정규화

학습 목표

함수 종속(functional dependency) 을 읽고 스키마 문제를 짚을 수 있다.

1NF, 2NF, 3NF, BCNF 위반 사례를 구분할 수 있다.

정규화가 중복·이상(anomaly) 을 줄이는 이유를 설명할 수 있다.

역정규화를 언제·왜 하는지 트레이드오프로 설명할 수 있다.

문제 상황

• employees 테이블에 부서명·부서 건물까지 한 줄에 있다
  • 부서 이전 시 수백 행을 같은 값으로 UPDATE
  • 부서 없는 신규 직원은 부서 정보를 넣을 곳이 없다 (삽입 이상)
  • 마지막 직원이 나가면 부서 메타데이터가 사라진다 (삭제 이상)
• courses 컬럼을 course1, course2, course3으로 늘린다
  • 수강 과목 수마다 컬럼 추가 마이그레이션이 반복된다
• "일단 한 테이블에 다 넣자"가 빠르지만
  • 6개월 뒤 조인 없는 보고서도 느리고, 데이터는 서로 어긋난다

관계형 모델·SQL을 봤다. 이번 편은 스키마를 어떻게 쪼개야 하는지의 규칙이다.

1. 왜 정규화하는가

정규화는 릴레이션을 더 작은 릴레이션으로 분해해 이상을 줄이는 설계 기법이다.

이상	증상	원인
삽입	사실을 넣으려면 없는 다른 사실도 필요	종속 정보가 한 테이블에 섞임
갱신	한 사실 변경에 여러 행 수정	중복 저장
삭제	한 행 삭제로 무관한 사실 소실	여러 개념이 한 행에 공존

• 정규화는 성능을 항상 올리지는 않는다
  • 조인이 늘 수 있다 → 읽기 패턴에 따라 역정규화를 검토

2. 함수 종속 (FD)

함수 종속 — X → Y: X 값이 같으면 Y 값도 항상 같다.

dept_id → dept_name, dept_building
emp_id → emp_name, dept_id

• 슈퍼키 — 행을 유일하게 식별하는 속성 집합
• 후보키 — 최소 슈퍼키
• 기본키 — 선택된 후보키
• FD는 "비즈니스 규칙"이다
  • "직원은 한 부서에만 속한다" → emp_id → dept_id
  • 잘못된 FD 가정이면 잘못 분해된다

3. 1NF — 원자값

1NF: 각 컬럼은 더 쪼갤 수 없는(atomic) 값만, 반복 그룹 없음.

위반 예

student_id	name	courses
1	alice	Math, Physics

1NF로

student_id	name
1	alice

student_id	course
1	Math
1	Physics

• JSON 배열 컬럼도 설계 관점에서는 1NF 위반에 가깝게 본다
  • 쿼리·제약·인덱스가 어려워진다

4. 2NF — 부분 종속 제거

2NF: 1NF이고, 복합 기본키의 일부에만 종속되는 비주요 속성이 없다.

위반 예 — (order_id, product_id) → qty, product_name

• product_name은 product_id만으로 결정 → 부분 종속

분해

• order_items(order_id, product_id, qty)
• products(product_id, product_name)

5. 3NF — 이행 종속 제거

3NF: 2NF이고, 비주요 속성이 다른 비주요 속성에 종속되지 않는다 (이행 종속 없음).

위반 예 — employees(emp_id, emp_name, dept_id, dept_name, dept_building)

• emp_id → dept_id → dept_name, dept_building (이행 종속)

분해

• employees(emp_id, emp_name, dept_id)
• departments(dept_id, dept_name, dept_building)

정규형	한 줄 요약
1NF	반복·다중값 제거
2NF	복합키 부분 종속 제거
3NF	비주요 속성 간 이행 종속 제거
BCNF	모든 FD의 결정자가 후보키

6. BCNF와 4NF 개요

BCNF — X → Y이면 X가 슈퍼키여야 한다. 3NF보다 엄격.

• 대부분의 실무 스키마는 3NF 또는 BCNF에서 멈춘다
• BCNF 분해가 종속 보존을 깨는 예외는 교재에서 별도 케이스로 다룬다

4NF — 다치 종속(multivalued dependency) 제거

• 예: 한 교수가 여러 과목·여러 논문 주제를 독립적으로 여러 개 가짐
• professor →→ courses, professor →→ topics → teaches, research_topics로 분리

실무 OLTP 스키마 설계에서 4NF까지 매번 가지는 않지만, M:N을 중간 테이블 없이 한 릴레이션에 우겨 넣는 패턴을 짚을 때 유용하다.

7. 역정규화 트레이드오프

정규화는 쓰기 일관성·중복 최소에 유리하고, 읽기는 조인 비용이 든다.

상황	선택	이유
주문·결제 OLTP	3NF 유지	갱신 이상 비용이 큼
대시보드 집계	요약 테이블·물질화 뷰	읽기 latency
이벤트 로그	append-only wide row	스키마 유연·순서 보존
읽기 100:1 보고서	중복 컬럼·캐시 테이블	조인 제거

• 역정규화 시 갱신 경로를 명시한다
  • 트리거, 배치 동기화, CDC로 파생 테이블 맞춤
• "조인이 느려서"만으로 역정규화하면 갱신 버그가 쌓인다
  • 먼저 인덱스·실행 계획(이후 편)을 본다

8. 정리

• 정규화는 FD 기반 분해로 삽입·갱신·삭제 이상을 줄인다
• 1NF(원자값) → 2NF(부분 종속) → 3NF(이행 종속) → BCNF 순으로 기억
• 실무는 3NF/BCNF + 필요한 역정규화가 흔하다
• 역정규화는 읽기 최적화이고, 일관성 유지 비용을 함께 설계한다

다음에 다룰 것

• 쿼리 처리 개요
• SQL 파싱, 검증, 최적화, 실행 파이프라인

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해당 내용은 Database System Concepts, 7/E (Silberschatz, Korth, Sudarshan) 의 내용을 기반으로 합니다.