BumSu Kim

대학생활을 하며
공부한것을 기록합니다

13 분 소요

1. 릴레이션 정규화

부주의한 데이터베이스 설계는 제어할 수 없는 데이터 중복을 야기하여 여러가지 갱신이상을 유발함

  • 어떻게 좋은 데이터베이스 설계를 할 것인가?
  • 데이터베이스에 어떤 릴레이션들을 생성할것인가?
  • 각 릴레이션에 어떤 에트리뷰트를 둘것인

릴레이션 정규화?

정규화는 주어진 릴레이션 스키마를 함수적 종속성과 기본키를 기반으로 분석하여, 원래의 릴레이션을 분해함으로써 중복과 세가지 갱신이상을 최소화함.

적절하게 정규화된 릴레이션들은 데이터베이스의 유지를 간단하게 함.

2. 정규화 개요

2.1 좋은 관계 데이터베이스 스키마를 설계하는 목적

  • 정보의 중복과 갱신 이상이 생기지 않도록 → 정규화
  • 정보의 손실을 막음
  • 실세계를 훌륭하게 나타내고
  • 애트리뷰트들 간의 관계가 잘 표현되는 것을 보장하며
  • 어떤 무결성 제약조건의 시행을 간단하게 하며

  • 아울러 효율성 측면도 고려하는것

  • 실세계를 훌륭하게 나타낸 설계는 직관적으로 이해하기 쉬우며, 미래의 성장에 잘 대비할 수 있는 설계를 의미.
  • 먼저 갱신 이상이 발생하지 않도록 노력하고, 그다음에 효율성르 고려함.

2.2 세가지 갱신 이상 (update anomoly)

정규화과정에서 해결하고자하는 갱신이상에 대하여 설명.

갱신이상은 데이터베이스에서 비정규화된 구조로 인해 발생할 수 있는 문제점으로, 세가지 유형이 있다.

2.2.1 수정 이상 (modification anomoly)

반복된 데이터 중에 일부만 수정하면 데이터의 불일치가 발생

2.2.2 삽입 이상 (insertion anomoly)

불필요한 정보를 함께 저장하지 않고는 어떤 정보를 저장하는 것이 불가능

2.2.3 삭제 이상 (deletion anomoly)

유용한 정보를 함께 삭제하지 않고는 어떤 정보를 삭제하는 것이 불가능

🦒정규화를 통해 갱신 이상(Update Anomaly) 문제를 크게 줄일 수 있다.

2.3 나쁜 설계 예제

image.png

그림 7.1과 같은 구조와 내용을 갖는 사원 릴레이션으로부터 설계를 시작한다고 가정해보자.

이 사원 릴레이션은 사원에 관한 정보를 저장하는 릴레이션이다.

이 회사에서는 각 사원이 두개까지 부서에 속할 수 있다. ⇒ 문제

🦒데이터 무결성 문제

  • 부서 번호와 이름이 여러 컬럼에 분리되어 있어 일관성 유지가 어려움.
    • 예: 부서번호1이 1일 때 부서이름1은 항상 “영업”이어야 하지만, 잘못된 값이 들어갈 위험이 있음.

확장성 부족

  • 설계가 고정적이어서 부서 개수가 가변적인 경우를 지원하지 못함.
    • 3개 이상의 부서에 속한 사원을 표현하려면 테이블 구조를 변경해야 함.

2.4 나쁜 설계2 예제

image.png

위와 같이 설계하면, 각 사원마다 부서수를 제한할 필요가 없다. 그러나 이설계는 또 다른 단점을 가지고 있다.

2.4.1 정보의 중복

각 사원이 속한 부서수만큼 동일한 사원의 투플들이 존재하므로,

사원이름, 사원번호, 주소, 전화번호등이 중복되어 저장공간이 낭비된다.

2.4.2 수정이상

만일 어떤 부서의 이름이 바뀔때 이 부서에 근무하는 일부 사원 투플에서만 부서이름을 변경하면,

데이터베이스가 불일치 상태에 빠짐

2.4.3 삽입이상

만일 어떤 부서를 신설했는데, 아직 사원을 한명도 배정하지 않았다면 이부서에 관한 정보를 입력할 수 없다.

2.4.4 삭제이상

만일 어떤 부서에 속한 사원이 단 한명이 있는데, 이 사원에 관한 투플을 삭제하면 이 사원이 속한 부서에 관한 정보도 릴레이션에서 삭제된다.

2.5 릴레이션 분해

하나의 릴레이션을 두개 이상의 릴레이션으로 나눔

릴레이션 분해는 필요한 경우에는 분해된 릴레이션들로부터 원래의 릴레이션을 다시 구할 수 있음을 보장해야한다는 원칙을 기반

분해를 잘못하면 두 릴레이션으로부터 얻을 수 있는 정보가 원래의 릴레이션이 나타내던 정보보다 적을 수도 있고 많을 수도 있다.

두릴레이션으로부터 얻을 수 있는 정보는 원래의 릴레이션이 갖고있던 정보와 정확하게 일치해야한다.

릴레이션의 분해는 릴레이션에 존재하는 함수적 종석성에 관한 지식을 기반으로 한다.

예)

image.png

위의 테이블을 다음과 같이 분해하였다.

image.png

부서이름의 수정

어떤 부서에 근무하는 사원이 여러명 있더라도 , 사원1릴레이션에는 부서이름이 포함되어있지 않으므로 수정이상이 나타나지 않는다.

새로운 부서를 삽입

만일 어떤 신설 부서에 사원이 한명도 배정되지 않았더라도, 부서 릴레이션의 기본 키가 부서번호이므로 이 부서에 관한 정보를 부서 릴레이션에 삽입할 수 있음.

사원이 한명이 없는 부서라도, 부서릴레이션이 따로 있으므로 → 부서 릴레이션에 부서에대한 정보를 삽입할 수 있다.

마지막 사원 투플을 삭제

만일 어느 부서에 속한 유일한 사원에 관한 투플을 삭제하더라도, 이부서에 관한 정보는 부서 릴레이션에 남아있다.

2.6 정규형의 종류

  • 제1정규형(first normal form)
  • 제2정규형(second normal form)
  • 제3정규형(third normal form)
  • BCNF(Boyce-Codd normal form)
  • 제4정규형(fourth normal form)
  • 제5정규형(fifth normal form)

일반적으로 산업계의 데이터베이스 응용에서 데이터베이스를 설계할 때 BCNF까지만 고려함

2.7 관계 데이터베이스 설계의 비공식적인 지침

지침1: 이해하고 쉽고 명확한 스키마를 만들라

여러 엔티티 타입이나 관계 타입에 속한 애트리뷰트들을 하나의 릴레이션에 포함시키지 않음.

스키마 예시

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지침2: 널값을 피하라

지침3: 가짜 투플이 생기지 않도록하라.

지침4: 스키마를 정제하라.

3. 함수적 종속성

어떤 애트리뷰트가 다른 애트리뷰트에 의해 결정되는것

3.1 결정자 (determinent)

어떤 애트리뷰트의 값은 다른 애트리뷰트의 값을 고유하게 결정할 수 있음

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위의 릴레이션에서

사원릴레이션에서 사원번호는 사원이름을 고유하게 결정한다.

또한 사원번호는 주소와 전화번호도 고유하게 결정한다.

주소는 사원이름을 고유하게 결정하지 못함.

결정자 종속되어있는 요소
사원번호→ 사원이름
사원번호→ 주소
사원번호→ 전화번호
부서번호→ 부서이름

3.2 함수적 종속성

만일 애트리뷰트 A가 애트리뷰트 B의 결정자이면 , (A → B)

B가 A에 함수적으로 종속한다고 말한다.

다른 말로 표현하면, 주어진 릴레이션 R에서

애트리뷰트 B가 애트리뷰트 A에 함수적으로 종속하는 필요충분조건은

A값에 대해 반드시 한개의 B값이 대응된다는것

하나의 함수적 종속성은 실세계의 의미에 따라 바뀜

예)

image.png

사원번호 → 사원이름, 주소, 전화번호

직책은 (사원번호, 부서번호)에 함수적으로 종속하지, 사원번호에 함수적으로 종속하지는 않는다.

(사원번호,부서번호) → 직책

사원번호 → X 직책

🦒데이터 예시:

사원번호 부서번호 직책
2106 1 대리
2106 2 팀장
3426 3 과장
  • 사원번호만으로 결정되지 않는 이유:
    • 사원번호 2106만 보면, 해당 사원이 부서 1에서는 대리이고, 부서 2에서는 팀장임.
    • 따라서, 부서번호를 함께 알아야 직책이 정확히 결정됨.
  • (사원번호, 부서번호)가 결정자로 작동:
    • 사원번호와 부서번호를 모두 알면 해당 사원의 직책을 정확히 알 수 있음.
    • 예: (2106, 1) → 대리, (2106, 2) → 팀장.

3.3 완전 함수적 종속성 (FFD)

Full Functional Dependency

주어진 릴레이션 R에서 애트리뷰트 B가 애트리뷰트 A에 함수적으로 종속하면서, (A→B)

애트리뷰트 A의 어떠한 진부분 집합에도 함수적으로 종속하지 않으면, (X→A)

애트리뷰트 B가 애트리뷰트A에 완전하게 함수적으로 종속한다고 말함. (B->A)

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부분 함수적 종속성: 기본키의 일부만으로 속성이 결정되는 경우

예시:

  • 즉, 기본 키 전체가 아닌 ‘사원번호’만으로 충분히 결정 가능한 속성들이 존재.

완전 함수적 종속성 : 속성이 기본키 전체에 의해 유일하게 결정되는 경우

직책은 (사원번호, 부서번호)로만 완전히 결정될 수 있음.

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3.4 이행적 함수적 종속성

조건: 속성 A, B, C가 있을 때, A가 B를 결정하고(B는 A에 종속), B가 C를 결정하면(C는 B에 종속), C는 이행적으로 A에 종속된다.

  • 표기: A→B ∧ B→C⇒A→C

이행적 종속성의 특징:

  • A→C는 직접적인 종속이 아니라, B를 거쳐서 간접적으로 성립한다.

🦒직접적인 종속이 아니라, 한단계를 건너뛰어서 간접적으로 성립한다.

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여기서 fd2는 이행적 함수적 종속성이다.

4. 릴레이션 분해

하나의 릴레이션을 두개 이상의 릴레이션으로 나눈다.

릴레이션을 분해하면 중복이 감소되고 갱신이상이 줄어드는 장점이 있는 반면,

바람직한 문제들을 포함하여 몇가지 잠재적인 문제들을 야기할 수 있다.

  • 릴레이션이 분해되기전: 조인이 필요없었던 질의
  • → 분해후: 조인을 필요로 하는 질의로 바뀔수 있다.

어떤 종속성을 검사하기 위해서는 분해된 릴레이션들의 조인이 필요할 수있다.

4.1 무손실 분해

분해된 두 릴레이션을 조인하면 원래의 릴레이션에 들어있는 정보를 완전하게 얻을 수있다.

(여기서 손실이란 정보의 손실을 뜻한다.)

정보의 손실은 원래의 릴레이션을 분해한후에 생성된 릴레이션들을 조인한 결과에 들어있는 정보가 , 원래의 릴레이션에 들어있는 정보보다 적거나 많은것을 모두 포함한다.(→ 원래의 릴레이션 =X 분해된 릴레이션)

4.1.1 릴레이션 분해 예제

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학번 → 이름, 이메일

이메일 → 학번, 이름

(학번, 과목번호) → 학점

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분해 이유:

  • 학번을 기준으로 학생의 기본 정보와 수강 정보를 분리하여 데이터 중복을 제거하고 효율성을 높임.
  • 학번은 학생 릴레이션에서 기본 키이며, 수강 릴레이션에서는 외래 키로 사용됨.

장점

  • 데이터 중복 제거: 학생의 이름, 이메일 등이 중복 저장되지 않음.
  • 갱신 이상 방지: 학생의 이메일을 변경해도 수강 릴레이션에 영향을 미치지 않음.
  • 삽입 이상 방지: 학생 정보를 입력하지 않고도 수강 정보를 추가할 수 있음

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굳이 이렇게 한번 더 나눌필요는 없다.

  • 데이터 조인 필요성 증가:
    • 학생 이름과 이메일 정보를 확인하려면 두 릴레이션을 항상 조인해야 하므로 성능이 저하될 수 있음.
  • 설계 불필요성:
    • 원래 테이블에 데이터 중복이 없기 때문에 이렇게 분리할 이유가 없음.

과도하게 분해한 나쁜 분해

과도하게 분해한 나쁜 분해

  • 원래 테이블에서 학번을 기준으로 수강 정보(과목번호, 학점)를 저장했지만, 이를 잘못 분해하여 학번을 중심으로 각각 과목번호와 학점을 따로 저장.

문제점

  1. 데이터 무결성 손실:
    • 과목번호와 학점의 관계가 깨져버림.
    • 예: 학생이 어떤 과목에서 얻은 학점을 알 수 없게 됨.
  2. 데이터 의미 손실:
    • 분해된 릴레이션만으로는 원래의 수강 테이블이 표현하는 정보를 복구할 수 없음.
  3. 잘못된 설계:
    • 관계를 유지하려면 원래 테이블처럼 학번, 과목번호, 학점을 모두 함께 저장해야 함.

4.1.2 나쁜분해를 다시 조인 → 가짜 튜플

  • 정의: 릴레이션(테이블)을 잘못 분해한 뒤, 이를 다시 조인(Join)했을 때 원래는 존재하지 않는 데이터(가짜 데이터)가 생성되는 현상.
  • 원인: 릴레이션 분해 시, 속성 간의 함수적 종속성을 유지하지 못했거나, 분해된 릴레이션 간의 관계를 제대로 관리하지 못한 경우 발생.
  • 결과: 데이터베이스의 무결성이 깨지고, 잘못된 정보가 저장되거나 반환될 수 있음.

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5. 정규화의 단계

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5.1 제 1정규형

🦒특징 요약: 릴레이션R의 모든 애트리뷰트가 원자값만을 갖는다는것 부분 함수적 종속성이 존재하는 릴레이션(제1 정규형)

제1정규형으로 변환하는 방법: 반복 그룹 애트리뷰트에 나타나는 집합에 속한 각 값마다 하나의 투플로 표현 모든 반복 그룹 애트리뷰트들을 분리, 새로운 릴레이션으로 넣음.

원래 릴레이션의 기본 키를 새로운 릴레이션에 애트리뷰트로 추가함🦒

한 릴레이션 R이 제1정규형을 만족할 필요충분조건은

→릴레이션R의 모든 애트리뷰트가 원자값만을 갖는다는것!!!!!!!!!!!!!

→ 즉, 릴레이션의 모든 애트리뷰트에 반복 그룹이 나타나지 않으면 제 1정규형을 만족함.

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반복 그룹:

  • 과목번호 속성에 {CS310, CS313} 또는 {CS310, CS345}와 같은 중복된 값(컬렉션 형태)이 저장되어 있습니다.
  • 이는 하나의 속성(셀)에 여러 값을 포함한 비원자값(Non-Atomic Value)으로, 제1정규형을 위반한 상태입니다.

5.1.1 제 1정규형으로 변환하는 방법 1

반복 그룹 애트리뷰트에 나타나는 집합에 속한 각 값마다 하나의 투플로 표현

문제: 과목번호 때문에 다른 값들이 두번씩 적혀있다.

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5.1.2 제 1정규형으로 변환하는 방법 2

  • 모든 반복 그룹 애트리뷰트들을 분리, 새로운 릴레이션으로 넣음.
  • 원래 릴레이션의 기본 키를 새로운 릴레이션에 애트리뷰트로 추가함

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5.1.3 제 1정규형 만족

  • 다음 학생 릴레이션은 모든 애트리뷰트가 원자값을 가지므로 제 1정규형을 만족한다.
  • 이 릴레이션의 기본 키는 (학번, 과목번호)

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5.1.4 하지만, 제 1정규형에 존재하는 갱신 이상

수정 이상

  • 한 학과에 소속한 학생 수만큼 그 학과의 전화번호가 중복되어 저장되므로 여러 학생이 소속된 학과의 전화번호가 변경되었을 때 그 학과에 소속된 모든 학생들의 튜플에서 전화번호를 수정하지 않으면 데이터베이스의 일관성이 유지되지 않음.

삽입 이상

  • 학번, 과목번호가 기본키이므로 둘중 하나가 없으면 해당 릴레이션에 삽입할 수 없다.

삭제 이상

  • 어떤 학과에 소속된 마지막 학생 튜플을 삭제하면 이 학생이 소속된 학과에 관한 정보도 삭제됨.

5.1.5 제 1정규형과 제 2정규형

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부분 함수적 종속성이 존재하는 릴레이션(제1 정규형)

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부분 함수적 종속성이 존재하지 않도록 분해된 두 릴레이션 (제2정규형)

5.2 제2정규형

🦒특징요약: 부분 함수적 종속성이 존재하지 않도록 분해된 두 릴레이션 (제2정규형)

릴레이션R이 제1정규형을 만족하면서, 어떤 후보키에도 속하지 않는 모든 애트리뷰트들이 R의 기본키에 완전하게 함수적으로 종속하는것

기본키가 한개인 애트리뷰트로 이루어진 릴레이션 → 자동으로 제2정규형 만족

이행적종속성은 존재할 수 있다.🦒

한 릴레이션R이 제2정규형을 만족할 필요충분 조건은

릴레이션R이 제1정규형을 만족하면서, 어떤 후보키에도 속하지 않는 모든 애트리뷰트들이 R의 기본키에 완전하게 함수적으로 종속하는것

기본키가 두개 이상의 애트리뷰트로 구성되었을 경우에만=> 제 1정규형이 제 2정규형을 만족하는가를 고려할 필요가 있음

즉 기본키가 한개의 애트리뷰트로 이루어진 릴레이션이 ⇒ 제 1정규형을 만족하면 제 2정규형을 만족

5.2.1 제2정규형 만족

학생1릴레이션의 기본키는 한 애트리뷰트인 학번이므로 제2정규형을 만족한다.

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5.2.2 제2정규형에 존재하는 갱신이상

수정 이상

  • 여러 학생이 소속된 학과의 전화번호가 변경되었을 때 그 학과에 소속된 모든 학생들의 튜플에서 전화번호를 수정하지 않으면 데이터베이스의 일관성이 유지되지 않음.

삽입 이상

  • 어떤 학과를 신설해서 아직 소속 학생이 없으면 그 학과의 정보를 입력할 수 없음. 왜냐하면 학번이 기본 키인데 엔티티 무결성 제약조건에 따라 기본 키에 널값을 입력할 수 없기 때문.

삭제 이상

  • 어떤 학과에서 마지막 학생의 튜플이 삭제되면 그 학과의 전화번호도 함께 삭제됨.

이행적 종속성이 존재하는 릴레이션 ( 제2정규형)

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이행적 종속성이 존재하지 않도록 분해된 두 릴레이션(제3정규형)

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5.3 제3정규형

🦒릴레이션R이 제2정규형을 만족하면서,

키가 아닌 모든 애트리뷰트가, 릴레이션R의 기본키에 이행적으로 종속하지 않는것

키가 아닌 강사 애트리뷰트가 기본 키에 완전하게 함수적으로 종속하므로 제2정규형을 만족하고, 키가 아닌 모든 애트리뷰트가 기본 키에 직접 종속하므로 제3정규형도 만족함.🦒

한 릴레이션R이 제3정규형을 만족할 필요 충분조건은

릴레이션R이 제2정규형을 만족하면서,

키가 아닌 모든 애트리뷰트가, 릴레이션R의 기본키에 이행적으로 종속하지 않는것

5.3.1 제 3정규형

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  • 그림 7.20의 수강 릴레이션에서 각 학생은 여러 과목을 수강할 수 있고, 각 강사는 한 과목만 가르침. 이 릴레이션의 기본 키는 (학번, 과목).
  • 키가 아닌 강사 애트리뷰트가 기본 키에 완전하게 함수적으로 종속하므로 제2정규형을 만족하고, 키가 아닌 강사 애트리뷰트가 기본 키에 직접 종속하므로 제3정규형도 만족함.
  • 이 릴레이션에는 아래와 같은 함수적 종속성들이 존재함:
    • (학번, 과목) → 강사
    • 강사 → 과목

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5.3.2 제 3정규형에 존재하는 갱신 이상

수정 이상

  • 여러 학생이 수강 중인 어떤 과목의 강사가 변경되었을 때 그 과목을 수강하는 모든 학생들의 튜플에서 강사를 수정하지 않으면 데이터베이스의 일관성이 유지되지 않음.

    (과목의 강사가 변경되었을때, 학생들의 강사를 수정해야함)

삽입 이상

  • 어떤 과목을 신설하여 아직 수강하는 학생이 없으면 그 과목의 강사가 그 과목을 가르친다는 정보를 입력할 수 없음. 왜냐하면 학번이 기본 키를 구성하는 애트리뷰트인데 엔티티 무결성 제약조건에 따라 기본 키를 구성하는 애트리뷰트에 널값을 입력할 수 없기 때문.

삭제 이상

  • 어떤 과목을 이수하는 학생이 한 명밖에 없는데 이 학생의 튜플을 삭제하면 그 과목을 가르치는 강사에 관한 정보도 함께 삭제됨.

5.3.3 제 3정규형에 존재하는 갱신 이상이 생기는 이유

  • 수강 릴레이션에서 키가 아닌 애트리뷰트가 다른 애트리뷰트를 결정하기 때문.
  • 이 릴레이션의 후보 키는 (학번, 과목)과 (학번, 강사).

5.4 BCNF

BCNF는 정규화의 한 단계로, 데이터베이스에서 이상(Anomaly)을 최소화하고 무결성을 보장하기 위해 제안된 정규화 형태. 제3정규형(3NF)보다 더 엄격한 조건을 적용

5.4.1 BCNF로 정규화하는 과정

  1. 제3정규형을 만족하는 릴레이션을 BCNF로 정규화:
    • 키가 아니면서 결정자 역할을 하는 애트리뷰트와 그 결정자에 함수적으로 종속하는 애트리뷰트를 하나의 새로운 테이블에 분리합니다.
    • 이렇게 하면, 모든 결정자가 후보 키가 되도록 보장합니다.
  2. 결정자의 역할
    • 새로운 테이블에서 결정자는 기본 키로 사용됩니다.
    • 기존 릴레이션에 남아 있는 결정자는 외래 키(Foreign Key) 역할을 합니다.

요약

  • BCNF 정규화는 결정자가 후보 키가 아니면서도 다른 속성을 결정하는 문제를 해결합니다.
  • 정규화 후, 결정자는 새로운 릴레이션에서 기본 키가 되며, 원래 릴레이션에서는 외래 키 역할을 합니다. 이를 통해 데이터베이스의ㅁ 무결성과 갱신 이상을 방지할 수 있습니다.

5.4.2 BCNF란?

그림 7.22: 제3정규형을 만족하지만 BCNF는 만족하지 않는 릴레이션

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  • (a) 애트리뷰트가 세 개인 경우:
    • 릴레이션은 A → C와 같은 함수적 종속성을 가지며 제3정규형(3NF)을 만족합니다.
    • 하지만, **결정자 A가 후보 키가 아니기 때문에 BCNF를 만족하지 못합니다.**
  • (b) 애트리뷰트가 네 개인 경우:
    • 릴레이션은 C → B와 같은 함수적 종속성을 가지며 제3정규형을 만족합니다.
    • 그러나, 결정자 C 역시 후보 키가 아니기 때문에 BCNF를 만족하지 못합니다.

그림 7.23: 제3정규형을 BCNF로 분해

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  • (a) 애트리뷰트가 세 개인 경우:
    • 릴레이션을 BCNF로 분해하여 A → C의 종속성을 해결합니다.
    • 결과:
      1. 릴레이션1: A, C (A는 C를 결정)
      2. 릴레이션2: C, B (C는 B를 결정)
  • (b) 애트리뷰트가 네 개인 경우:
    • 릴레이션을 BCNF로 분해하여 C → B의 종속성을 해결합니다.
    • 결과:
      1. 릴레이션1: A, C, D (A는 C와 D를 결정)
      2. 릴레이션2: C, B (C는 B를 결정)

5.4.2 BCNF의 핵심!!!

  • 제3정규형은 모든 비키 속성이 기본 키에 완전 함수적으로 종속되도록 보장하지만, 결정자가 후보 키가 아닌 경우 BCNF를 만족하지 못합니다.
  • BCNF는 모든 결정자가 후보 키여야 한다는 추가 조건을 충족시킵니다.
  • BCNF로 분해하면 갱신 이상과 같은 문제가 사라지며, 데이터의 무결성이 더욱 강화됩니다.

5.4.3 제3정규형을 BCNF로 정규화 예시

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상황 설명

  • 원래의 수강 릴레이션에서는 강사 → 과목이라는 함수적 종속성이 존재합니다.
  • 하지만 강사는 후보 키가 아니기 때문에 BCNF 조건을 만족하지 않습니다.
  • 따라서 이 릴레이션을 BCNF로 정규화하여 갱신 이상 문제를 해결합니다.

정규화 과정

  1. 원래 릴레이션
    • 속성: 학번, 과목, 강사
    • 함수적 종속성:
      • 학번, 과목 → 강사 (후보 키)
      • 강사 → 과목
  2. BCNF로 정규화
    • 강사 → 과목의 종속성을 분리하여 두 개의 릴레이션으로 나눕니다.
    • 결과:
      • 수강1 릴레이션: 학번, 강사
      • 수강2 릴레이션: 강사, 과목

결과 릴레이션

  1. 수강1 릴레이션
    • 속성: 학번, 강사
    • 설명: 각 학생(학번)이 어떤 강사에게 수강했는지를 나타냄.
    • 갱신 이상 방지: 강사가 바뀌거나 학생이 추가될 때 영향을 받지 않음.
  2. 수강2 릴레이션
    • 속성: 강사, 과목
    • 설명: 각 강사가 어떤 과목을 가르치는지를 나타냄.
    • 갱신 이상 방지: 강사의 과목 변경이 독립적으로 처리됨.

핵심 메시지

  • BCNF로 정규화함으로써 강사 → 과목이라는 함수적 종속성을 해결하여 데이터베이스의 무결성을 유지할 수 있습니다.
  • 갱신 이상(수정, 삽입, 삭제)의 발생 가능성을 제거합니다.

5.4 정규화의 단계 정리

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  1. 비정규형 릴레이션
    • 특징: 데이터가 정규화되지 않은 상태.
    • 수행 작업: 반복 그룹을 제거하여 제1정규형으로 변환.
  2. 제1정규형
    • 특징: 모든 애트리뷰트가 원자값을 가짐(반복 그룹 제거).
    • 수행 작업: 부분 함수적 종속성을 제거하여 제2정규형으로 변환.
  3. 제2정규형
    • 특징: 제1정규형 + 기본 키가 아닌 모든 애트리뷰트가 기본 키에 완전 함수적 종속.
    • 수행 작업: 이행적 종속성을 제거하여 제3정규형으로 변환.
  4. 제3정규형
    • 특징: 제2정규형 + 기본 키가 아닌 모든 애트리뷰트가 기본 키에 직접 종속.
    • 수행 작업: 후보 키가 아닌 결정자를 제거하여 BCNF로 변환.
  5. BCNF (Boyce-Codd Normal Form)
    • 특징: 제3정규형 + 모든 결정자가 후보 키.
    • 수행 작업: 후보 키가 아닌 결정자를 가진 릴레이션을 추가적으로 분리.

핵심 메시지

  • 정규화는 릴레이션의 비정규 상태에서 시작하여 각 단계마다 특정 이상(갱신 이상 등)을 제거하며 데이터의 무결성을 유지합니다.
  • 각 단계마다 더 높은 무결성을 보장하며, 마지막 단계인 BCNF는 모든 결정자가 후보 키인 상태로 릴레이션을 분리합니다.
  • BCNF를 만족하지 못할 경우 여전히 갱신 이상이 존재할 수 있기 때문에, 데이터베이스 설계에서는 가능하면 BCNF를 만족시키는 것이 중요합니다.

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6. 역정규화

6.1 역정규화의 필요성

  • 정규화 단계가 진행될수록 중복이 감소하고 갱신 이상도 감소됨

  • 정규화가 진행될수록 무결성 제약조건을 시행하기 위해 필요한 코드의 양도 감소됨

  • 역정규화 설명

    • 정규화가 데이터베이스 설계의 중요한 요소이지만 성능상의 관점에서만 보면 높은 정규형을 만족하는 릴레이션 스키마가 최적인 것은 아님
    • 한 정규형에서 다음 정규형으로 진행될 때마다 하나의 릴레이션이 최소한 두 개의 릴레이션으로 분해됨
    • 분해되기 전의 릴레이션을 대상으로 질의를 할 때는 조인이 필요 없지만 분해된 릴레이션을 대상으로 질의를 할 때는 같은 정보를 얻기 위해서 보다 많은 릴레이션들을 접근해야 하므로 조인의 필요성이 증가됨

  • 때로 데이터베이스 설계자는 응용의 요구 사항에 따라 데이터베이스 설계의 일부를 역정규화함으로써 데이터 중복 및 갱신 이상을 대가로 치르면서 성능상의 요구를 만족시키기도 함

  • 많은 데이터베이스 응용에서 검색 질의의 비율이 갱신 질의의 비율보다 훨씬 높음.

    • 검색질의 > 갱신질의

    역정규화는 주어진 응용에서 빈번하게 수행되는 검색 질의들의 수행 속도를 높이기 위해서 이미 분해된 두 개 이상의 릴레이션들을 합쳐서 하나의 릴레이션으로 만드는 작업.

  • 즉 역정규화는 보다 낮은 정규형으로 되돌아가는 것.

(예: 조인의 필요성)

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제2정규형을 만족하는 그림 7.18의 학생1 릴레이션에서 “학번이 11002인 학생이 속한 학과의 이름과 전화번호를 검색하라”는 질의를 아래와 같은 SELECT문으로 표현한다.

한 릴레이션에서 필요한 정보를 모두 찾을 수 있으므로 조인이 필요 없다.

SELECT 학과이름, 학과전화번호
FROM 학생1
WHERE 학번 = '11002';

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(제3정규형)

그러나 정규화 과정을 거쳐 그림 7.18의 릴레이션이 그림 7.19(b)처럼 두 개의 릴레이션으로 분해되면 동일한 정보를 찾기 위해 아래와 같이 **조인**을 포함한 SELECT문이 사용된다.

SELECT 학과이름, 학과전화번호
FROM 학생2, 학과
WHERE 학번 = '11002'
AND 학생2.학과이름 = 학과.학과이름;

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참고

OpenCV 평균필터

3 분 소요

중심 픽셀(P) 밝기값과, 주변의 8개 픽셀 밝값의 평균값을 출력한다.