데이터베이스 정규화 - Database Normalization

제 1 정규화 (1st Normal Form, 1NF)

제 1 정규화는 한 컬럼에 한 정보만 담는 것이다.

ID	학생명	과목명
101	김동민	운영체제, 컴퓨터구조
102	만쥬	운영체제
103	춘장	컴퓨터구조

위의 테이블은 제 1 정규화를 만족하지 못한다.

이러한 경우에 컴퓨터구조를 수강하는 학생들의 정보를 보고싶으면 단순한 where 문으로는 불러오기 힘들고 LIKE ‘%컴퓨터구조%’ 와 같은 문을 추가로 작성해야한다.

따라서 한 컬럼에 하나의 정보만 담고 차라리 row를 늘리는 것이다.

제 1 정규화를 만족하는 테이블로 만들어보면 다음과 같다.

ID	학생명	과목명
101	김동민	운영체제
101	김동민	컴퓨터구조
102	만쥬	운영체제
103	춘장	컴퓨터구조

이렇게 고치면 단순한 where 문만으로도 컴퓨터구조를 수강하는 학생들의 정보를 불러올수 있다.

제 2 정규화 (2nd Normal Form, 2NF)

ID	학생명	과목명	수업시간
101	김동민	운영체제	90분
101	김동민	컴퓨터구조	180분
102	만쥬	운영체제	90분
103	춘장	컴퓨터구조	180분
104	건덕이	모바일프로그래밍	120분
105	건구스	운영체제	90분

위와 같은 테이블이 존재한다고 가정하자. 이때 운영체제의 수업시간이 60분으로 변경되었다고 하면, 운영체제를 듣고있는 모든 학생들의 수업시간을 변경해야한다. 이 비효율을 줄이는 정규화가 제 2 정규화이다.
위 테이블을

             table1                                              table2

ID	학생명	과목명	:		:	과목명	수업시간
101	김동민	운영체제	:		:	운영체제	90분
101	김동민	컴퓨터구조	:		:	컴퓨터구조	180분
102	만쥬	운영체제	:		:	모바일프로그래밍	120분
103	춘장	컴퓨터구조	:		:
104	건덕이	모바일프로그래밍	:		:
105	건구스	운영체제	:		:

이렇게 두개의 테이블로 나누면 운영체제의 시간이 변경되었을 때 오른쪽테이블의 운영체제 정보만 수정하면 간단하게 정보를 수정할 수 있다. 이렇게 하나의 테이블을 여러 테이블로 나누는 과정을 Decomposition 이라고 한다.

다만 이때의 단점은 학생의 수업시간 정보가 궁금한 경우에 두 테이블을 함께 검색해야한다는 단점이 생긴다.

간단히 말해 제 2정규화는 현재 테이블의 주제와 관련없는 정보를 다른 테이블로 빼는 작업이다. 위 예시에서 수업시간 칼럼은 과목에 종속된 정보로 다른 컬럼과는 관련성이 없다.

이러한 종속적인 관계를 Partial Dependency 라고 하고 제 2정규화는 Partial Dependency를 없애는 정규화이다.

• 자세한 설명
  첫 테이블에서 primary key는 하나의 컬럼으로는 하나의 unique한 row를 지정할 수없으므로 불가능하다. 따라서 { ID, 과목 }과 같이 두개의 컬럼을 primary key로 이용해야하고, 이를 composite primary key라고 한다. 이때 수업시간 컬럼의 값은 composite primary key중 과목컬럼에만 종속되어있는 Partial Dependency를 갖고있으므로 제 2정규화는 이를 없애는 작업이다.

제 3 정규화 (3rd Normal Form, 3NF)

과목명	교수명	수업시간
운영체제	진철수	90분
컴퓨터구조	박철수	180분
컴퓨터회로	박철수	120분
모바일프로그래밍	지영희	120분

이 테이블을 보자. 우선 primary key가 과목컬럼으로 composite primary key가 아니므로 제 2 정규화를 만족한다고 할 수 있다. 이때 교수님들의 출신 대학 정보를 추가해보자.

과목명	교수명	출신 대학	수업시간
운영체제	진철수	제 2대학	90분
컴퓨터구조	박철수	제 1대학	180분
컴퓨터회로	박철수	제 1대학	120분
모바일프로그래밍	지영희	제 3대학	120분

이때 출신대학 컬럼은 primary key가 아닌 일반 컬럼인 교수명에 종속된 컬럼이다. 제 3정규화는 이렇게 primary key가 아닌 컬럼들 중에서 일반 컬럼에 종속된 컬럼을 다른 테이블로 분리해내는 정규화이다. 따라서 위의 테이블을 제 3정규화를 만족하게 decomposition하면 다음과 같다.

                  table1                                         table2

과목명	교수명	수업시간	:		:	교수명	출신 대학
운영체제	진철수	90분	:		:	진철수	제 2대학
컴퓨터구조	박철수	180분	:		:	박철수	제 1대학
컴퓨터회로	박철수	120분	:		:	지영희	제 3대학
모바일프로그래밍	지영희	120분	:		:

이렇게 하면 박철수 - 제 1대학이라는 데이터의 중복을 줄일 수 있다.

보이스 코드 정규화 (Boyce-Codd Normal Form, BCNF)

정의상으로 아래 조건을 만족시키면 BCNF를 만족한다고 할 수 있다.

X -> Y 는 trivial FD 이거나, X 는 relation R 의 superkey이다.

예시를 보자.

학생명	과목명	교수명
김동민	운영체제	진철수
김동민	컴퓨터구조	박철수
건덕이	모바일프로그래밍	지영희
건구스	운영체제	진철수
만쥬	운영체제	김철수

위와 같은 테이블을 가정해보자. 이때 primary key는 { 학생명, 과목명 } 으로 composite primary key이다.

이 테이블의 종속 관계를 그림으로 나타내면 다음과 같다.

이 때 partial dependency가 없으므로 2NF를 만족하고, primary key가 아닌 컬럼들 중 일반 컬럼에 종속된 컬럼도 없으므로 3NF를 만족한다고 할 수 있다. 하지만 이 때 결정자인 교수명 컬럼이 superkey가 아니므로 BCNF를 위반한다. 이럴경우에는 다음과 같은 문제가 발생한다.

1. 삽입 이상
   새로운 과목이 개설되었을때, 수강하는 학생이 없는 경우 삽입이 불가능하다.

2. 갱신 이상
   진철수가 강의하는 과목을 변경하고 싶을 때 진철수의 수업을 듣는 모든 학생의 row를 갱신해주어야한다. 이 때 하나라도 빠뜨리면 데이터 불일치 문제가 발생한다.

3. 삭제 이상
   건덕이가 자퇴하여 모바일프로그래밍의 수강생이 없어지면 지영희라는 교수도 사라져버린다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 BCNF를 만족시키기 위해 decomposition을 할 필요가 있다. BCNF를 만족시키기 위한 decomposition의 과정은 다음과 같다.

• BCNF 를 위반하는 nontrivial FD X -> Y 를 찾는다.
• 두 개의 릴레이션으로 분해한다.
  • XY 로 구성된 릴레이션 하나
  • X 와 나머지 속성들로 구성된 릴레이션 하나

위 과정을 예시에 대입해보면 현재 위반하는 관계는 교수명 → 과목명 이므로 다음과 같이 decomposition 할 수있다.

         table1                         table2

학생명	교수명	:		:	교수명	과목명
김동민	진철수	:		:	진철수	운영체제
김동민	박철수	:		:	박철수	컴퓨터구조
건덕이	지영희	:		:	지영희	모바일프로그래밍
건구스	진철수	:		:	김철수	운영체제
만쥬	김철수	:		:

이렇게 테이블을 분해하면 상기한 문제들을 해결할 수 있다.

결론

데이터 정규화의 목적은 테이블의 중복된 데이터를 허용하지 않음으로써 무결성을 유지하고 DB의 유연성을 높임과 동시에 이상(Anomaly) 현상을 없애는 데에 있다. 각 정규화의 정의와 decomposition의 과정을 잘 알아 두어야겠다.

참고 내용 출처
https://yaboong.github.io/database/2018/03/10/database-normalization-2/

https://www.youtube.com/watch?v=Y1FbowQRcmI&ab_channel=%EC%BD%94%EB%94%A9%EC%95%A0%ED%94%8C/