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데이터 종속성 및 정규화

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By Blake Woo 10 min read

데이터 종속성

개요

데이터 베이스의 설계를 잘못하게 되면 삽입, 수정, 삭제간에 문제가 발생할 수 있다. 이렇게 발생한 문제를 이상현상이라고 하는데 이상현상의 실제적인 예시는 아래와 같다.

  • 삽입 : 레코드 삽입시 부득이하게 NULL 입력
  • 수정 : 데이터 일관성 훼손 - 일부 테이블에만 값이 업데이트 됨
  • 삭제 : 연쇄 삭제 - 같이 저정된 다른 정보까지 같이 삭제되는 것

따라서 데이터를 적절하게 분할할 필요가 있다. 이 과정에서 함수 종속성을 판단하고 기본키를 정하여 정규화를 하게 된다.

함수 종속성(Functional Dependency)

테이블을 구성하는 속성 간의 의존 관계이다.

속성 B가 속성 A에 종속한다. $\to$ 속성 A값을 알면 다른 속성 B의 값이 유일하게 정해진다.
이 경우 A $\to$ B : A는 B의 결정자이고 B는 종속 속성이라고 한다.

테이블에 존재하는 모든 종속 관계를 구하면, 이 집합으로부터 유도할 수 있는 종속관계가 있다. 이러한 규칙을 함수 종속성 규칙이라고 하며, 윌리암 암스트롱에 의해 발표되었기 때문에 암스트롱의 공리라고도 부른다. 내용은 아래와 같으며 아래의 테이블을 기준으로 예시를 들어보겠다.

img.png

부분 집합의 규칙

집합 A가 B에 부분집합이면, B는 A이다.
ex)
(부서 번호, 사무실 번호) $\to$ 부서번호

증가 규칙

A가 B라면 AZ는 BZ이다.
ex)
(프로젝트 번호, 사번) $\to$ (프로젝트 이름, 사번)

이행 규칙

A가 B고 B가 C면 A는 C다.
ex)
사번 $\to$ 사무실 번호
사번이 정해지면 부서번호가 정해지고 부서번호가 정해지면 사무실 번호가 정해지기 때문이다.

위 세 가지 규칙으로 유도할 수 있는 규칙으로는 아래의 규칙이 있다.

결합 규칙

A가 B고 A가 C면, A는 BC이다.
ex)
사번 $\to$ (이름, 거주지)

분해 규칙

A가 BC면 A는 B이고 A는 C이다.
ex) 사번 $\to$ 이름, 사번 $\to$ 거주지

유사이행 규칙

A가 B고 DB는 C면 DA는 C이다.
ex)
(프로젝트 이름, 사번) $\to$ 기여도

분할

무손실 조인 분할(Lossless Join Decomposition)

간단히 말해서 하나의 테이블에서 분할된 두 개의 테이블을 다시 조인연산했을 때 데이터 손실이 없다면 그렇게 분할한 방법이 무손실 조인 분할이다.
실제적으로 무손실 조인 분할을 하는 조건은 아래와 같다.

R = R1 $\cup$ R2 일때
R1 $\cap$ R2 $\to$ R1이나 R1 $\cap$ R2 $\to$ R2중 하나를 만족하여야한다.

종속성 보존 분할(Dependency Preservation Decomposition)

분할 되기전 함수 종속성들이 분할 후에도 유지되는 분할
테이블 R이 $R_{1}, R_{2}, … R_{n}$으로 분해 되었을 때 함수 종속성 집합 F도 각 테이블에 속한 속성만을 포함한 함수적 종속 집합 $F_{1}, F_{2}, … F_{n}$으로 분해
이때 $F’ = F_{1} \cup F_{2} \cup … \cup F_{n}$이라고 하면, 일반적으로 $F’ \neq F$ 하지만 $F’ \neq F$일때도 $F’^{*} = F^{*}$일 때 종속성 보존 분할이다.

정규화 (Normalization)

개요

데이터 중복, 삽입/삭제/갱신 이상현상이 있는 테이블을 분할하는 과정으로 정보의 손실이 없게끔, 즉 무손실 조인 분할과 종송석 보전 분할이 만족하는 분할과정이다.

정규형

테이블이 갖는 제약 조건에 따라 분류한 것으로 아래의 종류가 있다.

정규형의 종류

제 1 정규형(First Normal Form: 1NF)

모든 속성들이 원자값(atomic value)만을 갖는 경우이다.
테이블이 단순/단일 속성들로만 구성되어있는 경우이다.

정규형이 아닌 테이블에서 제 1 정규형으로 변경 img_1.png

이런 경우 부분 종속성(Partial Dependency)가 존재한다. 부분 종속성이란 기본키가 복합키일 경우 기본키를 구성하는 속성중 일부에게 종속된 경우를 뜻한다.

제 2 정규형(Second Normal Form: 2NF)

제 1 정규형이며, 주 키에 속하지 않는 모든 속성이 주키에 완전 종속인 테이블이다. 이 경우 제 1 정규형 처럼 부분 종속성 문제가 발생하지 않는다.

하지만 제 2 정규형의 경우 이행 종속성(Transitive Dependency) 문제가 존재한다. 이행 종속성이란 A,B,C 속성이 있을 경우, A->B, B->C라는 종속 관계가 있을 때 A->C가 성립될 때 이행 종속성이라고 말한다.

제 3 정규형(Third Normal Form : 3NF)

제 2 정규형이면서 주키에 속하지 않는 모든 속성이 주 키에 이행적 함수 종속이 아닌 테이블이다. 이행적 함수 종속이 아니기 때문에 이행 종속성 문제는 발생하지 않는다.

하지만 주 키에 포함되지 않는 속성에서 주 키의 일부 속성으로 함수 종속성이 존재하는 경우가 생긴다.

보이스-코드 정규형(Boyce-Codd Normal Form : BCNF)

모든 함수 종속성 결정자는 후보키인 상태이다.

반 정규화

말만 들어선 반만 정규화 하는 것인가 할 수 있겠지만 정규화의 목적 자체가 같은 데이터가 다른 테이블에 중복하여 들어가서 이상현상을 막는 것이 목적이니만큼 반 정규화는 그에 반하여 이상현상을 일으키는게 목적이라고 할 수 있다.

그렇다면 왜 일부러 이렇게 데이터 중복을 일으키는가?
이는 조인이 발생시키는 overhead 탓이다. 조인 연산으로 인해 리소스 낭비를 하느니 차라리 데이터를 중복으로 두어 읽기 연산 성능을 올리자는게 주요 골자이다.

뿐만 아니라 아래의 경우에도 반 정규화한다.

  • 다량의 범위를 자주 처리해야하는 경우
  • 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
  • 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우

이렇듯 관계형 데이터 베이스의 성능에 대한 문제가 제기되자 아예 기존 관계형 데이터 베이스의 형태를 탈피한 데이터 베이스의 형태가 나타났으니 흔히들 No-SQL Database라고 하며 다음 시간에 이어서 포스팅하겠다.

참고자료

Database
Computer science Database
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