정규화(Normalization)와 반정규화(Denormalization)

정규화와 반정규화는 데이터베이스 설계에서 데이터 구조를 효율적으로 관리하기 위한 두 가지 상반된 기법입니다. 각 기법의 목적과 특징을 비교하여 설명하겠습니다.

정규화(Normalization)

정규화는 데이터의 중복을 제거하고, 데이터 무결성을 유지하며, 데이터를 구조적으로 효율적으로 설계하기 위한 기법입니다. 정규화를 통해 데이터베이스는 더 간결하고 일관되게 설계되며, 데이터 중복으로 인한 불필요한 저장 공간 사용을 줄일 수 있습니다.

정규화의 목적:

1. 데이터 중복 제거: 데이터를 중복 없이 효율적으로 관리하여 데이터 저장 공간을 줄이고 일관성을 유지합니다.
2. 데이터 무결성 유지: 중복된 데이터로 인해 발생할 수 있는 갱신 이상, 삭제 이상, 삽입 이상을 방지합니다.
3. 데이터베이스 구조의 간결성: 복잡한 데이터를 더 잘 관리할 수 있는 구조로 쪼개서 테이블 간의 관계를 정의합니다.

정규화의 단계:

1. 1NF (제1정규형): 모든 속성의 값이 원자값(하나의 값)을 가져야 하며, 중복된 데이터는 허용되지 않습니다.
2. 2NF (제2정규형): 1NF를 만족하면서 부분 함수 종속을 제거하여 모든 비주요 속성이 기본 키에 완전하게 종속되도록 합니다.
3. 3NF (제3정규형): 2NF를 만족하면서 이행적 함수 종속을 제거하여 비주요 속성 간의 종속성을 없앱니다.

정규화의 단점:

• 지나치게 정규화를 하면 테이블이 너무 많이 분리되면서, 복잡한 조인이 필요해져 조회 성능이 저하될 수 있습니다.

반정규화(Denormalization)

반정규화는 정규화된 테이블을 일부 통합하거나 데이터를 중복시켜 성능을 향상시키기 위한 기법입니다. 정규화된 데이터베이스는 데이터 무결성과 중복을 최소화하는 반면, 반정규화는 성능 향상을 위해 이러한 구조를 완화합니다.

반정규화의 목적:

1. 성능 향상: 정규화로 인해 발생할 수 있는 복잡한 조인을 줄이고, 조회 속도를 높이기 위해 일부 데이터 중복을 허용합니다.
2. 개발 및 운영의 단순화: 정규화된 구조를 다시 통합하거나 일부 데이터를 중복 저장하여 쿼리 실행을 단순화하고, 시스템의 운영 효율성을 높이기 위함입니다.

반정규화 방법:

• 테이블 통합: 자주 조인하는 두 개 이상의 테이블을 하나로 합쳐서 조회 성능을 높이는 방법.
• 중복 데이터 저장: 동일한 데이터를 여러 테이블에 중복 저장하여, 조회 시 빠르게 데이터를 검색할 수 있도록 하는 방법.
• 계산된 값 추가: 자주 계산되는 값(예: 합계, 평균 등)을 테이블에 미리 저장하여, 매번 계산하지 않고 조회할 수 있도록 하는 방법.

반정규화의 단점:

• 데이터 중복으로 인해 데이터 무결성 유지가 어려울 수 있습니다. (예: 한 데이터가 여러 테이블에 저장되면, 모든 테이블에서 동기화가 필요)
• 데이터 수정 시 관리가 복잡해질 수 있습니다.

정리

• 정규화: 데이터 중복을 최소화하고 무결성을 유지하기 위한 기법. 성능은 떨어질 수 있지만, 데이터의 일관성을 유지하고 이상 현상을 방지하는 장점이 있습니다.
• 반정규화: 성능 향상과 단순화를 위해 데이터를 중복하거나 테이블을 통합하는 기법. 성능은 향상되지만, 중복 데이터로 인해 데이터 무결성 유지가 어렵고 관리가 복잡해질 수 있습니다.

예시

정규화된 테이블 구조:

• 학생(학생ID, 이름, 학과ID)
• 학과(학과ID, 학과명)

반정규화된 테이블 구조:

• 학생(학생ID, 이름, 학과ID, 학과명)
  (학과명 데이터가 중복되지만, 조회 속도가 향상됨)

이처럼 정규화와 반정규화는 각각 데이터 무결성과 성능 최적화라는 목적을 위해 선택적으로 사용됩니다.