SQL) 정규화와 성능

[ 정규화를 통한 성능 향상 전략 ]

정규화를 수행한다는 것은 데이터를 결정하는

결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반 속성을

의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상현상을 제거하는 것이다.

 

정규화 작업은 데이터의 중복 속성을 제거하고,

결정자에 의해 동일한 의미의 일반 속성이

하나의 테이블로 집약되므로 한 테이블의

데이터 용량이 최소화 될 수 있다.

 

[ 정규화 용어 ]

용어	설명
정규화	함수적 종속성등과 같이 이론에 근거하여 관계형 데이터베이스 테이블의 삽입/삭제/갱신 이상현상 발생을 최소화하기 위해 좀 더 작은 단위의 테이블로 설계하는 과정이다. 즉 정규화는 데이터 모델을 정규형에 맞도록 고치는 과정이라고 할 수 있다.
정규형	정규화한 결과라고 할 수 있다. 정규화 결과에 의해 도출된 데이터 모델이 갖춰야 할 특성을 만족한 형태
함수적 종속성	테이블의 특정 칼럼 A의 값을 알면 다른 칼럼 B값을 알 수 있을 때, 칼럼 B는 칼럼 A에 함수적 종속이 있다고 한다.
결정자	위의 함수적 종속성 설명에서 칼럼 A를 결정자라고 한다. 즉 주민번호는 고객명을 결정하므로 주민번호는 고객명의 결정자다.
다치종속	결정자 칼럼 A에 의해 칼럼 B의 값을 다수 개 알 수 있을 때, 칼럼 B는 칼럼 A에 다치종속 되었다고 한다.

 

 

[ 정규화 효과 및 장점 ]

상호 종속성이 강한 데이터 요소들을 분리,

독립된 개념으로 정의하게 됨에 따라

 

높은 응집도 & 낮은 결합도 원칙에 충실해지며

이로 인해 유연셩이 극대화된다.

 

개념이 좀 더 세분화됨에 따라 재활용 가능성이 높아지며

식별자가 아닌 속성이 한 번만 표현됨에 따라 중복이 최소화된다.

 

이에 따라 데이터 품질이 확보되고 저장공간이 절약되며,

DML 처리 시 성능이 향상된다. (=비용 절감)

 

[ 정규화 이론 ]

1차 (원자성 확보)

↓

2차 (부분 종속 속성 분리)

↓

3차 (이행적 종속 속성 분리)

↓

보이스-코드 정규화 (함수 종속성 근거)

↓

4차 정규화 (다치종속)

↓

5차 정규화 (조인>이상현상 제거)