정규화 (데이터베이스 Normalization)

 

 

1. 정규화란? 

- 관계형 데이터 베이스 설계시, 데이터의 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 확보하기 위해 테이블을 구조화하는 과정

- 데이터가 중복되면 저장공간이 낭비될 뿐만 아니라 하나 수정하면 전부 수정해야 하는 "이상현상" anomaly 이 발생할 수 있음. 

 

이상현상의 종류

1) 삽입이상 : 불필요한 정보 없이는 새로운 데이터를 삽입할 수 없는 현상 (예: 아직 수강 신청한 학생이 없는 신규 강좌 정보를 등록하지 못하는 경우)

2) 갱신 이상 : 중복된 데이터 중 일부만 수정되어 데이터 불일치가 발생하는 현상 (예: 한 학생의 주소 정보가 여러 곳에 있는데, 한 곳만 수정하는 경우)

3) 삭제 이상 : 특정 정보를 삭제하면, 원치 않는 다른 정보까지 함께 삭제되는 현상 (예: 어떤 학생이 수강을 철회했을 때, 그 강좌 정보까지 사라지는 경우) 

 

 

 

2. 정규화 단계 (1, 2, 3, BCNF) 

제1정규형 (키워드: 원자값) 

특징

- 테이블의 모든 컬럼은 반드시 원자값을 가져야 한다. (*원자값: 더이상 쪼갤 수 없는 값)

- 즉, 각 행이 하나의 값만 가져야함. 쉼표 등으로 개수 늘리기 안됨.  

 

 

제 2 정규형 (키워드: 완전함수 종속) 

특징

- 제 1정규형 만족 

- 기본키의 일부가 아닌 모든 컬럼은 기본키 전체에 완전 함수 종속되어야 한다. 

- ( *완전함수종속: 컬럼이 기본키 전체에 의해 결정되어야 하며, 기본키의 일부에만 종속되어서는 안 된다는 뜻) 

- 전제: 기본키가 "복합키" 일 경우 !!! 즉, 2NF는 복합키 테이블에서만 의미 있음. 단일키면 자동으로 2NF 만족.

- 부분함수 종속이 발생하는 부분은 별도의 테이블로 분리한다 

 

제 3 정규형 (이행적 함수 종속 없어야함)

특징 

- 제 2 정규형 만족 

- 기본키가 아닌 일반 컬럼에 종속되는 컬럼이 없어야 함. 

- 기본키도 아닌 컬럼이 특정 컬럼을 결정해서는 안된다는 뜻 

- 예시: '학생' 테이블에서 기본키인 '학생번호'가 '학과명'을 결정하고, '학과명'이 '학과사무실 위치'를 결정하는 경우 (학생번호 → 학과명 → 학과사무실 위치)

- 이행적 함수 종속이 발생하는 부분은 별도의 테이블로 분리한다 = 즉, 기본키 아닌 컬럼끼리 종속성이 있으면 분리해야 함.

 

BCNF (Boyce-Codd Normal Form) = " 모든 결정자가 후보키(Candidate Key)여야 한다." 

- 제3정규형을 보완하는 강력한 정규형 

- *결정자: 다른 컬럼의 값을 고유하게 결정하는 컬럼 의미. 

- 실무에서는 거의 안 쓰지만 이론적으로는 알아둬야 함

- 예시: (학생번호, 특강명)이 기본키인 테이블에서, 한 교수는 한 특강만 담당할 수 있다는 제약이 있다면 '교수' 컬럼이 '특강명'을 결정할 수 있습니다. 이때 '교수'는 후보키가 아니므로 BCNF를 위배합니다.

 

 

정규화는 중복 제거를 하기 위해 위 정규형 조건을 다 맞추려고 한다. = 테이블 분리가 많아짐

그러나, 데이터를 불러오기 위해서는 다시 JOIN 많아져서 성능 떨어질 수 있기 때문에 "반정규화"도 진행함. 

 

 

반정규화란 ? 

- 정규화를 통해 분리한 테이블을 조회 성능 향상을 위해 다시 합치거나, 중복 데이터를 일부 허용하는 설계 기법. 

- 목표: join 줄이고 읽는 속도 빠르게 하기 

 

필요한 이유 

- 정규화로 인해 잘게 쪼개진 테이블에서 데이터를 불러올때 join 이 많아짐 

- 이는 성능 저하로 이어짐. 

 

반정규화 방법 

1. 테이블 통합

2. 중복 컬럼 추가 

3. 파생 컬럼, 집계 컬럼 추가 

 

장점: 조회 속도 빠름, JOIN 줄어듦, 실시간 응답성 ↑

단점: 중복 데이터 증가 → 갱신 이상 가능성 ↑ (수정 시 모든 중복 데이터 바꿔야 함)

 

 

• OLTP(트랜잭션 위주, 무결성 중요) → 정규화 유지
• OLAP/조회 서비스(리포트, 검색, 통계) → 반정규화 적극 활용
• 보통 DB 설계는 정규화로 시작 → 성능 문제 시 필요한 곳만 반정규화

 

 

즉, 정규화는 데이터 무결성, 일관성 강화를 위해 필요하고 

반정규화는 성능, 조회 속도 강화를 위해 필요함.