[TIL][DB] 12 Database Normalization

Overview

데이터베이스 정규화는 데이터베이스 설계를 재구성하는 테크닉이다.정규화를 통해 불필요한 데이터(redundancy)를 없앨 수 있고, 삽입/갱신/삭제 시 발생할 수 있는 각종 이상현상(anamolies)들을 방지할 수 있다.

 

Data Redundancy

데이터 중복(data redundancy은 실제 데이터의 동일한 복사본이나, 부분적인 복사본을 뜻한다. 데이터 중복은 데이터베이스 내에서 몇 가지 문제점을 지닌다.

• 일관된 자료 처리의 어려움
• 저장 공간 낭비
• 데이터 효율성 감소

 

Data Integrity

데이터 정규화는 데이터 무결성을 강화하는 목적도 가진다. 데이터 무결성(data integrity)은 데이터의 수명 주기 동안 정확성과 일관성을 유지하는 것을 의미한다.

 

Anomaly

데이터 이상 현상(anomaly)은 기대한 데이터와 다른, 이상 현상을 의미한다. 다음과 같은 3가지 현상이 있다.

Update Anomaly

갱신 이상(update anomaly)은 여러 행(레코드)에 걸쳐 동일한 데이터가 있을 때, 어떤 행을 갱신해야 하는지 논리적인 일관성이 없는 경우에 발생한다.

Insertion Anomaly

삽입 이상(insertion anomaly)은 데이터를 삽입하지 못하는 경우를 가리킨다. 예를 들어, 특정 데이터가 들어왔지만, NOT NULL인 항목이 비어있는 경우, 삽입 이상에 해당한다.

Deletion Anomaly

삭제 이상(deletion anomaly)은 데이터의 특정 부분을 지울 때 의도치 않게 다른 부분도 함께 지우는 이상 현상이다.

 

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