정규화(Normalization)

Posted Aug 21, 2024

By Kang Minjun

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정규화(Normalization)

Prerequisite

1. 이상 현상

2. 함수 종속

Relation에서 두 개의 attribute 집합 간 제약의 일종
- 여기서 함수 는 식별 함수를 의미함
\(\textrm{릴레이션 } R\) 에서, attribute의 부분 집합 \(X\), \(Y\) 를 고려할 때
- \(X\)값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 \(Y\)값이 하나만 연관되어 있는 상황에서
- \(Y\)는 \(X\)에 함수 종속(Functional Dependency) 이다.
- \(X \rightarrow Y\) 로 표기한다.
- 이 때 \(X\)를 결정자, \(Y\)를 종속자 라고 한다.
좀 더 formal하게 표현하자면 아래와 같다
- \(X\) 와 \(Y\)가 \(R\)의 attribute 집합의 부분 집합이면, \(X \rightarrow Y\) 는 \(X\)가 \(Y\) 멤버를 함수적으로 결정한다.

mindmap
	root((함수 종속))
		완전 함수 종속
		부분 함수 종속
		이행적 함수 종속

완전 함수 종속 (Full Functional Dependency)

\(X \rightarrow Y\) 에서 \(Y\) (종속자)가 기본키에만 종속
기본키가 복합키일 경우, 기본키를 구성하는 모든 속성이 포함된 기본키의 부분집합에 종속된 경우

부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency)

Relation \(R\) 에서 \(Y\) 가 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나
기본키가 복합키일 경우, 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속되는 경우

이행적 함수 종속 (Transitive Functional Dependency)

Relation \(R\)에서 attribute의 부분 집합 \(X, Y, Z\) 에 대해서
\(X \rightarrow Y, Y \rightarrow Z\) 일 때, \(X \rightarrow Z\) 를 만족할 경우
- 즉, \(X\)를 알면 이행 관계에 따라서 \(Y, Z\) 를 식별할 수 있는 경우

정규화(Normalization)

정규화는 관계형 데이터베이스의 설계에서 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 개선하기 위해 데이터를 정규형(normal form)에 맞도록 구조화하는 프로세스.
이상(Anomaly)이 있는 관계를 재구성하여 작고 잘 조직된 관계를 생성하는 것이 목적
정규화를 통해서 하나의 테이블에서의 데이터의 삽입, 삭제, 변경이 정의된 관계들로 인하여 데이터베이스의 나머지 부분들로 전파되게 하는 것

이상 현상(Anomaly)을 해결하기 위해서는 테이블의 특성을 잘 고려하여, 필요한 경우 더 높은 수준의 정규화를 진행하는 것이 좋습니다. 대부분의 이상 현상은 3NF까지 해결되므로 이 포스트에서는 제 3 정규화까지를 다룹니다.

제 1 정규화 (비정규형 \(\rightarrow\) 1NF)

1NF
- 도메인 원자값을 만족해야한다.
- 최소한 테이블은 Relation이다.
- 중복되는 항목이 없어야한다.
- 속성 하나는 하나의 속성값만을 가져야한다.
과정
1. 각 테이블에서 중복을 제거한다
2. 각각 관계된 데이터 모임을 위하여 분리된 테이블을 만든다
3. 각각 관계된 데이터 모임을 기본키로 식별한다.

예시1. 다중 값을 가지는 속성을 포함한 비정규형 테이블

student_no	student_name	student_tel	student_addr	student_country
1	강민준	010-1234-5678, 010-1111-2222	gimhae	korea
2	민준	010-5555-6666	seoul	korea
3	joonamin		busan	korea

다중 값을 가지는 student_no = 1 인 튜플에 대해서 student_tel attribute를 분리하여 아래와 같이 분리된 튜플로 만든다.

student_no	student_name	student_tel	student_addr	student_country
1	강민준	010-1234-5678	gimhae	korea
1	강민준	010-1111-2222	gimhae	korea
…	…	…	…	…

제 2 정규화 (1NF \(\rightarrow\) 2NF)

2NF
- 부분적 함수 종속을 제거해야한다.
  - “제 1 정규형(1NF)인 테이블이 제2 정규형을 충족시키는 필요충분조건은 다음과 같다: 후보 키 K와 K에 속하지 않는 속성 A가 있을 때, A를 결정하기 위해 K의 일부가 아닌 K 전체를 참조해야만 하는 경우 1NF 테이블은 2NF이다.” 출처
- 1NF를 만족해야한다.
- 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해서 완전 함수 종속되면 2NF 이다.

예시 1. 부분적 함수 종속 관계를 가지는 속성이 포함된 테이블

student_no	course_no	score	grade
1	C1	A	4
2	C2	B	4
1	C4	A	4
4	C3	C+	1
4	C1	C	1
2	C5	A+	4

Relation에 포함된 attribute간 함수 종속 관계를 파악하기 쉽도록 함수 종속 다이어그램으로 표현하는 것이 좋다.

속성 자체의 특성과 의미를 기반으로 함수 종속 다이어그램을 작성한다.

flowchart LR
	sn[student_no]
	cn[course_no]
	sc[score]
	gd[grade]
	subgraph candidate_key
		sn
		cn
	end
	candidate_key ==> sc
	sn ==> gd

튜플을 식별할 수 있는 최소성을 가진 후보키는 { student_no, course_no } 이다.

grade를 살펴보면 후보키에 대해서, 부분적 함수 종속 관계를 가진다는 것을 알 수 있다.

이를 제거하기 위해서 함수 종속 관계에 있는 student_no \(\rightarrow\) grade 를 다른 테이블로 분리하는 과정이 수행되어야한다.

flowchart LR
	sn[student_no]
	gr[grade]
	cn[course_no]
	sc[score]
	
	subgraph student
		sn
	end
	
	student ==> gr
	
	subgraph course
		student_no
		cn
	end
	
	course ==> sc

위와 같이 함수 종속 다이어그램이 수정되어야하고, 이에 맞추어 테이블을 2개로 분리한다.

course 테이블

student_no	course_no	score
1	C1	A
2	C2	B
1	C4	A
4	C3	C+

student 테이블

student_no	grade
1	4
2	4
4	1

2NF 만으로는 이상 현상(Anomaly)를 완벽하게 해결할 수 없다.

갱신 이상이 발생하는 예제는 아래와 같다.

대회	연도	우승자	우승자 생년월일
Des Moines Masters	1998	Chip Masterson	14 March 1977
Indiana Invitational	1998	Al Fredrickson	21 July 1975
Cleveland Open	1999	Bob Albertson	28 September 1968
Des Moines Masters	1999	Al Fredrickson	21 July 1975
Indiana Invitational	1999	Chip Masterson	14 March 1977

flowchart LR
	contest[대회]
	year[연도]
	winner[우승자]
	winner_birthday[우승자 생년월일]
	
	subgraph candidate_key
		contest
		year
	end
	
	candidate_key ==> winner
	winner ==> winner_birthday
	candidate_key ==> winner_birthday

{대회, 연도}, 우승자, 우승자 생년월일은 이행적 함수 종속 관계를 가진다.
- {대회, 연도} 에 의해서 우승자 생년월일 이 결정되고 우승자에 의해서 우승자 생년월일이 결정되는 이행관계이다.
- 이행관계가 남아 있을 경우, 갱신 이상이 여전히 발생할 수 있다
  - 즉, {대회, 연도} 값에 대한 갱신 연산이 발생할 경우, 우승자와 우승자 생년월일 또한 갱신이 이루어져야하는데, 갱신 시 주의하지 않으면 데이터의 불일치를 만들어낼 수 있다.
  - 이러한 현상은 우승자 와 우승자 생년월일이 밀접한 관계를 지녔음에도 불구하고, 이를 분리하지 않아서 발생하는 데이터 중복이 원인이 된다.

제 3 정규화 (2NF \(\rightarrow\) 3NF)

3NF
- Relation은 제 2 정규형을 만족해야하는 상태
- Relation의 키가 아닌 모든 attribute가 Relation의 모든 키에 이행적 종속이 되지 않는다.

예시 1. 이행적 종속 관계가 존재하는 2NF

flowchart LR
	contest[대회]
	year[연도]
	winner[우승자]
	winner_birthday[우승자 생년월일]
	
	subgraph candidate_key
		contest
		year
	end
	
	candidate_key ==> winner
	winner ==> winner_birthday
	candidate_key ==> winner_birthday

앞에서 다뤘듯, 위 테이블에서는 갱신 이상이 발생한다.

이를 해결하기 위해서 이행적 함수 종속 관계를 제거해보자.

flowchart LR
	contest[대회]
	year[연도]
	winner[우승자]
	winner_birthday[우승자 생년월일]
	
	subgraph table2_key
		우승자
	end
	우승자 ==> winner_birthday
	
	subgraph table1_key
		contest
		year
	end
	
	table1_key ==> winner

대회	연도	우승자
Des Moines Masters	1998	Chip Masterson
Indiana Invitational	1998	Al Fredrickson
Cleveland Open	1999	Bob Albertson
Des Moines Masters	1999	Al Fredrickson
Indiana Invitational	1999	Chip Masterson

우승자	우승자 생년월일
Chip Masterson	14 March 1977
Al Fredrickson	21 July 1975
Bob Albertson	28 September 1968

이행적 함수 종속 관계를 제거하여 더 이상 갱신 이상이 발생하지 않는다는 것을 확인해볼 수 있습니다.

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This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.

Prerequisite

1. 이상 현상

2. 함수 종속

완전 함수 종속 (Full Functional Dependency)

부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency)

이행적 함수 종속 (Transitive Functional Dependency)

정규화(Normalization)

제 1 정규화 (비정규형 \(\rightarrow\) 1NF)

예시1. 다중 값을 가지는 속성을 포함한 비정규형 테이블

제 2 정규화 (1NF \(\rightarrow\) 2NF)

예시 1. 부분적 함수 종속 관계를 가지는 속성이 포함된 테이블

2NF 만으로는 이상 현상(Anomaly)를 완벽하게 해결할 수 없다.

제 3 정규화 (2NF \(\rightarrow\) 3NF)

예시 1. 이행적 종속 관계가 존재하는 2NF

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