4. 정규화

이상(Anomaly)

 - 데이터의 중복과 종속으로 인해 발생되는 문제점이다. 이상현상 은 릴레이션을 처리하는데 여러가지 문제를 초래한다

 - 삭제이상 / 삽입이상 / 갱신이상

 

1. 삭제 이상(Deletion Anomaly)

 - 하나의 테이블에서 하나의 행을 삭제하는데 또 그 행 안에 내용이 어디선가 필요한 내용이다. 

   원하지 않는 정보가 손실되는 문제점.

 

2. 삽입 이상(Insertion Anomaly)

 - 삽입하는 과정에서 원하지 않는 자료가 삽입된다든지.. 자료가 부족해 삽입이 되지 않는 문제점들.

   B, C, D 를 입력하고 싶은데 테이블에는 A, B, C, D 속성이 있고.  A는 기본키라.. 어쩔수없이 울면서 값을 넣어야한다.

 

3. 갱신 이상(Update Anomaly)

 - update 로 자료를 갱신하는데 일부의 튜플만 갱신됨으로 인해 정보가 모호해지거나 일관성이 없어지는 문제점

   속성이 제품명, 단가 가 있는데 제품명 속성에서 마우스 행이 몇개 있다. 그런데 한 행만 마우스의 단가를 수정하면

   다른 행에도 마우스 있는데 이금액이 맞는건지 저금액이 맞는건지... 일관성이 없어진다..

 

 

 

함수적 종속(Functional Dependency)

 - 종속 ..? 어떤 관계에서 속성 A, B가 있다. A의 값을 알면 B의 값을 알 수 있거나 A의 값에 따라 B의 값이 달라진다면

    B는 A에 함수적으로 종속되었다고 하고, 기호로는   A -> B 로 표기한다.

    한마디로.. A 가 주도권 있고 B가 끌려가는 모습(종속 당함). 기호로 봐도 A 가 밧줄로 B한테 던져서 주도적으로 끌고갈려고 하는 기호?..;;;

    A를 결정자 라고 하고, B를 종속자 라고 한다.

 

 - 종속당하는애의 종류로는 완전함수종속 / 부분함수종속 / 이행적함수종속 등이 있다.

 

     

1. 완전함수종속 

  - 속성이 오직 기본키에만 종속되는 경우. 무조건 기본키.

 

[학번(기본키), 성명, 수강과목, 학년]

성명, 수강과목, 학년 은 학번 에 완전 함수 종속되었다.

 

2. 부분함수종속

  - 속성이 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나.. 기본키가 2개 이상 합성키로 구성된 경우. 이 중 일부 속성에 종속이 되는 경우

 

[고객번호(기본키), 제품번호(기본키), 제품명, 주문량]

주문량 속성은 기본키인 고객번호와 제품번호를 둘다 알아야 구분할 수 있다.

주문량 은 기본키에 완전 함수 종속되었다.

 

제품명 은 고객번호, 제품번호 를 둘다 알아도 구분할 수 있지만. 제품번호만 알아도 제품명을 알 수 있다.

제품명은 기본키에 부분 함수 종속되었다.

 

3. 이행적 함수 종속

 - A, B, C 세 가지 속성 간의 종속이 A->B, B->C 이면 A->C 가 성립이 되는 경우.

   A->B, B->C, A->C

   

[제품번호(기본키), 제품명, 단가]

제품번호를 알면 제품명을 알 수 있다.

제품명을 알면 단가를 알 수 있다.

결국 제품번호를 알면 단가를 알 수 있다.

 

 

 

정규화(Normalization)

 - 아까 위에서 설명했던 이상 현상의 문제점을 해결하기 위해! 

   속성 간의 관계를 분석해서... 여러개의 테이블로 분해 하는 과정!

 

 - 1정규형 / 2정규형 / 3정규형 / BCNF / 4정규형 /  5정규형

 

 

 

 

1정규형 (1NF)

 - 도메인이 원자값만으로 구성되도록 한다.

 

예)

 

초보 디자이너가 고객의 이름과 전화번호를 기록하고자 한다. 그는 아래와 같이 테이블을 정의하였다:

Customer

Customer ID	First Name	Surname	Telephone Number
123	Robert	Ingram	555-861-2025
456	Jane	Wright	555-403-1659
789	Maria	Fernandez	555-808-9633

디자이너는 이후에 어떤 고객들은 전화번호를 여러개 가지고 있다는 사실을 알게 되었다. 

그는 아래와 같이 단순히 가장 간단한 방법을 생각하여 "전화번호"항목에 여러 개의 값을 두었다:

Customer

Customer ID	First Name	Surname	Telephone Number
123	Robert	Ingram	555-861-2025
456	Jane	Wright	555-403-1659 555-776-4100
789	Maria	Fernandez	555-808-9633

하지만 전화번호 행에는 전화번호가 아닌 전화번호와 유사한 도메인(12개의 길이를 가지는 문자열)이 정의되게 된다. 

1NF 는 행 도메인에서 정확하게 한 개의 값만을 허용하기 때문에 위의 테이블은 1NF가 아니다.



그럼 1NF 를 충족하는 디자인은 뭘까?

2개의 테이블을 이용하는 것이다: 고객 명 테이블과 고객 전화번호 테이블이다.

Customer Name

Customer ID	First Name	Surname
123	Robert	Ingram
456	Jane	Wright
789	Maria	Fernandez

Customer Telephone Number

Customer ID	Telephone Number
123	555-861-2025
456	555-403-1659
456	555-776-4100
789	555-808-9633

 

 

 

 

2정규형 (2NF)

 - 부분 함수 종속을 제거하고 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속이 되도록 한다

 

  종업원들의 기술을 나타내는 테이블을 가정하자

종업원의 기술

종업원	기술	근무지
Jones	Typing	114 Main Street
Jones	Shorthand	114 Main Street
Jones	Whittling	114 Main Street
Bravo	Light Cleaning	73 Industrial Way
Ellis	Alchemy	73 Industrial Way
Ellis	Flying	73 Industrial Way
Harrison	Light Cleaning	73 Industrial Way

{종업원} 이나 {기술}은 둘다 이 테이블의 후보키는 아니다. 

{종업원}은 다수의 기술을 가지고 있으면 테이블에 한 차례 이상 나타나기 때문이고, 

{기술} 또한 다수의 종업원이 같은 기술을 보유하고 있을때 테이블에 한 차례 이상 나타나기 때문이다. 

오직 복합 키 {종업원, 기술} 이 이 테이블의 후보 키이다.

 

그런데 남은 속성인 {근무지}는 후보 키의 일부분인 {종업원}에만 영향을 받는다. 

그래서 이 테이블은 2NF가 아니다. {근무지}에 중복이 있다는 점을 주목하자. 

Jones는 114 Main Street에 3번, Ellis는 73 Industrial Way에 2번의 중복이 있다.

이 중복은 테이블을 취약하게 만들며 갱신이상의 원인이 된다. 

예를 들어 Jones의 근무지를 변경시에 "Typing" 과 "Shorthand" 레코드는 변경했는데 "Whittling" 레코드는 변경하지 않았다고 하자.

이럴 경우 "Jones 의 근무지는 어디인가" 질의에 혼동된 답을 얻게 될 것이다.

 

이 디자인을 2NF로 표현하는 방법은 같은 데이터를 2개의 테이블로 표현하는 것이다

{종업원} 후보 키를 갖는 "종업원" 테이블과 {종업원,기술} 후보 키를 갖는 "종업원의 기술" 테이블이다.

종업원

종업원	근무지
Jones	114 Main Street
Bravo	73 Industrial Way
Ellis	73 Industrial Way
Harrison	73 Industrial Way

종업원의 기술

종업원	기술
Jones	Typing
Jones	Shorthand
Jones	Whittling
Bravo	Light Cleaning
Ellis	Alchemy
Ellis	Flying
Harrison	Light Cleaning

 

위의 테이블들은 더 이상 갱신 이상이 없다.

    

 

 

3정규형 (3NF)

  - 이행적 함수 종속 관계를 제거한다.

    A->B, B->C, A->C 이런 관계 없애장

 

 

대회 우승자

대회	연도	우승자	우승자 생년 월일
Des Moines Masters	1998	Chip Masterson	14 March 1977
Indiana Invitational	1998	Al Fredrickson	21 July 1975
Cleveland Open	1999	Bob Albertson	28 September 1968
Des Moines Masters	1999	Al Fredrickson	21 July 1975
Indiana Invitational	1999	Chip Masterson	14 March 1977

이 테이블은 2NF이지만 3NF는 아니다. 이것을 3NF로 변형하면 다음과 같다:

 

 

대회 우승자

대회	연도	우승자
Des Moines Masters	1998	Chip Masterson
Indiana Invitational	1998	Al Fredrickson
Cleveland Open	1999	Bob Albertson
Des Moines Masters	1999	Al Fredrickson
Indiana Invitational	1999	Chip Masterson

우승자 생년 월일

우승자	우승자 생년 월일
Chip Masterson	14 March 1977
Al Fredrickson	21 July 1975
Bob Albertson	28 September 1968

 

 

 

 

 

보이스-코드 정규형 (BCNF)

  - 3정규형 만족 + 모든 결정자가 후보키가 되도록 한다

    후보키가 아님에도 결정자 역할을 하는 애들.. 을 다 분해시켜버리자!

 

 

4정규형 (4NF)

  - 다치종속 관계가 성립되는 경우 분해하는 정규형 

    테이블의 속성이 3개 이상이여야 한다. 다치종속 표기는 A ->> B 이렇게 한다.

 

 

 

5정규형 (5NF)

  - 조인 종속이 후보키를 통해서만 성립이 되도록 하는 정규형

 

 

 

도(메인...) -> 부(분함수종속..) -> 이(행적함수종속..) -> 결(정자관계..) -> 다(치종속..) -> 조(인종속..)

 

 

 

❏ 역정규화

  - 정규화는 분해한다면 역정규화는 다시 반대로 중복을 허용하더라도 통합시키는 것

 

1. 릴레이션 역정규화

 - 두 릴레이션(테이블)을 합하거나 하나의 릴레이션을 분할하는 방법이 있다.

 

1-1. 릴레이션 병합

 - 두 릴레이션간의 잦은 데이터 참조.. 왔다갔다.. 차라리 너네 병합해서 한 테이블에서 써라!

 

1-2. 릴레이션 분할

 - 속성의 수가 많거나 튜플의 수가 많은 테이블의 경우 분명히 자주 안쓰는 튜플이나 속성이 있을 수 있다.

   이런것까지 다 스캔하면 성능이 저하된다. 자주 사용하지 않는 속성이나 튜플을 분해하면 성능을 향상시킬 수 있다.

 

2. 속성 역정규화

 - 속성 단위로 추가하거나 필요한 속성을 추가하는 것

 

 

 

❏ 파생속성

 - 현재 테이블에 없는 속성이긴 하지만 한 속성을 이용해 계산이나.. 가공한 값을 기억하기 위해 만든 속성