[Database] 정규화(Normalization)

🎯 정규화(Normalization)

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정규화(Normalization)는 데이터베이스 설계에서 중복 데이터를 최소화하고 데이터 일관성을 유지하기 위해 데이터를 구조화하는 과정입니다.

정규화는 여러 단계로 나눠서 진행됩니다. 각 단계는 더 높은 정규화 수준을 의미하며, 보통 1NF(First Normal Form), 2NF, 3NF, BCNF(Boyce-Codd Normal Form), 4NF, 5NF까지 진행됩니다. 이 단계별로 데이터베이스 구조를 변형해나가는 것을 정규화라고 합니다.
정규화를 수행하면 중복 데이터를 최소화할 수 있어 데이터 저장 공간을 절약할 수 있고, 데이터 일관성을 유지하며 삽입, 수정, 삭제 등의 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 하지만 너무 많은 정규화가 일어날 경우, 쿼리가 복잡해지고 성능이 저하될 수 있습니다.

따라서 데이터베이스 설계 시에는 적절한 정규화 수준을 결정하고, 성능을 고려하여 최적의 구조를 설계해야 합니다.

1NF(First Normal Form)

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• 테이블의 모든 속성 값이 원자 값(Atomic Value)으로 되어 있어야 한다.
• 각각의 속성들은 반드시 하나의 값만 가져야 하며, 그 값은 반드시 동일한 데이터 형식을 가져야 한다.
• 예를 들어, 학생 테이블의 경우, 학생 이름과 학생 전화번호는 각각 별도의 속성으로 분리되어 있어야 한다.

2NF(Second Normal Form)

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• 1NF에 속하는 테이블에서 키가 아닌 속성들이 기본 키에 대해서 완전 함수 종속( Fully Functional Dependency) 되어야 한다.
• 기본 키의 일부 속성에만 종속된 복합 키가 있는 경우, 이 복합 키를 분리하여 새로운 테이블로 구성한다.
• 예를 들어, 학생-과목 테이블에서 학생 이름과 과목 이름이 기본 키를 구성하고 성적만 따로 저장한다면, 성적은 학생과목에 대해서만 종속성이 있기 때문에 이를 따로 분리하는 것이 바람직하다.

3NF(Third Normal Form)

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• 2NF를 만족하면서, 테이블 내에서 다른 속성을 통해 간접적으로 결정되지 않는 속성이 존재해야 한다.
• 이를 위해 한 테이블에 다른 속성에 종속적인 속성이 있다면, 이를 별도의 테이블로 분리하여 관리한다.
• 예를 들어, 주문 테이블에서 고객 이름 대신 고객 번호를 사용하여 주문 내역을 관리하는 경우, 고객 번호와 고객 이름은 다른 테이블에서 별도로 관리하게 된다.

비정규화

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비정규화는 데이터베이스 설계의 일환으로 데이터 모델의 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 일부 또는 전체를 정규화 규칙에서 벗어나게 만드는 과정을 의미합니다. 즉, 정규화를 통해 분해된 테이블을 다시 합치는 것을 말합니다.

비정규화는 데이터 조회 시 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, JOIN 연산이 많은 쿼리에서는 비정규화된 데이터 모델이 더 빠른 성능을 보이는 경우가 있습니다. 또한, 정규화를 반복적으로 수행하면 테이블이 분해되어 결국 성능이 저하될 수 있습니다.

하지만, 비정규화는 데이터 일관성에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터가 중복되어 저장되기 때문에 데이터 일관성을 유지하기 위해 더 많은 관리가 필요합니다. 또한, 데이터 수정 시 여러 테이블을 수정해야 할 수도 있기 때문에 관리가 더 어렵습니다.

따라서, 비정규화는 성능 향상을 위해 사용되는 기법이지만, 필요한 경우에만 사용해야 합니다. 비정규화는 정규화된 데이터 모델에서 일부 또는 전체를 벗어나게 만드는 것이기 때문에, 데이터 모델의 일관성과 유지보수성을 유지하기 위해서는 신중하게 고려해야 합니다.