데이터베이스 정규화
안녕하세요, 데이터베이스 열정가 여러분! 오늘 우리는 데이터베이스 정규화의 세계로 흥미로운 여정을 떠납니다. 여러분의 친절한 이웃 컴퓨터 과학 교사로서, 저는 데이터베이스 설계의 필수 개념을 안내해 드리는 것을 기쁘게 생각합니다. 프로그래밍에 새로운 사람이라면 걱정하지 마세요 - 기본부터 시작해 점진적으로 이해를 높이겠습니다!
데이터베이스 정규화 소개
가상의 옷장을 정리하는 것을 생각해 보세요. 모든 옷을 하나의 큰 더미로 쌓아 두지는 않을 것입니다, 아닙니까? 물론이죠! 옷을 유형, 색상, 계절별로 정리할 것입니다. 데이터베이스 정규화도 이와 매우 유사합니다 - 데이터를 효율적으로 정리하고 중복을 최소화하는 것입니다.
기능 의존성
이제 기본 개념으로 시작해 보겠습니다: 기능 의존성(Functional Dependency).
기능 의존성이란?
기능 의존성(FD)은 관계内的 두 속성 간의 관계로, 하나의 속성이 다른 속성을 결정합니다.
학생 데이터베이스를 상상해 보세요:
| Student_ID | Name | Age | Course |
|---|---|---|---|
| 101 | Alice | 20 | Math |
| 102 | Bob | 21 | Physics |
| 103 | Charlie | 19 | Chemistry |
여기서 Student_ID는 Name, Age, Course를 기능적으로 결정합니다. 이를 다음과 같이 표현할 수 있습니다:
Student_ID → Name, Age, Course
이는 Student_ID를 알면 학생의 Name, Age, Course를 결정할 수 있다는 의미입니다.
Armstrong의 공리
이제 Armstrong의 공리에 대해 이야기해 보겠습니다. 이는 기능 의존성의 기본 규칙으로, 데이터베이스 관계의 "물리학의 법칙"과 같은 것입니다!
- 반사성(Reflexivity): Y가 X의 부분집합이라면 X → Y
- 보강(Augmentation): X → Y라면 XZ → YZ
- 전이성(Transitivity): X → Y이고 Y → Z라면 X → Z
이것들은 복잡하게 들릴 수 있지만, 논리적 관계를 형식적으로 설명한 것입니다. 이를 어떻게 적용하는지 함께 보겠습니다!
트ivia한 기능 의존성
트ivia한 기능 의존성은 오른쪽 속성이 왼쪽 속성의 부분집합인 경우입니다. 예를 들어:
Student_ID, Name → Student_ID
이는 Student_ID와 Name을 알면 항상 Student_ID를 알 수 있기 때문에 트ivia한 것입니다 (이미 그곳에 있습니다.).
정규화
이제 우리 수업의 핵심으로 이동해 보겠습니다: 정규화. 정규화는 데이터를 중복과 의존성을 최소화하도록 조직하는 과정입니다. 데이터베이스를 정리하는 것과 같은 느낌입니다!
제1정규형(1NF)
제1정규형은 정규화의 기본 단계입니다. 1NF을 달성하기 위해서는:
- 반복 그룹을 제거합니다.
- 관련 데이터를 위한 별도의 테이블을 생성합니다.
- 각 관련 데이터 세트를 주요 키로 식별합니다.
예를 들어 보겠습니다:
정규화 전:
| Order_ID | Product | Quantity |
|---|---|---|
| 1 | Apple, Banana | 2, 3 |
| 2 | Orange, Grape | 1, 4 |
정규화 후:
| Order_ID | Product | Quantity |
|---|---|---|
| 1 | Apple | 2 |
| 1 | Banana | 3 |
| 2 | Orange | 1 |
| 2 | Grape | 4 |
이렇게 반복 그룹을 제거하면 훨씬 깨끗해집니다!
제2정규형(2NF)
2NF를 달성하기 위해서는:
- 1NF를 충족해야 합니다.
- 부분 의존성을 제거합니다.
예를 들어 보겠습니다:
| Student_ID | Course_ID | Course_Name | Instructor |
|---|---|---|---|
| 101 | C1 | Math | Prof. Smith |
| 102 | C2 | Physics | Prof. Johnson |
여기서 Course_Name과 Instructor는 Course_ID에 의존하고, Student_ID에 의존하지 않습니다. 이를 두 개의 테이블로 나눕니다:
테이블 1: Student_Course
| Student_ID | Course_ID |
|---|---|
| 101 | C1 |
| 102 | C2 |
테이블 2: Course
| Course_ID | Course_Name | Instructor |
|---|---|---|
| C1 | Math | Prof. Smith |
| C2 | Physics | Prof. Johnson |
제3정규형(3NF)
3NF를 달성하기 위해서는:
- 2NF를 충족해야 합니다.
- 전이 의존성을 제거합니다.
예를 들어 보겠습니다:
| Employee_ID | Department | Department_Head |
|---|---|---|
| 101 | Sales | John |
| 102 | Marketing | Sarah |
여기서 Department_Head는 Department에 의존하며, Department는 Employee_ID에 의존합니다. 이를 두 개의 테이블로 나눕니다:
테이블 1: Employee
| Employee_ID | Department |
|---|---|
| 101 | Sales |
| 102 | Marketing |
테이블 2: Department
| Department | Department_Head |
|---|---|
| Sales | John |
| Marketing | Sarah |
Boyce-Codd 정규형(BCNF)
BCNF는 3NF보다 약간 더 강한 형태입니다. BCNF를 달성하기 위해서는:
- 3NF를 충족해야 합니다.
- 모든 의존성 X → Y에 대해 X가 슈퍼 키여야 합니다.
예를 들어 보겠습니다:
| Student | Subject | Professor |
|---|---|---|
| Alice | Math | Prof. Smith |
| Bob | Physics | Prof. Johnson |
이 경우 (Student, Subject) → Professor와 Professor → Subject 모두 성립합니다. BCNF를 달성하기 위해 나눕니다:
테이블 1: Student_Professor
| Student | Professor |
|---|---|
| Alice | Prof. Smith |
| Bob | Prof. Johnson |
테이블 2: Professor_Subject
| Professor | Subject |
|---|---|
| Prof. Smith | Math |
| Prof. Johnson | Physics |
이제 데이터베이스 정규화의 기본을 다루었습니다. 정규화는 중요하지만, 성능을 위해 비정규화가 유용할 수도 있습니다. 특정 필요에 맞는 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
이 가이드가 도움이 되길 바랍니다. 연습이 완벽을 만듭니다! 자신의 샘플 데이터베이스를 정규화해 보세요. 질문이 있다면 망설이지 말고 물어보세요. 행복하게 정규화하세요!
Credits: Image by storyset