로 위 그림과 같이 릴레이션을 분리해야 한다.

대부분의 릴레이션에서는 BCNF까지 정규화하면 실제적인 이상현상이 없어지기 때문에 BCNF까지 정규화를 진행한다.

정규형의 장단점

• 장점
  • 이상현상들이 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.
  • 정규화된 테이블들과 테이블들 간의 관계들을 사용자에게 제공할 수 있다.
• 단점
  • 릴레이션 간의 연산(JOIN)이 많아진다.
  • 이로 인해, 질의에 대한 응답시간이 느려질 수 있는 경우가 발생할 수도 있다.

반정규화(De-normalization, 비정규화)

• 정규화된 엔티티, 속성, 관계를 시스템의 성능 향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 중복 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법 중 하나이다. 디스크 I/O량이 많아서 조회 시 성능이 저하되거나, 테이블끼리의 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상되거나, 컬럼을 계산하여 조회할 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행한다. 일반적으로 조회에 대한 처리 성능이 중요하다고 판단될 때 부분적으로 반정규화를 고려하게 된다.
• 반정규화의 대상
  • 자주 사용되는 테이블에 액세스하는 프로세스의 수가 가장 많고, 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우
  • 테이블에 대량 데이터가 있고 대량의 범위를 자주 처리하는 경우, 성능 상 이슈가 있을 경우
  • 테이블에 지나치게 조인을 많이 사용하게 되어 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려울 경우
• 반정규화를 과도하게 적용하면 데이터의 무결성이 깨질 수 있고, 입력/수정/삭제의 질의문에 대한 응답시간이 늦어질 수 있다.