정규화(Nomalization)
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정규화 (Normalization)
데이터의 종복을 줄이고 무결성을 향상시키는 등 여러 목적을 달성하기 위해서 재디자인하는 것이다.
불필요한 데이터를 제거, 데이터의 중복을 최소화 하기 위해서
데이터베이스 구조 확장 시 재디자인을 최소화
다양한 관점에서의 query를 지원하기 위해서
무결성 제약조건의 시행을 간단하게 하기 위해서
각종 이상 현상(Anomaly) 을 방지하기 위해서, 테이블의 구성을 논리적이고 직관적으로 한다.
💡 이상현상이란?
삽입 이상(Insertion Anomaly) 튜플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야 하는 현상
삭제 이상(Deletion Anomaly) 튜플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상
갱신 이상(Update Anomaly) 튜플 갱신 시 중복된 데이터의 일부만 갱신되어 일어나는 데이터 불일치 현상
테이블 컬럼이 원자값(하나의 값)을 갖도록 테이블을 분리시키는 것을 말한다.
어떤 Relation에 속한 모든 Domain이 원자값(atomic value)만으로 되어 있다.
모든 attribute에 반복되는 그룹(repeating group)이 나타나지 않는다.
기본 키를 사용하여 관련 데이터의 각 집합을 고유하게 식별할 수 있어야 한다.
제 2정규화를 수행 했을 경우 테이블의 모든 컬럼이 완전 함수적 종속을 만족한다. (부분 함수적 종속을 모두 제거되었다.) 이를 이해하기 위해서는 부분 함수적 종속과 완전 함수적 종속이라는 용어를 알아야 한다.
함수적 종속 X의 값에 따라 Y값이 결정될 때 X -> Y로 표현하는데, 이를 Y는 X에 대해 함수적 종속 이라고 한다. 예를 들어 학번을 알면 이름을 알 수 있는데, 이 경우엔 학번이 X가 되고 이름이 Y가 된다. X를 결정자이라고 하고, Y는 종속자라고 한다. 다른 말로 X가 바뀌었을 경우 Y가 바뀌어야만 한다는 것을 의미한다.
테이블(Relation)이 제 3정규형을 만족한다는 것은 아래 두 가지 조건을 만족하는 것을 의미한다.
Relation이 제 2정규화 되었다.(The relation is in second normal form)
기본 키(primary key)가 아닌 속성(Attribute)들은 기본 키에만 의존해야 한다.
출처 https://wkdtjsgur100.github.io/database-normalization/ https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4_%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94
현재 테이블은 전화번호를 여러개 가지고 있어 원자값이 아니다. 따라서 1NF에 맞추기 위해서는 아래와 같이 분리할 수 있다. ⬇️
함수적 종속에서 X의 값이 여러 요소일 경우, 즉, {X1, X2} -> Y일 경우, X1와 X2가 Y의 값을 결정할 때 이를 완전 함수적 종속 이라고 하고, X1, X2 중 하나만 Y의 값을 결정할 때 이를 부분 함수적 종속 이라고 한다. Model과 Manufacturer를 알면 Model Full Name 속성을 참조하지 않아도 값을 알 수 있다. 때문에 Model Full Name은 Manufacturer과 Model에 완전 함수적 종속이다. Manufacturer Country는 Manufacturer와만 종속관계가 있고 Model과는 연관이 없기 때문에 부분 함수적 종속이다.
다음은 두번째 조건이 위반된 사례이다.
위 테이블에서 {Tournament, Year}가 후보키가 된다. 하지만 Winner Date of Birth은 기본키가 아닌 속성인 Winner를 거쳐 {Tournament, Year}에 의존하고 있는 것을 알 수 있는데, 이는 3NF를 위반한 것이다. 따라서 테이블을 둘로 나누어 주자.
