데이터베이스 정규화 - 1

용어 설명

• Functional dependency(=FD, 함수 종속)

수학적 개념으로서 함수의 정의는 다음과 같다.

💡 함수 y=f(x)에 대해 임의의 x에 대응하는 y의 값은 오직 하나 존재한다.

위 개념과 마찬가지로, relation에서 각 필드 간에 함수의 성질이 만족될 때 해당 필드들은 함수 종속성을 갖는다고 한다.

필드 간 함수 종속 관계는 {x}→{y}와 같이 표현된다. 이 때 {x}를 determinant(결정자), {y}를 dependent라고 한다.

• candidate key(=후보키) : 릴레이션에서 튜플의 값을 고유하게 만드는 속성의 집합 더 속성을 줄일 수 없는 상태여야 한다.

• transitive FD

A→B이고 B→C이면 A→C가 성립한다.

• atomic

테이블에 중복되는 항목(value, 즉 primary key가 아닌 컬럼의 값)이 존재하지 않는다.

• non-loss decomposition

데이터베이스를 정규화하는 과정에서 데이터의 중복을 제거하기 위해 테이블을 분할하게 되는데, 테이블을 분할하는 과정에서 정보 손실이 일어나선 안된다.

→분할한 table들을 다시 join했을 때 분할하기 전의 table이 도출되어야 한다.

-> Heath 이론 : 테이블을 분할하는 과정에서 정보 손실이 없어야 한다(nonloss decomposition)

위 테이블이 다음과 같은 종속관계를 가지고 있을 때

sno→city, sno→status, city→status

아래와 같이 3개의 case로 테이블을 분할할 수 있다.

방법1) : best

방법2) : city→status를 유추해야 한다.

방법3) : sno→city를 유도할 수 없다.⇒정보의 손실 발생=Heath 이론 위반

• anomaly : 데이터베이스의 컬럼에 중복이 존재하는 경우 발생할 수 있는 이상 현상
  • insert anomaly : 특정 정보를 추가할 때 불필요한 컬럼의 dirty data를 함께 입력해야 한다.
  • delete anomaly
  • update anomaly

데이터베이스 정규화(Normalization)

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 과정을 의미한다.(=테이블을 decomposition(분할)하는 것)

정규화를 수행하기 위한 정규화의 법칙(Normalization Rule) 6가지

1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF

1NF

테이블에 존재하는 필드가 모두 scalar value만을 가지며, 필드의 값이 모두 atomic하다.

2NF

1NF의 조건을 만족하면서 테이블 내의 모든 key가 아닌 컬럼이 후보키에 대해 완전 종속되어있어야 한다. 즉, 후보키의 부분집합이 함수 종속 관계의 결정자가 되어서는 안된다.

위 예제에서 분할한 second 테이블에서는 여전히 중복으로 인한 anomaly 문제가 발생한다.

• insert anomaly : 특정 city(도시)의 status 값을 입력할 때, 불필요한 sno 값을 추가로 입력해야 한다.→dirty data
• update anomaly : s1의 London의 status를 변경할 경우 s4의 정보를 함께 변경해주지 않을 시 정보의 불일치가 나타날 수 있다.
• delete anomaly : second 테이블에서 s2, s3의 값을 제거하면 Paris의 status 값이 10이라는 정보가 손실되게 된다.

sno(key)가 아닌 속성 간에 함수 종속 관계가 존재하기 때문에 발생한다.(city→status)

3NF

2NF의 조건을 만족하면서 테이블 내에 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속을 만족하지 않을 때, 3NF를 만족한다고 한다.

즉 후보키에 속하지 않는 컬럼이 후보키에 속하지 않는 다른 컬럼을 결정해선 안된다.

=테이블의 모든 필드들은 후보키 컬럼에 대해서만 종속되어야 한다.

다음과 같이 sc, cs 테이블로 분할하여 3NF를 만족하도록 할 수 있다.

⭐{A, B}와 같이 후보키가 2개 이상일 경우, 하나의 후보키만 고려하고 다른 key들은 없다고 간주하여 3NF의 충족 여부를 판단한다.

BCNF

테이블에 존재하는 모든 함수 종속 관계의 결정자(determinant)가 후보키(candidate key) 집합에 포함되어야 한다.

3NF와 달리, BCNF는 후보키가 2개 이상인 경우까지 고려하여 함수 종속 관계를 판정한다.

위 예시의 경우, 후보키 집합은 { {sno, pno}, {sname, pno} }이다.

이 경우 sno와 sname은 후보키가 아니면서 종속관계의 결정자가 되기 때문에 테이블 ssp는 BCNF를 위반한다.(3NF는 만족한다)

• 3NF를 만족하면서 BCNF를 만족하지 않은 경우 ⇒일반 속성A와 후보키의 원소 B 간에 A→B 종속성이 존재하는 경우

• BCNF를 위반하게 만드는 함수 종속성 X -> Y를 찾고 아래와 같이 분해한다

  • {X, Y}로 구성된 릴레이션
  • X와 나머지 속성으로 구성된 릴레이션

+추가

• 예제 sjt

stj에서 candidate key는 { {s, t}, {s, j} }이다.

{s, j}→t

t→j

정의에 따라 stj는 3NF는 만족하지만 BCNF는 만족하지 않는다. 하지만 앞서 언급한 방법대로 st와 tj로 테이블을 분할하면 정보 손실이 발생하기 때문에 분할할 수 없다.

결론적으로 sjt는 atomic하여 더 이상 분할할 수 없지만 BCNF를 만족하지 못한다.

• 예제 sjp

sjp에서 candidate key는 { {s, j}, {j, p} }이다.

{s, j}→p

{j, p}→s

2개의 candidate key가 모두 determinant하기때문에 BCNF를 만족한다.

위와 같이 중복되는 후보키를 갖더라도 BCNF를 충족할 수 있다.