정규화와 반정규화

간단히 말하면 관계형 데이터베이스에서 릴레이션을 대상으로 데이터 구조를 재정리하는 프로세스

정규화란 논리 데이터 모델링에서 중복을 최소화하여 구조화 하는 프로세스

반정규화란 물리 데이터 모델링에서 성능향상을 위해 일부러 중복/통합하는 정규화에 반대되는 개념

 

* 정규화(Normalization)

  : 논리적 단계에서 실행 

  : 원칙 ➡︎ 무손실, 분리(독립), 중복감소

  : 안정성, 무결성을 유지하고 효과적인 알고리즘구현을 위해 중복을 배제하는 작업

  : 데이터 중복성으로 인한 이상현상 방지 (삽입이상, 갱신이상, 삭제이상)

  : 독립적인 관계는 별개의 릴레이션으로 표현 ⇨ 즉, 테이블을 쪼개는 것

  : 특정제약조건을 만족하는 경우 해당 정규형에 속한다고 표현

       # 함수적 종속(Functional Dependency) 

        : 결정자(X)에 대해 종속자(Y)가 결정되는 경우 ➡︎ X→Y

           ① 완전함수종속 : 속성 A에 대해 속성B값 결정 (복합속성의 경우에도 문제없음)

           ② 부분함수종속 : 복합속성 사용시 {A,B}→C의 결과를 나타내는데, 속성B만 보면 D를 가르키는 경우

           ③ 이행적함수종속 : A→B인데, B→C 다. 결국 A→C인 것을 알 수 있는 경우!

 

 

* 반정규화(Denormalization)

  : 정규화 원칙을 일부러 위배하는 것으로 릴레이션의 통합, 중복, 분리를 하는 행위

  : 관리의 효율성 및 성능 향상을 목적으로 함

  : 일관성과 정합성은 감소하게 됨