정규화와 반정규화에 대하여

정규화와 반정규화에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 정규화와 반정규화에 대해 알아보곘습니다!

정규화(Normalization)

정규화는 데이터베이스 설계 과정에서 중복을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지하기 위해 사용되는 프로세스입니다.

주요 목표는 데이터의 중복을 제거하고 삽입, 갱신, 삭제 시 발생할 수 있는 이상 현상을 방지하는 것입니다.

목표

1. 데이터 중복 최소화: 하나의 데이터는 한 곳에만 저장되어야 합니다.
2. 데이터 의존성 관리: 데이터베이스의 테이블 간의 종속성을 최소화하여 데이터 수정이나 삭제가 용이해야 합니다.
3. 삽입, 갱신, 삭제 이상 현상 방지: 데이터 삽입, 갱신, 삭제 시 발생할 수 있는 이상 현상(갱신 이상, 삽입 이상, 삭제 이상)을 방지해야 합니다.

정규화 과정

1. 제 1 정규화(1NF): 모든 속성 값이 원자적(Atomic)이어야 합니다.
2. 제 2 정규화(2NF): 부분 함수 종속을 제거하여 모든 속성이 후보 키에 대해 완전 함수적 종속이어야 합니다.
3. 제 3 정규화(3NF): 이행적 함수 종속을 제거하여 모든 속성이 후보 키에 대해 이행적 함수 종속이 아니어야 합니다.
4. 보이스-코드 정규화(BCNF): 모든 결정자가 후보 키여야 합니다.

반정규화(Denormalization)

반정규화는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 정규화된 테이블을 다시 결합하는 프로세스입니다.

주로 읽기 연산이 많은 OLAP(Online Analytical Processing) 환경에서 사용되며, 데이터의 중복을 증가시키고 일부 정규화된 테이블을 다시 합치는 과정입니다.

목표

1. 조회 성능 향상: 정규화된 테이블을 다시 합치는 과정으로 인해 조회 연산의 속도를 향상시킵니다.
2. 응답 시간 단축: 대규모 데이터베이스에서 복잡한 쿼리를 실행할 때 응답 시간을 단축시킵니다.
3. 저장 공간 절약: 중복된 데이터의 저장 공간을 절약하고 데이터베이스의 용량을 최적화합니다.

반정규화 방법

1. 테이블 합치기: 정규화된 테이블을 다시 결합하여 조회 연산을 최적화합니다.
2. 중복 데이터 추가: 중복 데이터를 추가하여 조회 연산의 속도를 향상시킵니다.
3. 계산된 필드 추가: 복잡한 연산을 필요로 하는 데이터를 미리 계산하여 저장하고 조회 시 사용합니다.

마치며

정규화와 반정규화는 데이터베이스 설계에서 데이터의 중복을 최소화하고 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위한 두 가지 주요 전략입니다.

정규화는 데이터의 일관성을 유지하고 데이터의 중복을 최소화하는 데 사용되며, 반정규화는 조회 연산의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 다시 결합하는 과정입니다.

데이터베이스 설계 시 정규화와 반정규화를 적절히 조합하여 데이터베이스의 성능을 최적화하는 것이 중요합니다.

감사합니다!