데이터베이스 이상 현상(Anomalies) 정리

이상 현상(Anomalies) 정의

이상 현상은 데이터베이스에서 정규화가 제대로 이루어지지 않았을 때 발생하는 데이터 무결성의 문제를 말합니다. 테이블 설계가 잘못되면, 데이터 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산에서 예상치 못한 문제들이 발생할 수 있습니다. 이상 현상은 주로 중복 데이터로 인해 발생하며, 이를 방지하기 위해 데이터베이스는 정규화를 통해 구조화됩니다.

이상 현상의 종류

1. 삽입 이상(Insert Anomaly)
   • 정의: 새로운 데이터를 삽입할 때, 불필요한 데이터까지 함께 삽입해야 하거나 필요한 데이터를 삽입할 수 없는 문제.
   • 예시: 학생 테이블에 학생 정보를 입력하려는데, 그 학생이 아직 수업을 듣지 않아 수업 정보를 입력할 수 없을 때 발생.
2. 삭제 이상(Delete Anomaly)
   • 정의: 데이터를 삭제할 때, 의도하지 않은 다른 데이터도 함께 삭제되는 문제.
   • 예시: 특정 학생의 정보를 삭제할 때 그 학생이 등록한 수업 정보까지 함께 삭제되는 상황.
3. 갱신 이상(Update Anomaly)
   • 정의: 데이터를 갱신할 때, 동일한 정보가 여러 곳에 중복 저장되어 있어 일관되게 수정되지 않으면 데이터 불일치가 발생하는 문제.
   • 예시: 학생의 주소가 여러 레코드에 중복 저장되어 있을 때, 일부 레코드에서만 주소가 수정되면 데이터가 불일치하게 됨.

이상 현상의 해결 방법

• 정규화(Normalization): 테이블을 분해하여 중복 데이터를 최소화하고, 데이터 무결성을 보장하는 방식입니다. 이상 현상을 방지하기 위해 정규화를 통해 테이블을 올바르게 설계합니다.
• 정규화 단계:
  • 제1정규형(1NF): 테이블의 각 필드는 원자 값을 가져야 하며, 중복되는 데이터는 허용되지 않음.
  • 제2정규형(2NF): 부분 함수 종속성을 제거하여 기본 키에 종속된 속성만 포함.
  • 제3정규형(3NF): 이행적 함수 종속성을 제거하여 비주요 속성 간의 종속성을 없앰.

결론

이상 현상은 비정규화된 데이터베이스에서 발생하는 문제로, 데이터를 삽입, 삭제, 갱신할 때 무결성에 문제가 생기는 것을 의미합니다. 정규화를 통해 이러한 이상 현상을 예방하고, 데이터베이스의 무결성과 일관성을 유지할 수 있습니다.