정규화.md

1. 이상현상과 정규화

• 이상(anomaly) 현상

  • 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입, 수정, 삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용

• 정규화

  • 이상 현상을 제거하면서 데이터베이스를 올바르게 설계해 나가는 과정

• 이상(anomaly) 현상 설명을 위한 예

• 삽입 이상(insertion anomaly)

  • 릴레이션에 새 데이터를 삽입하려면 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
  • 삽입 이상 발생 예
    • 아직 이벤트에 참여하지 않은 아이디가 "melon", 이름이 "성원용", 등급이 "gold"인 신규 고객의 데이터는 이벤트참여 릴레이션에 삽입할 수 없음
    • 삽입하려면 실제로 참여하지 않은 임시 이벤트번호를 삽입해야 함

• 갱신 이상(update anomaly)

  • 릴레이션의 중복된 투플들 중 일부만 수정하여 데이터가 불일치하게 되는 모순이 발생하는 문제

아이디가 apple인 고객의 등급이 gold에서 vip로 변경되면 apple 포함한 모든 투플을 수정해야 한다. 하지만 일부 투플에 대해서만 등급이 수정된다면 apple 고객이 서로 다른 등급을 가지는 모순이 발생한다.

• 삭제 이상(deletion anomaly)

  • 릴레이션에서 투플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 손실되는 연쇄 삭제 현상이 발생하는 문제

아이디가 orange인 고객이 이벤트 참여를 취소해 관련 투플을 삭제하게 되면 이벤트 참여와 관련이 없는 고객이름, 등급 데이터까지 손실됨

• 이상(anamoly) 현상 발생 원인

  • 속상 사이의 많은 연관 관계를 무리하게 하나의 릴레이션으로 표현할 때 발생
    • 이를 방지하려면 속성 사이의 연관 관계 즉, 종속성(dependency)을 분석하여 하나의 릴레이션에는 하나의 종속성만 표현되도록 릴레이션을 분해하면 됨
  • 기본적으로 연관성이 높은 속성들을 하ㅏㄴ의 릴레이션으로 구성하는 것이 바람직하다.

• 정규화 과정에서 이상 문제를 해결하려면 연관성이 높은 속성들로만 릴레이션을 구성해야 함

  • 릴레이션 속성 사이의 연관성을 평가하기 위한 척도가 필요 -> 함수 종속성

2. 함수 종속성

• 함수 종속성(FD: Functional Dependency)

  • 같은 릴레이션 안의 속성 간에 특정 속성 값이 함수적으로 다른 속성 값을 결정하는 종속 관계
  • 같은 릴레이션 안에 포함된 속성 사이의 연관성을 분석할 수 있는 척도
  • 속성1 -> 속성2로 표기
    • 어떤 속성2의 값이 다른 속성1의 값에 의해 결정되는 함수 종속 관계
    • 속성1은 속성2를 결정하는 결정자(determinant), 속성2는 속성1에 종속된 종속자(dependent)

그리고 고객의 예시를 하나 더 봐보자.

고객아이디의 속성 값에 대응되는 고객 이름, 등급 은 단 하나이다. (한마디로 1:1 관계이다. )

무엇이 결정자, 종속자인지 함수 종속성을 생각해보자

• 함수 종속 다이어 그램

  • 하나의 릴레이션을 구성하는 속성들 간의 복잡한 함수 종속 관계를 이해하기 쉽도록 표현한 그림
  • 릴레이션 속성은 사각형으로, 속성 간의 함수 종속성은 화살표로 표기

• 함수 종속 판단 유의사항

  • 일반적으로 기본키와 후보키는 릴레이션의 다른 모든 속성들을 함수적으로 결정한다.
  • 기본키나 후보키가 아니어도 다른 속성 값을 유일하게 결정하는 속성은 함수 종속 관계에서 결정자가 될 수 있다.

완전 함수 종속과 부분 함수 종속성

• 완전 함수 종속(full functional dependency)

  • 특정 속성이 결정자인 둘 이상의 전체 속성 조합에는 함수 종속이면서 결정자의 어떤 일부 속성에도 함수 종속이 아닐 때
    • 결정자인 기본키에 속한 모든 속성 값을 통해서만기본키가 아닌 일반 속성을 결정할 수 있다.
    • 보통 함수 종속은 완전 함수 종속을 의미한다.
    • 결정자가 단일 속성이면 당연히 완전 함수 종속이다.

• 부분 함수 종속(partial functional dependency)

  • 특정 속성이 결정자인 둘 이상의 전체 속성 조합에도 함수 종속이면서 결정자의 일부 속성에도 함수 종속일 때
    • 결정자인 기본키에 속한 일부 속성 값을 통해서도 기본키가 아닌 일반 속성을 결정할 수 있음

• 학번, 과목번호: 두 개의 결정자에 의해서 결정되는 학점, 성별, 강의교수는 완전 함수 종속이라 할 수 있다.
• 학번 하나의 결정자에 의해서 결정되는 성별은 부분 함수 종속이라고 할 수 있다.

3. 기본 정규형과 정규화 과정

• 정규화(normalization)

  • 개념

    • 함수 종속성을 이용해 릴레이션을 연관성이 있는 속성들로만 구성되도록 분해해서, 이상 현상이 발생하지 않는 올바른 릴레이션으로 만들어 가는 과정
      • 기본 목표 : 관련이 없는 함수 종속성은 별개의 릴레이션으로 표현

• 주의 사항

  • 정규화를 통해 릴레이션은 무손실 분해(nonloss decomposition)되어야 한다.
  • 릴레이션이 의미상 동등한 릴레이션들로 분해되어야 하고, 분해로 인한 정보 손실이 발생하지 않아야 한다.

• 정규형(NF: Normal Form)

  • 릴레이션이 정규화된 정도
  • 각 정규형마다 제약조건이 존재
    • 정규형의 차수가 높아질수록 요구되는 제약조건이 많아지고 엄격해짐
    • 제3정규형 이상의 정규형을 충족하면 충분한 정규화가 이루어졌다고 봄
    • 보통 제3정규형까지 정규화를 진행

제 1정규형(1NF: First Normal Form)

• 릴레이션의 모든 속성이 더는 분해되지 않는 원자 값(atomic value)만 가지면 제 1정규형을 만족한다.
• 정규화 대상인 릴레이션이 관계형 데이터 모델의 기본 원칙을 따르기만 한다면 당연히 제1정규형에 속한다.

당첨여부를 보면 속성의 값이 여러 개이기 때문에 제 1정규형을 만족하지 못한다.

하지만 위에서 말했던 것처럼 삽입이상, 갱신이상, 삭제이상이 발생한다.

• 이상 현상의 발생 이유

  • 기본키인 { 고객아이디, 이벤트 번호 }에 완전 함수 종속되지 못하고 일부분인 고객아이디에 종속되는 등급과 할인율 속성이 존재하기 때문

• 문제 해결 방법

  • 부분 함수 종속이 제거되도록 이벤트참여 릴레이션을 분해
    • 분해된 릴레이션들은 제 2정규형에 속하게 된다.

제 2정규형(2NF: First Normal Form)

• 릴레이션이 제 1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제 2정규형을 만족한다.
• 제 1정규형에 속하는 릴레이션이 제 2정규형을 만족하게 하려면?
  • 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되도록 분해

제 1정규형을 만족한 테이블에서 부분 함수 종속을 제거하여 제 2정규형을 만족시키게 분리하면 위와 같다.

하지만 위의 관계에서도 이행적 함수 종속 관계가 존재한다는 문제가 있다. 따라서 3차 정규형을 적용시켜야 한다.

제 3정규형(3NF: Thrid Normal Form)

• 릴레이션이 제 2정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제 3정규형을 만족한다.

• 제 2정규형에 속하는 릴레이션이 제 3정규형을 만족하게 하려면?

  • 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않도록 분해한다.

고객의 아이디가 등급에 따라서 할인율을 다르게 적용하는 이행적 함수 종속 관계가 존재한다.