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릴레이션 분석 지침 · 정규화와 함수적 종속성

릴레이션의 분석 지침

릴레이션 분석 지침이란?

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릴레이션이 잘 설계되었는지, 문제는 없는지 간단히 확인하는 기본 지침

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기본 지침을 체크해보면, 잘 설계되었는지 대략적으로 확인할 수 있다.

1. 스키마에서 속성의 의미가 명확한지 확인한다.

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속성의 이름을 의미적으로 모호하지 않게 작명해야 합니다.

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> 회원 테이블의 경우, 날짜 시간 이라고 작명하기 보다는, 더 명확하게 가입 날짜 시간 이라고 작명해준다.

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> 게시글 데이터를 저장하기 위해 만든 게시글 릴레이션에는 게시글과 관련된 속성만 존재하게 한다. 위 예시처럼, 게시글 번호 를 기본키로 하는 게시글 릴레이션에 회원번호 작성자 이름 작성자 생년월일 등과 같은 게시글과 관계가 먼 속성들이 존재하여 데이터가 중복되는 부분들이 많이 생기면 메모리 문제, 중복 문제 뿐만 아니라 다른 문제도 야기할 수 있다.

2. 튜플들에서 중복되는 값들이 있는지 확인한다.

1. 삽입 이상

실수로 작성자의 이름을 김수민으로 잘 못 입력될 수 있다. 나중에, 릴레이션의 튜플들을 확인했을 때, 회원 번호 1번이 김민수 인지 김수민 인지 확실하게 알 수 없어 릴레이션의 신뢰성을 잃게됩니다.

2. 수정 이상

회원 번호 1번인 회원의 이름을 특정한 이유로 일부만 변경되었을 때(실수로) , 삽입 이상 때와 같은 이유로 릴레이션의 신뢰성을 잃게된다.

3. 삭제 이상

3번 게시글 튜플을 삭제 시, 게시글과 관련된 제목 , 내용 과 같은 데이터는 이유가 있어 삭제했다고 해도, 회원과 관련된 데이터도 모두 사라지게 된다. 이는, 데이터 누락을 야기하게 된다.

3. 튜플들에 저장된 NULL 값을 확인한다.

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속성에 NULL 값이 빈번하게 저장되면, 불필요한 저장 공간을 사용하게 된다.

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> 속성에 빈번하게 NULL 값이 저장된다는 의미가, 불필요한 정보라는 의미로 받아들일 수 있다. 따라서, 메모리 관점에서 이러한 속성이 해당 릴레이션에서 필수적인 속성인지 검토해볼 필요가 있다.

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NULL 값이 존재하면, 튜플의 의미가 모호해지거나 통계적 관점에서도 쓸모없는 데이터가 되어버리기 때문에, 별도의 릴레이션으로 분리하는 것을 고려하는 것이 좋다.

4. 가짜 튜플이 생성되는지 확인한다.

위와 같은 경우가 릴레이션을 잘못 분리한 예시이다.

릴레이션을 분리했다가 다시 합쳤을 뿐인데, (0003,데이터베이스,A0003) 과 같은 이전에는 존재하지 않았던 튜플이 생성되었고, 이를 가짜 튜플 이라고 한다.

이처럼, 릴레이션을 적절하게 분리하지 않거나, 잘못된 설계를 하면, 두 릴레이션을 JOIN 할 시 가짜 튜플 을 만들어 낸다.

결론

릴레이션의 속성이 명확하게 작명되었는지 확인한다.

릴레이션의 데이터가 중복되는 부분이 많은지 확인한다.

속성 데이터가 NULL 값이 빈번하게 존재한다면, 필요한 속성인지 검토한다.

릴레이션 분리 시, 적절하게 분리되어 가짜 튜플을 생성하지 않는지 확인해본다.

정규화

정규화란?

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관계형 데이터베이스 설계에서 정보를 보존한 상태로 중복을 최소화하는 방향으로 데이터를 구조화하는 과정

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정규화를 배우기 전에, 함수적 종속성(functional dependency)가 뭔지 알고 가자.

함수적 종속성

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X 와 Y 속성이 있을 때, X가 Y의 값을 고유하게 결정한다면 Y는 X에 함수적으로 종속된다고 부르고 X → Y로 표기한다.

예를 들어 위와 같은 테이블이 있다고 했을 때,

회원번호 데이터 1개는 회원번호 데이터 1개와 연관된 나머지 속성들을 1개로 특정지을 수 있다.

아이디 데이터 역시 중복 생성이 불가한 경우, 아이디 데이터 1개와 연관된 다른 속성의 데이터를 특정지을 수 있다.

하지만, 이름 속성은, 이름 데이터 1개가 주어졌을 때, 그 이름 데이터와 연관된 다른 데이터를 특정지을 수 없다.

예를 들어, 위 릴레이션에서 회원번호 5번을 갖는 동명이인 김민수 가 추가된다면, 김민수 데이터만 알고 있다고 했을 때, 회원번호가 1 인지 5 인지 고유하게 결정할 수 없다. 성별, 생년월일, 가입날짜 모두 마찬가지다.

주의할 점이 있는데, 어떤 속성과 속성이 우리가 알고 있는 데이터만으로는 함수적 종속성을 만족할지라도, 예외 경우가 존재할 수 있기 때문에, 함수적 종속성을 파악하기 어렵다. 하지만, 함수적 종속성 규칙을 깨는 경우는 확실하게 함수적 종속성을 만족하지 않음을 확정지을 수 있다.

위 스키마를 보면, X → Y 관계에서 X역할을 할 수 있는 속성의 경우 {회원번호},{아이디},{회원번호,아이디} 임을 알 수 있다.