Week4 Anomaly, Functional Dependency, Normalization
이상현상, 함수적 종속성, 정규화
이상 현상이 뭘까요?
데이터베이스에서 테이블 설계가 비효율적이거나 잘못되었을 때 발생하는 데이터 무결성 문제. 보통 중복된 데이터 때문에 발생
삽입 이상: 데이터를 삽입할때 불필요하거나 잘못된 데이터를 추가해야 하는 상황. 예를 들어, 테이블이 너무 많은 정보를 가지고 있어서 필요한 정보를 추가하려면 다른 불필요한 정보도 함께 추가해야 하는 경우
갱신 이상: 데이터를 수정할 때 중복된 여러 항목에서 모두 수정해야 하며, 일부만 수정될 경우 데이터 불일치가 발생하는 문제 예를 들어, 한 테이블에 동일한 정보가 여러 군데 저장되어 있고, 한 곳만 수정하면 일관성이 깨집니다.
삭제 이상: 데이터를 삭제할 때 의도치 않게 다른 중요한 데이터까지 함께 삭제되는 문제 특정 데이터를 삭제하면 그와 관련된 다른 중요한 데이터도 함께 삭제 또는 삭제되야하는 데이터가 남아있는 상황
정규화 과정을 통해 최소화하거나 해결할 수 있습니다.
삽입 이상에 대해서 설명해주세요.
제대로 정규화가 이루어지지않은 테이블에 데이터를 삽입하게 될때, 불완전한 정보를 삽입하거나 NULL 값을 넣어야하는 상황.
부서를 만들면 강제로 부서에 있는 직원 데이터도 같이 넣어야하는 문제
갱신 이상에 대해서 설명해주세요.
여러 곳에 중복된 데이터가 저장되어 있을때, 그 데이터를 수정하면 모든 위치의 데이터도 갱신해야합니다.
일부 데이터만 수정하게되면 데이터 일관성이 깨져 서로 다른 정보가 공존하는 문제 발생. (데이터 불일치)
삭제 이상에 대해서 설명해주세요.
정규화가 제대로 이루어지지 않아서, 데이터를 삭제할때 삭제되지 말아야하는 데이터도 같이 삭제되는 문제.
또는 중복된 데이터가 존재하여 삭제 되어야하는 데이터가 같이 삭제가 되지 않는 문제
함수 종속성(Functional Dependency)가 뭔가요?
데이터베이스에서 어떤 속성의 값이 다른 속성의 값을 고유하게 결정하는 관계를 의미. 즉, 하나의 속성 값이 주어지면, 다른 속성 값이 반드시 하나로 결정되는 경우
학번 → 이름: 학번이 주어지면, 그 학번에 해당하는 학생의 이름이 결정됩니다. 이때 학번은 결정자(Determinant)이고, 이름은 종속자(Dependent)
완전 함수적 종속, 부분 함수적 종속, 이행적 함수적 종속
완전 함수적 종속(Full Functional Dependency)가 뭔가요?
완전 함수적 종속이란, 어떤 속성(B)이 기본키(A) 전체에 대해 완전히 종속되어 있는 경우를 의미. 즉, 기본키의 일부가 아닌 전체에 의해 다른 속성이 결정될 때
예시: 학생 수강 테이블
학생 ID
수업 ID
교수명
점수
1001
C101
김교수
90
1001
C102
이교수
85
1002
C101
김교수
95
테이블의 기본키:
학생 ID와 수업 ID를 복합 기본키로 사용합니다. 이 두 속성이 함께 있어야 학생이 어떤 수업을 듣고 있는지 고유하게 식별할 수 있습니다.
1. 완전 함수적 종속:
점수는 학생 ID와 수업 ID가 둘 다 주어져야만 결정됩니다.
예를 들어, 학생 ID
1001과 수업 IDC101을 함께 사용해야 그 학생이 김교수의 수업을 듣고, 점수가 90점이라는 것을 알 수 있습니다.학생 ID나 수업 ID 중 하나만으로는 점수가 무엇인지 알 수 없습니다. 두 개의 속성이 모두 있어야 점수가 결정되기 때문에, 점수는 완전 함수적 종속입니다.
2. 부분 함수적 종속과의 차이:
만약 교수명이 수업 ID에만 종속되어 있다면, 이것은 부분 함수적 종속에 해당합니다. 왜냐하면, 수업 ID만 주어져도 교수명을 알 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 수업 ID
C101은 언제나 김교수가 담당합니다. 즉, 수업 ID 하나만으로도 교수명을 결정할 수 있으므로 교수명은 수업 ID에 대해 부분 함수적 종속입니다.
부분 함수적 종속이 뭔가요?
어떤 속성(B)이 기본키 전체가 아닌 일부에만 종속되는 경우 이때, 속성 B는 기본키 일부에만 종속되므로, 기본키의 나머지 부분이 없어도 B의 값이 결정될 수 있습니다.
예시:
1001
C101
김교수
1002
C101
김교수
1001
C102
이교수
여기서 학생 ID와 수업 ID가 복합 기본키입니다.
그러나 교수명(B)은 수업 ID(A2) 하나만으로 결정됩니다. 즉, 학생 ID는 필요 없이 수업 ID만 있으면 교수명이 결정됩니다. 이는 부분 함수적 종속의 예입니다.
교수명은 기본키 전체(학생 ID + 수업 ID)에 종속되지 않고, 수업 ID에만 종속됩니다.
이행적 함수적 종속(Transitive Functional Dependency)가 뭔가요?
이행적 함수적 종속이란, A → B와 B → C라는 두 개의 함수적 종속이 있을 때, A → C의 종속 관계가 성립하는 것 즉, 속성 A가 속성 B를 결정하고, 속성 B가 속성 C를 결정할 때, 결과적으로 속성 A가 속성 C를 결정하는 관계
제3정규형(3NF)에서는 이행적 종속을 제거하는 것이 목표
예시:
직원 정보 테이블
1001
D01
김부장
1002
D02
이부장
1003
D01
김부장
직원 ID가 부서 ID를 결정할 수 있습니다. 즉, A → B.
부서 ID가 부서장 이름을 결정할 수 있습니다. 즉, B → C.
결과적으로 직원 ID는 부서장 이름을 간접적으로 결정할 수 있습니다. 즉, A → C.
이는 이행적 함수적 종속의 예입니다. 직원 ID는 부서 ID를 통해 부서장 이름을 간접적으로 결정하고 있습니다.
요약:
이행적 함수적 종속은 간접적인 종속 관계를 의미합니다.
A → B, B → C일 때, A → C도 성립합니다.
정규화가 뭔가요?
설계 과정에서 데이터 중복을 줄이고, 이상 현상(삽입, 갱신, 삭제 이상)을 방지하기 위해 테이블을 최적화하는 과정
1. 제1정규형(1NF):
테이블의 모든 속성이 원자값(더 이상 나눌 수 없는 값)으로 이루어져 있어야 합니다. 즉, 중첩된 데이터나 중복된 값이 없도록 데이터를 정리하는 단계입니다.
2. 제2정규형(2NF):
제1정규형을 만족하고, 기본키에 대해 완전 함수적 종속을 만족해야 합니다. 즉, 기본키의 일부에만 종속되는 속성(부분 함수적 종속)을 제거합니다.
3. 제3정규형(3NF):
제2정규형을 만족하고, 이행적 함수적 종속을 제거합니다. 즉, 기본키가 아닌 속성들 간의 간접적인 종속 관계를 없애는 단계입니다.
4. BCNF(Boyce-Codd Normal Form):
제3정규형을 강화한 형태로, 테이블의 모든 결정자가 반드시 후보키여야 한다는 규칙을 따릅니다. 복잡한 종속성을 제거하여 더 높은 무결성을 확보합니다.
원부이결다조
제 1 정규화(1NF) : 모든 컬럼 값이 원자값(Atomic value)을 가지도록 테이블을 구조화합니다. 제 2 정규화(2NF) : 테이블에 존재하는 모든 컬럼이 기본 키에 대해 완전 함수적 종속 관계를 가지도록 테이블을 분리합니다.(부분 함수 종속 제거) 제 3 정규화(3NF) : 모든 비기본키 컬럼이 기본 키에 대해 이행적 함수 종속 관계를 가지지 않도록 테이블을 분리합니다. 보이스-코드 정규화(BCNF) : 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분리합니다. 제 4 정규화(4NF) : 다중값 종속 관계가 있는 컬럼을 분리합니다. 제 5 정규화(5NF) : 조인을 통해 유도 가능한 데이터를 분리합니다.
반정규화가 뭔가요?
정규화된 데이터베이스에서 성능 향상을 위해 일부 정규화를 되돌리는 과정
정규화로 인해 쪼개진 테이블들을 다시 결합하거나, 중복 데이터를 일부 허용하여 쿼리 성능을 최적화하는 방법
JOIN 연산이 많아져 성능이 저하
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