Database 정규화 과정

들어가며

정규화 과정은 릴레이션 간의 잘못된 종속 관계로 인해 데이터베이스 이상 현상이 일어나 이를 해결하거나, 저장공간을 효율적으로 사용하기 위해 릴레이션을 여러 개로 분리하는 과정을 말한다.

여기서 말하는 데이터베이스 이상 현상은 예를 들어 회원이 한 가지의 등급을 가져야 하는 상황에서 여러 개의 등급을 가지고 있거나, 데이터를 삭제할 때 필요한 데이터가 같이 삭제되고, 데이터를 삽입하는데 하나의 필드값이 NULL이 되면 삽입이 안 되어서 삽입하기 어려운 현상을 말한다.

정규화는 정규화 원칙을 기반으로 정규형을 만들어가는 과정이며, 정규화된 정도를 정규형으로 표현한다. 기본 정규형은 제 1정규형, 제2 정규형, 제3 정규형, 보이스-코드 정규형(BCNF)이 있고, 고급 정규형으로는 제4 정규형과 제5 정규형이 있다.

정규형 원칙

정규형의 원칙은 데이터베이스 설계에서 데이터의 중복을 최소화하고 데이터의 무결성을 보장하기 위해 정의된 일련의 규칙입니다. 주로 관계형 데이터베이스에서 사용되며, 데이터베이스의 효율성과 유지보수성을 높이는데 도움이 된다.

제1 정규형(1NF)

• 각 테이블은 원자적인 값만을 포함해야 한다. 즉, 더 이상 나눌 수 없는 단위여야 한다.
• 각 속성은 하나의 값을 가져야 하며, 여러 개의 값을 포함하는 복합 속성은 허용되지 않는다.

그림처럼 두두라는 브랜드에 판매 제품이 반바지, 트레이닝복 세트 이렇게 있을 때 이것을 나눠서 반복 속성을 제거하는 것을 볼 수 있다. 구찌라는 브랜드도 마찬가지로 셔츠와 정장세트를 나눠서 반복 속성을 제거해준 것을 확인할 수 있다.

제2 정규형(2NF)

• 1NF를 만족해야 한다.
• 기본 키가 아닌 모든 속성들이 기본 키 전체에 대해 완전 함수 종속해야 한다. 즉, 기본 키 중 어떤 부분에도 의존하지 않아야 한다.

그림을 확인해 보면 기본키인 {브랜드, 제품명}과 정말 종속되어 있는 브랜드번호 릴레이션과 {브랜드, 제품명}에 따른 가격 릴레이션으로 분리되어 있는 것을 확인할 수 있다. 주의점으로는 릴레이션을 분해할 때 동등한 릴레이션으로 분해해야 하고, 정보 손실이 발생하지 않는 무손실 분해로 분해되어야 한다는 점이다.

제3 정규형(3NF)

• 2NF를 만족해야 한다.
• 기본 키가 아닌 모든 속성들이 기본 키에 대해서만 종속되어야 한다. 즉, 기본 키가 아닌 속성들 간에는 종속 관계가 없어야 한다.

이행적 함수 종속

이행적 함수 종속이란 A -> B와 B -> C 존재할 때, 논리적으로 A -> C도 성립하는데, 이때 집합 C가 집합 A에 이행적으로 함수 종속이 되어있다고 말한다.

예를 들어 dudu라는 패션 플랫폼이 있다고 가정하고, 각각의 브랜드의 등급, 수수료율이 정해져 있는 테이블을 아래의 그림과 같이 분해하는 것을 말한다.

보이스-코드 정규형(BCNF)

• 모든 결정자(Candidate Key)가 키 전체에 대해 함수 종속되어야 한다.
• 제3 정규형을 만족하면서 부분적으로 함수 종속되는 문제를 해결한다.

결정자 : 함수 종속 관계에서 특정 종속자(dependent)를 결정짓는 요소이다. 예를 들어 A -> B일 때, A는 결정자, B는 종속자이다.

dudu 플랫폼에서 브랜드별 이벤트를 진행한다고 했을 때, 요구 사항은 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.

• 각 이벤트에 대해 한 명의 고객은 오직 하나의 브랜드의 이벤트만 참여할 수 있다. (ex : 만약 1번 고객이 구찌의 모자 이벤트를 참여했다면, 아미의 모자 이벤트는 참여할 수 없다.)
• 각 브랜드는 하나의 이벤트만 진행할 수 있다.
• 하나의 이벤트는 여러 브랜드가 담당할 수 있다.

위 릴레이션을 보면 {회원 번호, 이벤트명} 또는 {회원 번호, 브랜드}가 후보키가 되며, 만약 나이키라는 브랜드가 신발 이벤트를 진행할 때, 이를 삽입하면 회원 번호가 NULL이 되는 문제가 발생한다.

함수 종속을 확인해보면 브랜드가 결정자지만 후보키가 아니므로 브랜드 속성을 분리해줘야 한다.

위 그림을 확인해 보면 나이키의 신발 이벤트가 정상적으로 들어갔으며 회원 번호와 브랜드. 이벤트명과 브랜드로 잘 나눠진 모습을 확인할 수 있다.

정규형의 원칙을 따르면 데이터의 중복을 최소화하고, 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있다. 하지만 과도한 정규화는 성능 저하를 초래할 수 있으므로, 실제 서비스 운영 환경에서는 성능과의 균형을 고려하여 적절한 정규화 수준을 선택해야 한다. 또한, 정규형을 만족하지 못하는 경우에는 데이터의 수정, 삽입, 삭제 시 데이터 무결성을 유지하기 어려울 수 있으므로, 정규형을 따르는 것이 좋다고 생각한다.