정규화

정규화는 왜 생겼는가?

한 릴레이션에 여러 엔티티의 애트리뷰트들을 혼합하게 되면 정보가 중복 저장되며, 저장 공간을 낭비하게 된다. 또 중복된 정보로 인해 갱신 이상이 발생하게 된다. 동일한 정보를 한 릴레이션에는 변경하고, 나머지 릴레이션에서는 변경하지 않은 경우 어느 것이 정확한지 알 수 없게 되는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정규화 과정을 거치는 것이다.

 

갱신이상

• 삽입 이상 : 원하지 않는 자료가 삽입된다든지, 삽입하는데 자료가 부족해 삽입이 되지 않아 발생하는 문제점을 말한다.
• 삭제 이상 : 하나의 자료만 삭제하고 싶지만, 그 자료가 포함된 튜플 전체가 삭제됨으로 원하지 않는 정보 손실이 발생하는 문제점을 말한다.
• 수정 이상 : 정확하지 않거나 일부의 튜플만 갱신되어 정보가 모호해지거나 일관성이 없어져 정확한 정보파악이 되지 않는 문제점을 말한다.

정규화란?

관계형 DB에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 작업이다. 좀 더 구체적으로는 불만족스러운 나쁜 릴레이션의 애트리뷰트들을 나누어서 좋은 작은 릴레이션으로 분해하는 작업을 말한다. 정규화 과정을 거치게 되면 정규형을 만족하게 된다. 정규형이란 특정 조건을 만족하는 릴레이션의 스키마의 형태를 말하며 제 1 정규형, 제 2 정규형, 제 3 정규형, ... 등이 존재한다.

 

나쁜 릴레이션은 어떻게 파악하는가?

엔티티를 구성하고 있는 애트리뷰트 간에 함수적 종속성을 판단한다. 그렇다면 함수적 종속성이란 무엇인가? 함수적 종속성이란 애트리뷰트 데이터들의 의미와 애트리뷰트들 간의 상호 관계로부터 유도되는 제약조건의 일종이다. X와 Y를 임의의 애트리뷰트 집합이라고 할 때, X의 값이 Y의 값을 유일하게 결정한다면 "X는 Y를 함수적으로 결정한다" 라고 한다. 함수적 종속성은 실세계에서 존재하는 애트리뷰트들 사이의 제약조건으로부터 유도된다.

 

정규화에는 어떠한 장점이 있는가?

1. 데이터베이스 변경 시 이상 현상 제거 위에서 언급했던 각종 이상 현상들이 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.
2. 데이터베이스 구조 확장 시 재 디자인 최소화 정규화된 데이터베이스 구조에서는 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장 시, 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다. 이는 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향만을 미치게 되며 응용프로그램의 생명을 연장시킨다.
3. 사용자에게 데이터 모델을 더욱 의미있게 제공, 정규화된 테이블들과 정규화된 테이블들간의 관계들은 현실 세계에서의 개념들과 그들간의 관계들을 반영한다.

단점

릴레이션의 분해로 인해 릴레이션간의 연산이 많아진다. 이로 인해 질의에 대한 응답 시간이 느려질 수 있다. 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수도 있고 느려질 수도 있는 특성이 있다.

 

반정규화

반정규화는 정규화된 엔티티, 속성, 관계를 시스템의 성능 향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 중복 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법 중 하나이다. 디스크 I/O 량이 많아서 조회 시 성능이 저하되거나, 테이블끼리의 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나, 칼럼을 계산하여 조회할 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다. 일반적으로 조회에 대한 처리 성능이 중요하다고 판단될 때 부분적으로 반정규화를 고려하게 된다.

 

반정규화를 과도하게 적용하다 보면 데이터의 무결성이 깨질 수 있다. 또한 입력, 수정, 삭제의 질의문에 대한 응답 시간이 늦어질 수 있다.