정규화 (Normalization)

하나의 테이블에 다양한 애트리뷰트를 혼합해서 사용한다면 데이터가 중복해서 저장될 수 있고, 이는 다양한 갱신 이상을 발생시킨다.

• 삽입 이상 : 원하지 않는 데이터가 삽입 되거나 필수적으로 삽입할 데이터가 부족해 삽입이 되지 않는 문제 현상을 말한다.
• 삭제 이상 : 하나의 데이터만 삭제하고 싶지만, 해당 데이터 전체가 포함된 튜플이 삭제됨으로써 원하지 않는 데이터가 삭제 되는 문제 현상을 말한다.
• 수정 이상 : 튜플의 일부분만 수정되어 데이터의 의미가 모호해지거나 일관성이 사라지는 문제 현상을 말한다.

정규화(Normalization)의 기본 목적은 테이블 간 중복 데이터를 최소화 시키는 것이다.

중복 데이터를 최소화 시킴으로써 데이터의 무결성 또한 유지되며 다양한 갱신 이상들을 해결할 수 있다.

그리고, 테이블이 구조화 되기 때문에 테이블의 구성을 보다 논리적이고 직관적으로 만들 수 있다.

중복 데이터가 허용되지 않음으로써 데이터의 무결성 또한 유지되며 테이블 구성을 논리적이고 직관적으로 만들 수 있다.

정규화는 테이블을 분해하는 방법에 따라 단계가 나눠진다.

제 1정규화를 시작으로 제 5정규화 까지 단계가 구분되지만 일반적으로는 제 3정규화 혹은 제 3정규화 다음 단계인 BCNF 정규화 단계까지 거친다.

제 1 정규화

제 1정규화는 테이블 컬럼이 원자값(하나의 값)을 갖도록 분리하는 것이다.

아래 OTT 서비스와 컨텐츠를 가진 테이블을 보자. 각 서비스는 다양한 컨텐츠를 포함하고 있지만, 테이블 컬럼이 하나의 값을 갖고 있지 않다.

 

OTT 서비스	컨텐츠
넷플릭스	기묘한 이야기, 프렌즈
왓챠	좋좋소, 빅뱅이론
디즈니 플러스	어벤져스, 문나이트

 

따라서 위의 테이블을 제 1정규화를 통해 구조화 시키면 아래와 같다.

OTT 서비스	컨텐츠
넷플릭스	기묘한 이야기
넷플릭스	프렌즈
왓챠	좋좋소
왓챠	빅뱅이론
디즈니 플러스	어벤져스
디즈니 플러스	문나이트

제 1정규화를 통해 구조화된 테이블은 모든 컬럼이 하나의 값으로 구분되어 지는 것을 알 수있다.

 

제 2 정규화

제 2 정규화는 제 1 정규화를 통해 구조화된 테이블을 완전 함수 종속하도록 만드는 것이다. 즉 부분 함수 종속을 제거하는 것이다.

함수적 종속 : X의 값에 따라 Y의 값이 결정될 때 Y는 X에 대해 함수적 종속이라고 표현한다.
완전 함수 종속 : {X1, X2}가 하나의 기본키일 때 Y를 결정하는 경우를 완전 함수 종속이라 한다.
부분 함수 종속 : {X1, X2} 기본키이지만 둘 중 한개만으로도 Y를 결정할 수 있다면 이는 부분 함수 종속이라고 한다.

즉, 기본키가 복합키인 경우 복합키의 부분 컬럼이 다른 컬럼을 결정할 수 있다면, 이는 완전 함수 종속이 아님을 뜻한다. 아래 테이블을 통해 예시를 보자.

 

이름	OTT 서비스	컨텐츠	가격
Zayson	넷플릭스	기묘한 이야기	3500
Haverts	넷플릭스	슈츠	3500
Kane	왓챠	좋좋소	4000
Durant	디즈니 플러스	심슨	5000
Zayson	디즈니 플러스	문나이트	5000

현재 테이블의 기본키는 (이름, OTT 서비스) 로 이뤄진 복합키이다. 이 복합키를 이용해 “컨텐츠"를 결정할 수 있기 때문에 완전 함수 종속을 만족한다.

하지만 "가격"은 복합키인 (이름, OTT 서비스)가 아닌 OTT 서비스로 구분하는 것이 가능하다. 즉 부분 함수 종속이다.

 

따라서, 현재 테이블을 (이름, OTT 서비스)로 “컨텐츠”를 결정할 수 있기 때문에 테이블을 제 2 정규화하여 분리시키는 것이 가능하다.

제 2 정규화를 진행한 테이블은 아래와 같다.

이름	OTT 서비스	컨텐츠
Zayson	넷플릭스	기묘한 이야기
Haverts	넷플릭스	슈츠
Kane	왓챠	좋좋소
Durant	디즈니 플러스	심슨
Zayson	디즈니 플러스	문나이트

 

OTT 서비스	가격
넷플릭스	3500
왓챠	4000
디즈니 플러스	5000

제 2 정규화를 통해 첫 번째 테이블은 (이름, OTT 서비스)를 기본키로 갖고 콘텐츠를 결정할 수 있으므로 완전 함수 종속을 만족한다.

두 번째 테이블 또한 복합키로 인해 부분 함수 종속이던 테이블을 OTT 서비스를 기본키로 갖게 하여 가격을 결정할 수 있는 완전 함수 종속 테이블로 구분했다.

 

제 3 정규화

제 3 정규화는 제 2 정규화를 통해 구조화된 테이블의 이행적 종속을 제거하는 것이다.

이행적 종속 : A → B, B → C 이면 A → C일 때 이행적 종속을 의미한다.

아래 테이블은 이름을 기본키로 갖고, 이름을 통해 사용 중인 OTT 서비스와 가격을 결정할 수 있기 때문에 제 2 정규화를 거친 테이블이라고 할 수 있다.

이름	OTT 서비스	가격
Zayson	넷플릭스	3500
Haverts	넷플릭스	3500
Kane	왓챠	4000
Durant	디즈니 플러스	5000
James	디즈니 플러스	5000

테이블에서는 “Haverts” → “넷플릭스", “넷플릭스" → “3500”이고, “Haverts” → “3500”인 이행적 종속 상태이다.

만약 Haverts가 OTT 서비스를 넷플릭스에서 디즈니 플러스로 변경하고자 한다면 가격 또한 함께 변경되어야 문제가 없다.

 

이름	OTT 서비스
Zayson	넷플릭스
Haverts	넷플릭스
Kane	왓챠
Durant	디즈니 플러스
James	디즈니 플러스

 

OTT 서비스	가격
넷플릭스	3500
왓챠	4000
디즈니 플러스	5000

위와 같이 제 3 정규화를 진행하면 OTT 서비스를 변경하더라도 OTT 서비스를 이용해 참조하는 가격을 찾아올 수 있다.

즉 제 3정규화된 테이블은 기본키를 제외한 모든 속성들이 기본키에 의존한다고도 할 수 있다.

 

BCNF(Boyce - Codd) 정규화

BCNF 정규화는 제 3 정규화 테이블을 조금 더 강화한 형태라고 보면된다. 그래서 BCNF 정규화를 Strong 3NF라고도 부른다.

제 3 정규화 조건을 충족하고 테이블의 결정자가 반드시 테이블의 후보키에 포함되어야 한다.

아래의 테이블은 (이름, 콘텐츠)를 기본키로 갖는 테이블이다.

이름	컨텐츠	OTT 서비스
Zayson	기묘한 이야기	넷플릭스
Haverts	기묘한 이야기	넷플릭스
Kane	좋좋소	왓챠
Zayson	심슨	디즈니 플러스

(이름, 콘텐츠)가 OTT 서비스를 결정하고 있음을 알 수 있다.

하지만 테이블을 자세히 보면 OTT 서비스 컬럼이 콘텐츠를 결정할 수 있는 것을 알 수 있다.

이 경우, OTT 서비스는 후보키에 포함되고 있지 않지만 콘텐츠를 결정할 수 있기 때문에 BCNF 정규화 조건에 위배된다.

 

위 테이블을 BCNF 정규화를 진행하면 아래와 같다.

이름	OTT 서비스
Zayson	넷플릭스
Haverts	넷플릭스
Kane	왓챠
Zayson	디즈니 플러스

 

OTT 서비스	컨텐츠
넷플릭스	기묘한 이야기
왓챠	좋좋소
디즈니 플러스	심슨

첫 번째 테이블은 (이름, OTT 서비스)를 키로 갖는 테이블이고, 두 번째 테이블은 OTT 서비스를 키로 갖는 테이블이다.

각각의 테이블은 키이면서 결정자의 역할을 하고 있기 때문에 BCNF 정규화 조건을 충족한다.

 

📄 References

[Database] 정규화(Normalization) 쉽게 이해하기 : https://mangkyu.tistory.com/110

데이터베이스 정규화 - BCNF : https://yaboong.github.io/database/2018/03/10/database-normalization-2/