데이터 정규화란 무엇인가?
데이터 정규화는 데이터를 일관성 있게 구조화하고 중복을 최소화하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 유지할 수 있으며, 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 정규화는 데이터베이스 설계에서 중요한 단계로 여겨집니다.
정규화의 수준
데이터 정규화는 1NF(1st Normal Form)부터 5NF(5th Normal Form, 또는 BCNF)까지 다양한 수준이 있습니다. 아래에서 각 정규화 수준에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1NF (1st Normal Form)
1NF에서는 각 속성이 원자값(Atomic Value)만을 갖도록 하는 것이 목표입니다. 즉, 각 테이블의 모든 속성은 더 이상 나눌 수 없는 가장 작은 단위여야 합니다.
2NF (2nd Normal Form)
2NF에서는 1NF를 만족하면서 부분 함수 종속을 제거해야 합니다. 부분 함수 종속이란 기본키의 일부 속성만을 의존하는 것을 말합니다. 이를 위해 테이블을 두 개로 분할하고 기본키로부터 종속성을 제거합니다.
3NF (3rd Normal Form)
3NF에서는 2NF를 만족하면서 이행 함수 종속을 제거해야 합니다. 이행 함수 종속이란 A가 B에 종속하고 B가 C에 종속할 때, A가 C에 종속하는 것을 말합니다. 이를 위해 테이블을 더 분할하고 테이블 간의 관계를 설정합니다.
BCNF (Boyce-Codd Normal Form, 또는 5NF)
BCNF는 3NF를 만족하면서 모든 결정자가 후보키인 것을 의미합니다. 결정자란 속성 X가 다른 속성 Y의 값을 결정하는데 사용되는 것을 말합니다. BCNF에 도달하려면 테이블을 더 분할하여 결정자를 고립시키는 것이 필요합니다.
데이터 정규화의 장단점
장점
- 데이터의 중복을 피할 수 있으며, 이를 통해 저장 공간을 절약할 수 있습니다.
- 데이터의 일관성과 정확성을 유지할 수 있습니다.
- 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
단점
- 테이블을 분할함으로써 데이터를 조회할 때 여러 테이블을 조인해야 하는 경우가 생길 수 있습니다. 이는 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
- 데이터 정규화의 수준이 높아질수록 설계와 유지보수가 복잡해질 수 있습니다.
결론
데이터 정규화는 데이터를 구조화하고 중복을 최소화하여 데이터베이스의 일관성과 성능을 향상시키는 과정입니다. 각 정규화 수준은 목표에 따라 선택하여 적용할 수 있으며, 장단점을 고려하여 적절한 수준을 결정해야 합니다.