9장 정규화

 

1 이상 현상

이상(anomaly) 현상이란?

불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입·수정·삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용

 

이상 현상의 종류

• 삽입 이상(insertion anomaly)
  • 릴레이션에 새 데이터를 삽입하려면 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
• 갱신 이상(update anomaly)
  • 릴레이션의 중복된 투플들 중 일부만 수정하여 데이터가 불일치하게 되는 모순이 발생하는 문제
• 삭제 이상(deletion anomaly)
  • 릴레이션에서 투플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 손실되는 연쇄 삭제 현상이 발생하는 문제

예시

릴레이션:

• 삽입 이상
  • 아직 이벤트에 참여하지 않은 아이디가 “melon”, 이름이 “성원용”, 등급이 “gold”인 신규 고객의 데이터는 이벤트참여 릴레이션에 삽입할 수 없음 – 삽입하려면 실제로 참여하지 않은 임시 이벤트번호를 삽입해야 함
• 갱신 이상
  • 아이디가 “apple”인 고객의 등급이 “gold”에서 “vip”로 변경되었는데, 일부 투플에 대해서만 등급이 수정된다면 “apple” 고객이 서로 다른 등급을 가지는 모순이 발생
• 삭제 이상
  • 아이디가 “orange”인 고객이 이벤트 참여를 취소해 관련 투플을 삭제하게 되면 이벤트 참여와 관련이 없는 고객아이디, 고객이름, 등급 데이터까지 손실됨

02 함수 종속

함수 종속이란?

• X → Y로 표현(X는 결정자, Y는 종속자)
• “X가 Y를 함수적으로 결정한다”
• “Y가 X에 함수적으로 종속되어 있다”와 같은 의미
• 릴레이션 내의 모든 투플에서 하나의 X 값에 대한 Y 값이 항상 하나임
• X와 Y는 하나의 릴레이션을 구성하는 속성들의 부분 집합

함수 종속 관계 판단 시 유의 사항

• 속성 자체의 특성과 의미를 기반으로 함수 종속성을 판단해야 함
  • 속성 값은 계속 변할 수 있으므로 현재 릴레이션에 포함된 속성 값만으로 판단하면 안됨
• 일반적으로 기본키와 후보키는 릴레이션의 다른 모든 속성들을 함수적으로 결정함
• 기본키나 후보키가 아니어도 다른 속성 값을 유일하게 결정하는 속성은 함수 종속 관계에서 결정자가 될 수 있음
• 결정자와 종속자가 같거나, 결정자가 종속자를 포함하는 것처럼 당연한 함수 종속 관계는 고려하지 않음

예시

릴레이션:

함수 종속 관계 파악:

함수 종속 다이어그램(함수 종속 관계를 도식화하여 표현한 것) :

 

종류

• 완전 함수 종속(FFD; Full Functional Dependency)
  • 릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X에 함수적으로 종속되어 있지만, 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에는 종속되지 않음을 의미
  • 일반적으로 함수 종속은 완전 함수 종속을 의미함
  • 예) 당첨여부는 {고객아이디, 이벤트번호}에 완전 함수 종속됨
• 부분 함수 종속(PFD; Partial Functional Dependency)
  • 릴레이션에서 속성 집합 Y가 속성 집합 X의 전체가 아닌 일부분에도 함수적으로 종속됨을 의미
  • 예) 고객이름은 {고객아이디, 이벤트번호}에 부분 함수 종속됨

03 기본 정규형과 정규화 과정

정규화란?

• 개념
  • 함수 종속성을 이용해 릴레이션을 연관성이 있는 속성들로만 구성되도록 분해(decomposition)해서, 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 가는 과정
    • 기본 목표 : 관련이 없는 함수 종속성은 별개의 릴레이션으로 표현
• 주의 사항
  • 정규화를 통해 릴레이션은 무손실 분해(nonloss decomposition)되어야 함
    • 릴레이션이 의미상 동등한 릴레이션들로 분해되어야 하고, 분해로 인한 정보 손실이 발생하지 않아야 함
    • 분해된 릴레이션들을 자연 조인하면 분해 전의 릴레이션으로 복원 가능해야 함

정규형(NF; Normal Form)이란?

• 릴레이션이 정규화된 정도
• 각 정규형마다 제약조건이 존재
  • 정규형의 차수가 높아질수록 요구되는 제약조건이 많아지고 엄격해짐
• 릴레이션의 특성을 고려해서 적합한 정규형을 선택

제 1 정규형(1NF; First Normal Form)

릴레이션의 모든 속성이 더는 분해되지 않는 원자 값(atomic value)만 가지면 (다중 값 속성 X) 제 1 정규형을 만족함

제 1 정규형을 만족해야 관계 데이터베이스의 릴레이션이 될 자격이 있음

제 2 정규형(2NF; Second Normal Form)

릴레이션이 제 1 정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제 2 정규형을 만족함

 

Q. 제 1 정규형에 속하는 릴레이션이 제 2 정규형을 만족하게 하려면?

A. 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되도록 분해해야함.

 

예시

제 3 정규형(3NF; Third Normal Form)

릴레이션이 제 2 정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제 3 정규형을 만족함

 

Q. 제 2 정규형에 속하는 릴레이션이 제 3 정규형을 만족하게 하려면?

A. 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않도록 분해

 

이행적 함수 종속(transitive FD)이란?

릴레이션을 구성하는 3개의 속성 집합 X, Y, Z에 대해 함수 종속 관계 X → Y와 Y → Z가 존재하면 논리적으로 X → Z가 성립되는데, 이때 Z가 X에 이행적으로 함수 종속되었다고 함

 

예시

보이스/코드 정규형(BCNF; Boyce/Codd Normal Form)

릴레이션의 함수 종속 관계에서 모든 결정자가 후보키이면 보이스/코드 정규형에 속한다.

필요성

• 하나의 릴레이션에 여러 개의 후보키가 존재하는 경우, 제 3 정규형까지 모두 만족해도 이상 현상이 발생할 수 있음

강한 제 3 정규형(strong 3NF)

• 후보키를 여러 개 가지고 있는 릴레이션에 발생할 수 있는 이상 현상을 해결하기 위해 제 3 정규형보다 좀 더 엄격한 제약조건을 제시
• 보이스/코드 정규형에 속하는 모든 릴레이션은 제 3 정규형에 속하지만, 제 3 정규형에 속하는 모든 릴레이션이 보이스/코드 정규형에 속하는 것은 아님

예시

제 4 정규형

릴레이션이 보이스/코드 정규형을 만족하면서, 함수 종속이 아닌 다치 종속(MVD; Multi Valued Dependency)을 제거하면 제 4 정규형에 속함

제 5 정규형

릴레이션이 제 4 정규형을 만족하면서, 후보키를 통하지 않는 조인 종속 (JD; Join Dependency)을 제거하면 제 5 정규형에 속함

정규화 시 주의사항

• 모든 릴레이션이 제 5 정규형에 속해야만 바람직한 것은 아님
• 일반적으로 제 3 정규형이나 보이스/코드 정규형에 속하도록 릴레이션을 분해하여 데이터 중복을 줄이고 이상 현상을 해결하는 경우가 많음