[2023 정보처리기사] 3과목 – 7. 정규화(Normalization), 이상현상, 함수적 종속

1. 정규화(Normalization)

: 관계형 데이터베이스 설계에서 중복을 최소화하기 위해 데이터를 구조화하는 과정.

1. 1. 정규화의 목적 ★

– 데이터 구조의 안정성과 무결성 유지.

– 데이터의 중복을 최소화하여 이상(Anomaly)의 발생 방지.

– 저장 공간의 최소화.

1. 2. 이상현상(Anomaly) ★★

: 데이터의 중복으로 인해 의도와 상관없이 삽입, 삭제, 갱신이 일어나는 현상.

• 삽입 이상(Insertion Anomaly): 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와 상관없이 원하지 않는 값들도 함께 삽입되는 현상.
• 삭제 이상(Deletion Anomaly): 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와 상관없는 값들도 함께 삭제되는 현상.
• 갱신 이상(Update Anomaly): 릴레이션에서 튜플에 있는 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 발생하는 현상.

1. 3. 함수적 종속 ★

: 개체 내 존재하는 속성 간의 관계를 종속적인 관계로 정리하는 방법.

• 완전 함수적 종속(Full Functional Dependency): 기본키를 구성하는 모든 속성이 포함된 기본키의 부분집합에 종속된 경우.
• 부분 함수적 종속(Partial Functional Dependency): 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속되는 경우입니다.

• 이행 함수적 종속(Transitive Functional Dependency): 속성 X, Y, Z가 주어졌을 때 X가 Y를 결정할 수 있으며, Y가 Z를 결정할 수 있는 경우. 즉 X가 Z를 결정할 수 있게 되는 경우.

1. 4. 정규화 과정 ★★

• 제1정규형(1NF): 도메인이 원자값.
• 제2정규형(2NF):부분 함수적 종속 제거.
• 제3정규형(3NF):이행 함수적 종속 제거.
• BCNF(Boyce-Codd): 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거.
• 제4정규형(4NF): 다치 종속 제거.
• 제5정규형(5NF): 조인 종속성 이용.