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나구리의 개발공부기록

1장 - 논리 데이터베이스 설계 | 섹션7. 정규화(Normalization), 섹션8. 반정규화(Denormalization), 섹션9. 시스템 카탈로그 본문

2024정보처리기사 준비 정리(필기 - 시나공, 실기 - 수제비)/필기 3강 - 데이터베이스 구축

1장 - 논리 데이터베이스 설계 | 섹션7. 정규화(Normalization), 섹션8. 반정규화(Denormalization), 섹션9. 시스템 카탈로그

소소한나구리 2024. 5. 4. 23:04

2024년도 시나공 필기 책 내용 정리 


섹션7. 정규화(Normalization)

 

1. 정규화의 개요

 

  • 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어가는 과정
  • 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정
  • 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF형, 제4정규형, 제5정규형이 있으며 차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약조건이 늘어남
  • 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행하며 논리적 처리 및 품질에 큰 영향을 미침
  • 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장함
  • 정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터구축이 가능하고 데이터의 정확성이 높아지는 반면 물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능이 저하됨

2. 정규화의 목적

 

  • 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지
  • 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현가능하게 만듦
  • 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있음
  • 데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능
  • 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임
  • 데이터 모형의 단순화가 가능
  • 속성의 배열 상태 검증이 가능
  • 개체와 속성의 누락 여부 확인이 가능
  • 자료 검색과 추출의 효율성을 추구함

3. 이상(Anomaly)의 개념 및 종류

 

  • 정규화를 거치지 않으면 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 예기치 못한 곤란한 현상이 발생하는데 이를 이상(Anomaly)이라 하며 삽입이상, 삭제이상, 갱신이상이 있음
  • 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 삽입되는 현상
  • 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상
  • 갱신 이상(Update Anomaly) : 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

4.  정규화의 원칙

 

  • 정보의 무손실 표현, 즉 하나의 스키마를 다른 스키마로 변환할 때 정보의 손실이 있어서는 안됨
  • 분리의 원칙, 즉 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리시켜 표현해야 함
  • 데이터의 중복성이 감소되어야 함

5. 정규화 과정

 

  • 1NF(제 1정규형)

    • 릴레이션에 속한 모든 도메인(Domain)이 원자값(Atomic Value)만으로 되어 있는 정규형
    • 릴레이션의 모든 속성 값이 원자 값으로만 되어있는 정규형(위와 같은 말)
    • 릴레이션의 모든 속성이 단순 영역에서 정의 됨
  • 2NF(제 2정규형)

    • 릴레이션 R이 1NF이고 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규형

함수적 종속(Funcional Dependency)

 

  • 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 것을 의미
  • ex) 수강 릴레이션이 학번, 이름, 과목명으로 되어 있을 때 학번이 결정되면 과목명에 상관없이 학번에는 항상 같은 이름이 대응됨, 학번에 따라 이름이 결정될 때 이름을 학번에 함수 종속적이라고 하며 학번 -> 이름과 같이 씀

완전 함수적 종속

 

  • 어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이지만 속성 집합 B의 어떠한 진부분집합 C에는 함수적 종속이 아닐 때 속성 A는 속성 집합 B에 완전 함수적 종속이라 함

부분 함수적 종속

 

  • 어떤 테이블 R에서 속성 A가 다른 속성 집합 B 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 B의 어떠한 진부분집합에도 함수적 종속일 때 속성 A는 속성 집합 B에 부분 함수적 종속이라 함

완전/부분 함수적 종속의 이해

 

  • 완전 함수적 종속은 어떤 속성이 기본키에 대해 완전히 종속적일 때를 말함
  • ex) 수강 릴레이션이 학번,과목명,성적,학년으로 되어있고 학번,과목명이 기본키 일 때 성적은 학번과 과목명이 같을경우에는 항상 같은 성적이 옴(성적은 학번과 과목명에 의해서만 결정됨), 성적은 기본키(학번,과목명)에 완전 함수적 종속이 됨
  • ex) 학년은 과목명에 관계없이 학번이 같으면 항상 같은 학년이 옴(기본키의 일부인 학번인 의해서 학년이 결정됨) 학년은 부분 함수적 종속이라 함

  • 3NF(제 3정규형)

    • 릴레이션 R이 2NF이고 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않는 정규형
    • 이행적 종속: A -> B 이고 B -> C일 때 A -> C를 만족하는 관계
    • 무손실 조인 or 종속성 보존을 저해하지 않고도 항상 3NF 설계를 얻을 수 있음
  • BCNF(Boyce-Codd 정규형)

    • 릴레이션 R에서 결정자가 모두 후보키(Candidate Key)인 정규형(학번 -> 이름일 때 학번은 결정자, 이름은 종속자라고 함)
    • 3NF에서 후보키가 여러 개 존재하고 서로 중첩되는 경우에 적용하는 강한 제3정규형이라고도 함
    • 모든 BCNF가 종속성을 보존하는 것은 아님
    • BCNF의 제약조건

      • 키가 아닌 모든 속성은 각 키에 대하여 완전 종속해야 함
      • 키가 아닌 모든 속성은 그 자신이 부분적으로 들어가 있지 않은 모든 키에 대하여 완전종속 해야함
      • 어떤 속성도 키가 아닌 속성에 대해서는 완전 종속일 수 없음
  • 4NF(제 4정규형)
    • 릴레이션 R에 다치 종속 A ->> B가 성립하는 경우 R의 모든 속성이 A에 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형
    • 다치종속(Multi Valued Depundency, 다가 종속) : A,B,C 3개의 속성을 가진 릴레이션 R에서 어떤 복합 속성(A, C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 값에만 종속되고 C 값에는 무관하면 B는 A에 다치종속이라함
  • 5NF(제 5정규형, PJ/NF)
    • 릴레이션 R의 모든 조인 종속이 R의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형
    • 조인종속(Join Dependency) : 릴레이션 R의 속성에 대한 부분집합 A, B, ..., C가 있을 때 R이 자신의 프로젝션 A, B, ..., C를 모두 조인한 결과가 자신과 동일한 경우 릴레이션 R은 조인 종속을 만족한다고 함

정규화 과정 정리

 

  • 비정규 릴레이션 -> 도메인이 원자값 / 1NF -> 부분적 함수 종속 제거 / 2NF -> 이행적 함수 종속 제거 / 3NF -> 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거 / BCNF -> 다치 종속 제거 / 4NF -> 조인 종속성 이용 / 5NF

섹션8. 반정규화(Denormalization)

 

1. 반정규화의 개요

 

  • 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위
  • 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성은 증가하지만 데이터의 일관성 및 정합성이 저하될 수 있으며 과도한 반정규화는 오히려 성능을 저하시킬 수 있음
  • 사전에 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선으로 할지를 결정해야함
  • 테이블 통합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 중복 속성 추가등이 있음

2. 테이블 통합

 

  • 두 개의 테이블이 조인(Join)되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행
  • 두 개의 테이블에서 발생하는 프로세스가 동일하게 자주 처리되는 경우, 두 개의 테이블을 이용하여 항상 조회를 수행하는 경우 테이블 통합을 고려
  • 1:1 관계 테이블 통합, 1:N 관계 테이블 통합, 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합이 있음
  • 테이블 통합 고려사항

    • 데이터 검색은 간편하지만 레코드 증가로 인해 처리량이 증가함
    • 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있음
    • Not Null, Default, Check 등의 제약조건(Constraint)을 설계하기 어려움

3. 테이블 분할

 

  • 테이블을 수직 또는 수평으로 분할하는 것
  • 수평 분할(Horizontal Partitioning)

    • 레코드를 기준으로 테이블을 분할
    • 레코드별로 사용 빈도의 차이가 큰 경우 사용 빈도에 따라 테이블을 분할
  • 수직 분할(Vertical Partitioning)

    • 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할
    • 갱신 위주의 속성 분할: 데이터 갱신 시 레코드 잠금으로 인해 다른 작업을 수행할 수 없으므로 갱신이 자주 일어나는 속성들을 수직 분할하여 사용
    • 자주 조회되는 속성 분할: 테이블에서 자주 조회되는 속성이 극히 일부일 경우 자주 사용되는 속성들을 수직 분할하여 사용
    • 크기가 큰 속성 분할: 이미지나 2GB 이상 저장될 수 있는 텍스트 형식등으로 된 속성들을 수직 분할하여 사용
    • 보안을 적용해야 하는 속성 분할: 테이블 내의 특정 속성에 대해 보안을 적용할 수 없으므로 보안을 적용해야 하는 속성들을 수직 분할하여 사용
  • 고려 사항
    • 기본키의 유일성 관리가 어려워짐
    • 데이터 양이 적거나 사용 빈도가 낮은 경우 테이블 분할이 필요한지를 고려해야 함
    • 분할된 테이블로 인해 수행 속도가 느려질 수 있음
    • 데이터 검색에 중점을 두어 테이블 분할 여부를 결정해야 함

4. 중복 테이블 추가

 

  • 여러 테이블에서 데이터를 추출해서 사용해야 하거나 다른 서버에 저장된 테이블을 이용해야 하는 경우 중복 테이블을 추가하여 작업의 효율성을 향상시킴
  • 중복 테이블을 추가하는 경우

    • 정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우
    • 많은 범위의 데이터를 자주 처리해야 하는 경우
    • 특정 범위의 데이터만 자주 처리해야 하는 경우
    • 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우
  • 중복 테이블을 추가하는 방법

    • 집계 테이블의 추가: 집계 데이터를 위한 테이블을 생성하고 각 원본 테이블에 트리거를 설정하여 사용하는 것, 트리거의 오버헤드에 유의해야 함
    • 진행 테이블의 추가: 이력 관리 등의 목적으로 추가하는 테이블, 적절한 데이터 양의 유지와 활용도를 높이기 위해 기본키를 적절히 설정
    • 특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가: 데이터가 많은 테이블의 특정 부분만을 사용하는 경우 해당 부분만으로 새로운 테이블을 생성

5. 중복 속성 추가

  • 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가하는 것
  • 데이터의 무결성 확보가 어렵고 디스크 공간이 추가로 필요함
  • 중복 속성을 추가하는 경우

    • 조인이 자주 발생하는 속성인 경우
    • 접근 경로가 복잡한 속성인 경우
    • 액세스 조건으로 자주 사용되는 속성인 경우
    • 기본키의 형태가 적절하지 않거나 여러 개의 속성으로 구성된 경우
  • 고려사항

    • 테이블 중복과 속성의 중복을 고려
    • 데이터 일관성 및 무결성에 유의
    • SQL그룹 함수를 이용하여 처리할 수 있어야 함
    • 저장 공간의 지나친 낭비를 고려

섹션9. 시스템 카탈로그

 

1.시스템 카탈로그(System Catalog)의 의미

 

  • 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스
  • 시스템 카탈로그 내의 각 테이블은 사용자를 포함하여 DBMS에서 지원하는 모든 데이터 객에체 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지 관리하는 시스템 테이블임
  • 카탈로그들이 생성되면 데이터 사전(Data Dictionary)에 저장되기 때문에 좁은 의미로는 카탈로그를 데이터 사전이라고도 함

2. 시스템 카탈로그 저장 정보

 

  • 메타 데이터(Meta-Data)라고 함
  • 메타 데이터의 유형

    • 데이터베이스 객체 정보: 테이블(Table), 인덱스(Index), 뷰(View) 등의 구조 및 통계 정보
    • 사용자 정보: 아이디, 패스워드, 접근 권한 등
    • 함수, 프로시저, 트리거 등에 대한 정보

3. 카탈로그의 특징

 

  • 카탈로그 자체도 시스템 테이블로 구성되어 있어 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용을 검색해 볼 수 있음
  • INSERT, DELETE, UPDATE 문으로 카탈로그를 갱신 하는 것은 허용되지 않음
  • 데이터베이스 시스템에 따라 상이한 구조를 갖으며 DBMS가 스스로 생성하고 유지함
  • 카탈로그의 갱신: 사용자가 SQL문을 실행시켜 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등에 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신함
  • 분산 시스템에서의 카탈로그: 보통의 릴레이션, 인덱스, 사용자 등의 정보를 포함할뿐 아니라 위치투명성 및 중복 투명성을 제공하기 위해 필요한 모든 제어 정보를 가져야 함

4. 카탈로그/데이터 사전을 참조하기 위한 DBMS내의 모듈 시스템

 

  • 데이터 정의어 번역기(DDL Compiler): DDL을 메타 데이터를 갖은 테이블로 변환하여 데이터 사전에 정의시킴
  • 데이터 조작어 번역기(DML Compiler): 응용 프로그램에 삽입된 DML문을 주 언어로 표현한 프로시저 호출로 변환하여 질의 처리기와 상호 통신
  • Data Directory

    • 데이터 사전에 수록된 데이터를 실제로 접근하는 데 필요한 정보를 관리 유지하는 시스템
    • 시스템 카탈로그는 사용자와 시스템 모두 접근할 수 있지만 데이터 딕셔너리는 시스템만 접근이 가능
  • 질의 최적화기: 사용자의 요구를 효율적인 형태로 변환하고 질의를 처리하는 좋은 전략을 모색
  • 트랜잭션 처리기: 복수 사용자 환경에서 평행으로 동시에 일어나는 트랜잭션 문제를 해결하여 각각의 사용자가 데이터베이스 자원을 배타적으로 이용할 수 있도록 함