[DB] 정규화 (Normalization)

2월 2주차 스터디 발표 자료📖
2주차 기술면접 주제 중 두번 째 주제입니다!
정규화 개념에 대해 정리하고자 합니다.

정규화 (Normalization)

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• 관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하도록 데이터를 구조화하는 프로세스
• 속성들끼리의 종속 관계를 분석하여, 여러개의 관계로 데이터를 분리한다.
• 정규화된 결과를 정규형이라고 한다.

정규화의 목적?

• 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지하기 위해
• 중복을 배제하여 이상현상(Anomaly)을 방지하기 위해
• 데이터 확장 시, 릴레이션 재구성의 필요성을 최소화하기 위해
• 효과적인 검색 알고리즘을 생성하기 위해

이상현상(Anomaly)이란?

• 테이블 내 데이터들의 중복성으로 인해 테이블 조작 시 발생되는 데이터 불일치 현상
  1. 삽입 이상 (Insertion Anomaly)?
     데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야한다.
     ⚠️ 문제 상황?
     ➔ 수업을 듣지않는 학번이 125번인 학생을 추가하고싶은데, 불필요한 과목번호와 성적이 필요하다.
     
  2. 삭제 이상 (Deletion Anomaly)?
     튜플을 삭제할 때, 필요한 데이터까지 같이 삭제되는 데이터 손실이 발생한다.
     ⚠️ 문제 상황?
     ➔ 학번이 123번인 학생을 제거하면, P1 교수에 대한 과목 정보도 사라진다.
  3. 갱신 이상 (Update Anomaly)?
     중복 튜플 중 일부만 변경되어, 데이터가 불일치하게 된다.
     ⚠️ 문제 상황?
     ➔ 학번이 123번인 학생의 정보가 일부만 변경되어, 동일한 학생이지만 지도 교수가 불일치하는 현상이 발생한다.

정규화의 과정

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• 정규화는 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF, 6NF까지 있다.
• 보통 정규화는 BCNF까지만 진행한다.

제 1정규화(1NF)

• 릴레이션의 모든 속성이 원자값(1개의 값)으로만 구성되어있다.
• 강좌 이름과 강의실의 다중 속성 값을 별개의 튜플로 분리한다.

제 2정규화(2NF)

• 릴레이션이 제 1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속인 정규형
• 완전 함수 종속?
  속성집합 X,Y가 있다고 가정할 때, 속성집합 Y가 X전체에 대해서만 종속된 경우(부분 종속x)

제 3정규화(3NF)

• 릴레이션이 제 2정규형에 속하고, 이행적 종속을 제거한 정규형
• 이행적 종속?
  A➔B, B➔C가 성립할때 A➔C가 성립되는 것
• 학번에 따라 등록금이 결정되지 않는다. 학부가 등록금을 결정 하는 것
  

BCNF

• 릴레이션이 제 3정규형에 속하고, 모든 결정자가 후보키가 되도록한다.
• 담당교수는 과목을 결정하는 결정자이지만, 후보키는 아니다.
• 후보키?
  릴레이션의 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합
  (기본키로 사용할 수 있는 속성들)
• 밑의 그림은 한 교수당 한 과목만 설정할 수 있다고 가정한다.