(데이터베이스) 정규화 (Database Normalization) *쉬운 예제

데이터베이스 정규화 (Database Normalization)

1. 정규화란?

정규화(Normalization)는 관계형 데이터베이스에서 데이터의 중복을 최소화하고 이상현상(Anomaly)을 방지하기 위한 설계 과정이다.
이 과정은 여러 단계의 규칙(Normal Forms, NFs)을 따라 스키마를 구조화하면서 점차적으로 데이터 구조를 개선해나가는 방법이다.

정규화는 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 수행한다:

• 삽입 이상 (Insertion Anomaly)
  불완전한 데이터를 억지로 삽입해야 할 때 발생
• 삭제 이상 (Deletion Anomaly)
  필요 없는 데이터를 삭제했을 때, 의도하지 않은 정보가 함께 사라지는 현상
• 갱신 이상 (Update Anomaly)
  중복 데이터로 인해 하나만 변경하면 데이터 불일치가 발생할 수 있는 문제

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2. 정규형(Normal Form)의 개념

정규형(Normal Form)이란 정규화가 잘 되었는지를 판단하는 규칙의 단계들이다.
보통 1NF부터 시작해, 2NF → 3NF → BCNF → 4NF → 5NF 등으로 나아간다.
실무에서는 보통 3NF 또는 BCNF까지 적용하며, 성능상 이유로 일부는 비정규화(Denormalization)로 되돌리기도 한다.

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3. 핵심 용어 정리

용어	정의
Prime Attribute	후보키에 포함되는 속성
Non-Prime Attribute	후보키에 포함되지 않는 속성
Functional Dependency (FD)	X → Y : 속성 X의 값이 Y 값을 유일하게 결정
Fully Functional Dependency	어떤 non-prime 속성이 전체 키에 종속되어 있고, 그 부분집합에는 종속되지 않을 때
Partial Dependency	non-prime 속성이 복합 키의 일부에만 종속될 때 발생
Transitive Dependency	X → Y, Y → Z 이고, Z가 X에 간접적으로 종속되는 경우
Non-trivial FD	X → Y에서 Y가 X에 포함되지 않을 때 (진짜로 의미 있는 종속성)
Super Key	릴레이션에서 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성들의 집합
Candidate Key	최소한의 속성으로 이루어진 Super Key (중복 없는 Super Key)

 

 

 

 

• prime 속성 = 후보키에 포함된 속성
• non-prime 속성 = 전체 속성 - 후보키

 

 

 

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4. 각 정규형 설명 및 예시

▶ 제 1정규화 - 1NF (First Normal Form)

• 정의: 모든 속성의 값은 **원자값(Atomic value)**만을 가져야 한다. 즉, 더 이상 나눌 수 없는 단일 값이어야 한다.
• 예시 (비정규화 상태):

 

• 정규화 후:

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▶ 제 2 정규화 - 2NF (Second Normal Form)

• 정의: 1NF를 만족하고, **모든 non-prime 속성이 전체 후보키에 대해 완전 종속(fully dependent)**이어야 한다.
  → 즉, **부분 종속(partial dependency)**이 존재하면 안 된다.
• 조건: 이 규칙은 후보키가 복합 키인 경우에만 의미가 있다.
• 예시: {account_id , card_id} 복합키가 fully functionally dependent 하지 않다 
  즉 non-prime 속성 전체는 account_id만 있더도 되는 partial - dendency이다
  
  
• 정규화 전:

• 정규화 후:

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▶제 3정규화 - 3NF (Third Normal Form)

• 정의: 2NF를 만족하고, non-prime 속성이 후보키에 대해 이행적 종속(Transitive Dependency) 되지 않아야 한다.
  ()X → Y이고 Y → Z일 때, X → Z는 transitive FD가 된다.
  *단, 예외: Y 또는 Z 중 **하나라도 후보키의 일부(부분집합)**이면 transitive FD가 아니다.

 

 

• 예시:
  -case1
  empl_id -> empl_name 종속 
  account_id -> empl_id 종속
  =>  account_id - -> empl_name 종속 
  -case2
  {bank_name,account_num} ->empl_id 종속
  empl_id -> empl_name 
  => {bank_name,account_num} -> empl_name 종속

위 두케이스 이행적 종속(Transitive Dependency) 발생

 

* 주의사항

- account_id -> class 종속

-  class ->bank_name 종속 

하니깐 위 케이스도 이행적 종속(Transitive Dependency)  아닌가 생각할 수 있다.

하지만!!!!! bank_name은 {bank_name , account_num} 의 일부분(부분 집합)이라  조건에 만족하지 않아. 이행적 종속이 아님!!!xxxxx

• 정규화 전:

• 정규화 후:

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▶ BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

• 정의: 모든 유효한 non-trivial FD X → Y에서 X는 반드시 Super Key여야 함.
• 차이점: 3NF보다 더 강한 조건이며, 3NF가 만족되었더라도 BCNF는 아닐 수 있음.
• 예시:  class -> bank_name 종속 (은행별 등급 -> 은행을 식별)
   여기서 class 는 슈퍼키가 아님!! 그래서 위반 

• 정규화 전:

• 정규화 후:

 

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5. 정규화 예외: 자동 2NF 만족

• **단일 속성 후보키(single attribute candidate key)**인 경우에는 partial dependency 자체가 존재할 수 없으므로, 자동으로 2NF를 만족한다.
• 단, 공백 FD ({} → A) 같은 경우는 예외적인 제약이 필요하다.

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6. 비정규화(Denormalization)

• 정의: 성능 개선을 목적으로 의도적으로 정규화를 일부 해제하는 설계 기법.
• 이유: 
  • 지나치게 많은 조인 연산
  • 복잡한 쿼리
  • 성능 병목 현상
• 실무 시 고려사항:
  • 비정규화는 읽기 성능을 향상시키지만, 쓰기 작업(Insert/Update/Delete)의 이상 현상 가능성을 높인다.
  • 캐싱, 통계성 테이블, 이력 테이블 등에서 자주 사용됨.

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7. 실무적 시사점

• 보통 3NF 또는 BCNF에서 멈춤: 데이터 일관성과 쿼리 복잡성 사이의 균형을 맞추기 위해.
• 이력성 데이터, 보고용 테이블 등은 정규화 예외가 많다.
• 분석 목적 데이터는 반정규화가 일반적: BI, 로그 테이블 등은 다소 중복을 허용.

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8. 마무리 요약

 

정규형	핵심 조건
1NF	속성 값은 반드시 원자값이어야 함
2NF	모든 non-prime 속성은 전체 후보키에 대해 fully dependent 해야 함
3NF	모든 non-prime 속성은 후보키에 대해 이행 종속(transitive FD)되지 않아야 함
BCNF	모든 유효한 FD에서 좌측(X)은 Super Key여야 함

 

 

 

사진 출처 - 유튜브 쉬운코드