데이터베이스에서 발생하는 이상현상(Anomaly)을 제거할 수 있도록 테이블의 구조를 변경하는 작업. 1~3 정규형과 BCNF 정규형이 있다.
Anomaly
삽입 이상(Insertion Anomaly) : 튜플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야 하는 현상
삭제 이상(Deletion Anomaly) : 튜플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상
갱신 이상(Update Anomaly) : 튜플 갱신 시 중복된 데이터의 일부만 갱신되어 일어나는 데이터 불일치 현상
- 각 컬럼에는 하나의 값만 존재한다.
- 하나의 컬럼 안에서는 같은 타입을 지닌다.
- 각 컬럼이 Unique한 이름을 가진다.
- 칼럼의 순서는 상관없다.
하나의 컬럼에서 2개의 값이 존재하고 있다. 따라서 다음과 같이 분리할 수 있다.
- 1NF를 만족한다.
- 기본키(Primay Key)와 다른 컬럼간의 함수적 종속성이 존재 하지 않는다. 즉, 부분적 종속(Partial Dependency)이 없다.
위의 테이블에서 기본키는 {학번, 과목}이다. 하지만, 과목과 지도 교수는 서로를 결정하는 함수적 종속성이 존재한다.
따라서 해당 테이블을 다음과 같이 2개의 테이블로 분리할 수 있다.
- 2NF를 만족한다.
- 기본키가 아닌 다른 컬럼간의 이행 종속성이 존재하지 않는다. 이행 종속성이란 A<B, B<C 일때 A<C를 의미
다음 테이블의 기본키는 회원번호이다. 하지만, 회원 등급과 할인률이 서로 함수적 종속성이 존재한다. 따라서 기본키로 등급을 알면 할인률까지 알 수 있는 이행 종속성 관계가 된다.
- 3정규형을 만족해야 한다.
- 모든 결정자가 후보키 집합에 속해야 한다.
위의 테이블의 기본키는 {학번, 과목} 이다. 여기서 과목은 다른 교수가 가르칠 수 있지만, 교수는 가르치는 과목이 정해져 있다.
따라서 과목을 결정하는 교수가 후보키의 집합에 없기 때문에 다음과 같이 분리할 수 있다.
- 정규화를 진행함으로 이상현상을 방지할 수 있다.
- 데이터베이스의 구조 변경이나 확장시 변경을 최소화할 수 있다.
- 필요한 데이터를 조회할 때 Join 연산으로 인한 Overhead가 존재한다.
정규화를 통해 데이터베이스의 구조를 유연하게 하고 이상현상을 방지할 수 있지만, 테이블이 분리되기 때문에 Join연산이나 다른 Overhead가 존재하게 된다.
따라서 이런 문제점을 위해 반정규화(De-Normalizat)을 통해 정규화를 진행하지 않는 경우도 있다. 상황에 따라 알맞는 정규화를 진행하면 된다.
+ 보통은 3NF까지 진행을 하며 BCNF까지는 하지 않는다.