Database normalization

데이터베이스 정규화

Database Normalization

출제빈도: 상
빈출 태그: 종속성, 정규화 단계, 이상 현상

1. 데이터 종속성 (Data Dependency)

1.1 기본 개념

• 정의: 데이터와 또 다른 데이터가 서로 의존관계를 가지는 것
  • A가 변경될 때 B도 변경됨
  • A가 삭제될 때 B도 삭제됨
• 데이터 종속성으로 인해 변경, 삽입, 삭제 등 제약이 따르거나 무결성이 훼손됨

1.2 종속성의 종류

1. 함수 종속
2. 다가(다치)종속
3. 조인 종속

2. 함수적 종속 (Functional Dependency)

2.1 정의

• 한 속성이 다른 속성을 유일하게 식별할 수 있는 상태
• 표기법: A → B (A속성이 B속성을 유일하게 식별)

2.2 구성요소

• 결정자(Determinant)
  • 종속성 규명의 기준 속성
  • 유일함
  • 중복 비허용
• 종속자(Dependent)
  • 결정자에 의해 값이 정해지는 속성
  • 중복 허용

3. 다가(다치) 종속 (MultiValued Dependency)

• 하나의 결정자가 다른 여러 관련없는 속성의 값을 결정

• 표기법: G -» H

  J

• 예시: 학번 -> 이름

  대여횟수

• 특징: H, J는 서로 관련이 없음

4. 조인 종속 (Join Dependency)

• 셋 이상의 릴레이션으로 분해한 뒤 다시 조인하여 복원 가능
• 공통키를 기준으로 다시 조인되어 복원할 수 있어야 함

5. 폐포 (Closure)

5.1 정의

• 특정 속성에 종속되었다고 추론 가능한 모든 속성의 집합
• 표기법: 회원번호+

5.2 종속성 추론 규칙

1. 반사(Reflexivity)
   • Y가 X의 부분집합일 때 X→Y 성립
2. 증가(Augmentation)
   • X→Y이면 XZ→YZ 성립
3. 이행(Transitivity)
   • X→Y이고 Y→Z이면 X→Z 성립
4. 결합(Union)
   • X→Y이고 X→Z이면 X→YZ 성립
5. 분해(Decomposition)
   • X→YZ이면 X→Y이고 X→Z 성립
6. 의사이행(Pseudo Transitivity)
   • X→Y이고 YZ→W이면 XZ→W 성립

6. 정규화 (Normalization)

6.1 정의와 특징

• 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장
• 논리 데이터 모델링 상세화에서 가장 중요한 단계
• 특징
  • 정확성, 일치성, 단순성, 비중복성, 안정성 보장
  • 분해 판단기준 제공
  • 무결성 유지
  • 유연한 데이터 구축 가능 (단, 물리적 접근경로가 복잡해짐)

6.2 정규화 단계

• 비정규형: 정규화 진행 안된 상태
• 기본 정규형
  • 1NF
  • 2NF (부분 함수 종속 제거)
  • 3NF (이행적 함수 종속 제거)
  • BCNF
• 고급 정규형
  • 4NF (다치 종속 제거)
  • 5NF (조인 종속 제거)

6.3 이상 현상

• 목적: 데이터 삽입, 갱신, 삭제에서 발생하는 이상현상 제거
• 종류
  1. 삽입 이상: 튜플 삽입 시 관련없는 정보 함께 삽입
  2. 갱신 이상: 튜플 갱신 시 데이터 불일치
  3. 삭제 이상: 튜플 삭제 시 관련된 정보 함께 삭제

6.4 정규형 단계별 설명

제1정규형 (1NF)

• 모든 속성의 도메인이 원자값을 가짐
• 원자값이 아닌 값을 가지는 속성 제거
• 중복 제거가 아닌 원자값 보장이 목적

제2정규형 (2NF)

• 모든 속성이 완전 함수 종속을 가짐
• 완전 함수 종속: 종속자가 모든 결정자에 종속
• 부분 함수 종속: 종속자가 일부 결정자에 종속
• 예시
  • 부분함수종속: 학번→이름
  • 완전함수종속: {학번,과목}→성적

제3정규형 (3NF)

• 이행적 함수 종속을 가진 속성 제거
• 예시: 도서코드→도서명, 도서명→저자, 도서코드→저자

BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

• 결정자가 후보키가 아닌 함수 종속 제거
• 릴레이션이 3NF이고 모든 결정자가 후보키
• 실제적인 정규화의 목표 단계

제4정규형 (4NF)

• 다치종속성을 가진 속성 제거

• 예시: 과목 -» 강사

  프로그램

제5정규형 (5NF)

• 조인 종속을 제거
• 조인 종속성이 후보키를 통해서만 성립

7. 논리 데이터 모델 품질 검증

7.1 데이터 모델의 평가요소

1. 완전성(Completeness)
2. 중복 배제(Non-Redundancy)
3. 업무 규칙(Business Rule)
4. 데이터 재사용(Data Reusability)
5. 안정성 및 확장성
6. 간결성
7. 의사소통

7.2 논리 데이터 모델 품질 기준

1. 정확성
2. 완전성: 누락 최소화
3. 준거성: 데이터 표준, 표준화 규칙, 법적 요건 준수
4. 최신성
5. 일관성(통합성)
6. 활용성