정규형(normal form), 정규화(normalization)와 반(역)정규화(Denormalization)

-정규형(normal form)

이상현상이 있는 릴레이션은 이상현상을 일으키는 함수 종속성의 유형에 따라 등급을 구분할 수 있다.

 

정규형이 높을수록 이상현상이 줄어든다.

 

보통 BCNF 정규형까지 정규화하면 실제적인 이상현상은 없어진다.

 

●제 1 정규형

-릴레이션 R의 모든 속성 값이 원자값을 가지만 제 1정규형이라고 한다.

 

●제 2 정규형

-릴레이션 R이 제 1정규형이고 기본키가 아닌 속성이 기본키에 완전 함수 종속일 때 제 2정규형이라고 한다.

(완전함수 종속: A와 B가 릴레이션 R의 속성이고 A->B 종속성이 성립할 때, B가 A의 속성 전체에 함수 종속하고 부분 집합 속성에 함수 종속하지 않을 경우)

 

●제 3 정규형

-릴레이션 R이 제 2정규형이고 기본키가 아닌 속성이 기본키에 비이행적으로 종속할 때(직접 종속) 제 3정규형이라고 한다.

(이행적 종속: A->B,B->C가 성립할 때 A->C가 성립되는 함수 종속성을 말함)

 

●BCNF(Boyce Codd Normal Form) 정규형

-릴레이션 R에서 함수 종속성 X->Y가 성립할 때 모든 결정자 X가 후보키이면 BCNF 정규형이라고 한다.

 

●제  4정규형

-다치 종속성을 가진 릴레이션에 관한 내용

 

●제 5 정규형

-프로젝트-조인 정규형,조인종속성을 가진 릴레이션에 관한 내용

 

-무손실 분해(lossless-join decomposition)

릴레이션 R을 릴레이션 R1과 R2로 분해할 때, R1▷◁R2(다시 조인)=R이면 무손실 분해라고 한다.

 

무손실 분해를 위한 조건은 R1∩R2->R1이나 R1∩R2->R2 중 하나를 만족해야 한다.

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-정규화 과정

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-반(역)정규화

 

●반정규화(=역정규화) 용어는 조금 다르게 표현되어도 그 의미는 동일하다. 여기에서 반정규화는 ‘반(Half)’의 의미가 아닌 한자로 반대하다의 의미를 가진 ‘反’의 의미이다. 영어로는 De-Normalization이다. 비정규화는 아예 정규화를 수행하지 않은 모델을 지칭할 때 사용한다.
반정규화를 정의하면 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발(Development)과 운영(Maintenance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다. 협의의 반정규화는 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이라고 정의할 수 있고 좀 더 넓은 의미의 반정규화는 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정을 의미한다.
데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.

기본적으로 정규화는 입력/수정/삭제에 대한 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 조회에 대해서도 성능을 향상시키는 역할을 한다. 그러나 정규화만을 수행하면 엔터티의 갯수가 증가하고 관계가 많아져 일부 여러 개의 조인이 걸려야만 데이터를 가져오는 경우가 있다. 이러한 경우 업무적으로 조회에 대한 처리성능이 중요하다고 판단될 때 부분적으로 반정규화를 고려하게 되는 것이다. 또한 정규화의 함수적 종속관계는 위반하지 않지만 데이터의 중복성을 증가시켜야만 데이터조회의 성능을 향상시키는 경우가 있다. 이러한 경우 반정규화를 통해서 성능을 향상시킬 수 있게 되는 것이다.

프로젝트에서는 설계단계에서 반정규화를 적용하게 되는데 반정규화를 기술적으로 수행하지 않는 경우에는 다음과 같은 현상이 발생된다.

• 성능이 저하된 데이터베이스가 생성될 수 있다.
• 구축단계나 시험단계에서 반정규화를 적용할 때 수정에 따른 노력비용이 많이 들게 된다.

●반정규화의 적용방법

반정규화도 하나의 난이도 높은 데이터 모델링의 실무기술이다. 보통 프로젝트에서는 칼럼 중복을 통해서만 반정규화를 수행하게 된다. 칼럼의 반정규화가 많은 이유는 개발을 하다가 SQL문장 작성이 복잡해지고 그에 따라 SQL단위 성능 저하가 예상이 되어 다른 테이블에서 조인하여 가져와야 할 칼럼을 기준이 되는 테이블에 중복하여 SQL문장을 단순하게 처리하도록 하기 위해 요청하는 경우가 많다. 이 때문에 칼럼의 반정규화 유형이 많이 나타나게 된다. 이렇게 무분별하게 칼럼의 반정규화를 많이 하게 되는 것은 데이터에 대한 무결성을 깨뜨리는 결정적인 역할을 하는 경우가 많이 있다.
반정규화에 대한 필요성이 결정이 되면 칼럼의 반정규화 뿐만 아니라 테이블의 반정규화와 관계의 반정규화를 종합적으로 고려하여 적용해야 한다. 또한 반정규화를 막연하게 중복을 유도하는 것만을 수행하기 보다는 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법들을 고려하고 그 이후에 반정규화를 적용하도록 해야 한다.
반정규화를 적용할 때는 기본적으로 데이터 무결성이 깨질 가능성이 많이 있기 때문에 반드시 데이터 무결성을 보장할 수 있는 방법을 고려한 이후에 반정규화를 적용하도록 해야 한다. 정규화와 반정규화 사이에는 Trade-Off 관계 즉, 마치 저울추가 양쪽에 존재하여 한쪽이 무거워지면 다른 쪽은 위로 올라가는 것처럼 정규화만을 강조하다 보면 성능의 이슈가 발생될 수 있고 반정규화를 과도하게 적용하다 보면 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험이 증가하게 되는 것이다. 따라서 반정규화를 적용할 때에는 데이터 무결성이 중요함을 알고 데이터 무결성이 충분히 유지될 수 있도록 프로세스 처리에 있어서 안정성이 먼저 확인이 되어야 한다.

반정규화를 적용하기 위해서는 [그림 Ⅰ-2-13]에 나타난 것처럼 먼저 반정규화의 대상을 조사하고 다른 방법을 적용할 수 있는지 검토하고 그 이후에 반정규화를 적용하도록 한다.

• 반정규화의 대상을 조사한다.

일단 전체 데이터의 양을 조사하고 그 데이터가 해당 프로세스를 처리할 때 성능저하가 나타날 수 있는지 검증해야 한다. 데이터가 대량이고 성능이 저하될 것으로 예상이 되면 다음 4가지 경우를 고려하여 반정규화를 고려하게 된다.
- 자주 사용되는 테이블에 접근(Access)하는 프로세스의 수가 많고 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우에 반정규화를 검토한다.
- 테이블에 대량의 데이터가 있고 대량의 데이터 범위를 자주 처리하는 경우에 처리범위를 일정하게 줄이지 않으면 성능을 보장할 수 없을 경우에 반정규화를 검토한다.
- 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할 때 별도의 통계테이블(반정규화 테이블)을 생성한다.
- 테이블에 지나치게 많은 조인(JOIN)이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 반정규화를 검토한다.

• 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리할 수 있는지 검토한다.

가급적이면 데이터를 중복하여 데이터 무결성을 깨뜨릴 위험을 제어하기 위하여 반정규화를 결정하기 이전에 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법을 모색하도록 한다.
- 지나치게 많은 조인(JOIN)이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰(VIEW)를 사용하면 이를 해결할 수도 있다. 뷰가 조회의 성능을 향상시키는 역할을 수행하지는 않는다. 다만 개발자별로 SQL문장을 만드는 방법에 따라 성능저하가 나타날 수 있으므로 성능을 고려한 뷰를 생성하여 개발자가 뷰를 통해 접근하게 함으로써 성능저하의 위험을 예방하는 것도 좋은 방법이 된다.
- 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우에 클러스터링을 적용하거나 인덱스를 조정함으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 클러스터링을 적용하는 방법은 대량의 데이터를 특정 클러스터링 팩트에 의해 저장방식을 다르게 하는 방법이다. 이 방법의 경우 데이터를 입력/수정/삭제하는 경우 성능이 많이 저하되므로 조회중심의 테이블이 아니라면 생성하면 안되는 오브젝트이다. 다만, 조회가 대부분이고 인덱스를 통해 성능향상이 불가능하다면 클러스터링을 고려할 만하다. 또한 인덱스를 통해 성능을 충분히 확보할 수 있다면 인덱스를 조정하여 반정규화를 회피하도록 한다.
- 대량의 데이터는 Primary Key의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 파티셔닝 기법(Partitioning)이 적용되어 성능저하를 방지할 수 있다. 인위적인 테이블을 통합/분리하지 않고 물리적인 저장기법에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 파티셔닝을 고려해 볼 수 있다. 이 경우는 데이터가 특정 기준(파티셔닝 키)에 의해 다르게 저장되고 파티셔닝 키에 따른 조회가 될 때 성능이 좋아지는 특성이 있다. 따라서 특정 기준에 의해 물리적인 저장공간이 구분될 수 있고 트랜잭션이 들어올 때 일정한 기준에 의해 들어온다면 파티셔닝 테이블을 적용하여 조회의 성능을 향상시키는 것도 좋은 방법이 될 수 있다.
- 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 응용 메모리 영역에 데이터를 처리하기 위한 값을 캐쉬한다든지 중간 클래스 영역에 데이터를 캐쉬하여 공유하게 하여 성능을 향상 시키는 것도 성능을 향상시키는 방법이 될 수 있다.

• 반정규화를 적용한다.

반정규화를 적용하기 이전에 사전에 충분히 성능에 대한 고려가 이루어져서 반정규화를 적용해야겠다는 판단이 들었다면 이 때 반정규화의 세 가지 규칙을 고려하여 반정규화를 적용하도록 한다. 반정규화를 하는 대상으로는 테이블, 속성, 관계에 대해 적용할 수 있으며 꼭 테이블과 속성, 관계에 대해 중복으로 가져가는 방법만이 반정규화가 아니고 테이블, 속성, 관계를 추가할 수도 있고 분할할 수도 있으며 제거할 수도 있다.
성능을 향상시킬 수 있는 포괄적인 방법을 적용하여 반정규화를 적용하는 것이 전문화된 반정규화의 기법임을 기억할 필요가 있다.2. 반정규화의 기법

넓은 의미에서 반정규화를 고려할 때 성능을 향상시키기 위한 반정규화는 여러 가지가 나타날 수 있다.

가. 테이블 반정규화

나. 칼럼 반정규화

다. 관계 반정규화

테이블과 칼럼의 반정규화는 데이터 무결성에 영향을 미치게 되나 관계의 반정규화는 데이터 무결성을 깨뜨릴 위험을 갖지 않고서도 데이터처리의 성능을 향상시킬 수 있는 반정규화의 기법이 된다. 데이터 모델 전체가 관계로 연결되어 있고 관계가 서로 먼 친척간에 조인관계가 빈번하게 되어 성능저하가 예상이 된다면 관계의 반정규화를 통해 성능향상을 도모할 필요가 있다.

 

출처:

http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148185&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=133&boardStep=1