데이터베이스 정규화와 반정규화Database Normalization vs. Denormalization
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들어가기 전에 🔗
이번 시간에는 데이터를 체계적으로 정리하는 기술, 바로 데이터베이스
정규화(Normalization)
에 대해 알아보겠습니다.
그리고 왜 때로는 그 원칙을 거슬러, 의도적으로 데이터를 중복시키는 반정규화(Denormalization)
를 수행하는지에 대해서도 함께 탐구해 보겠습니다.데이터베이스를 처음 설계할 때, 우리는 종종 모든 정보를 하나의 거대한 테이블에 담고 싶은 유혹에 빠집니다.
하지만 이런 설계는 곧 데이터의 불일치와 유지보수의 어려움이라는 큰 문제로 이어집니다.
정규화는 이러한 문제를 해결하기 위한, 데이터를
잘
나누는 기술입니다.🚀
정규화(Normalization): 데이터의 중복을 제거하라 🔗
정규화
는 데이터베이스의 테이블을 설계할 때, 데이터의 중복을 최소화
하고 데이터의 무결성을 보장
하기 위해 테이블을 구조화하는 과정입니다.
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무결성이란 데이터가 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 상태를 의미합니다.✅
정규화의 단계 (Normal Forms) 🔗
정규화는 여러 단계로 이루어져 있으며, 보통 3차 정규형까지 만족하면 '정규화되었다'고 말합니다.
- 제1정규형 (1NF)테이블의 모든 컬럼은원자적인 값만을 가져야 합니다. 하나의 칸에 여러 개의 값이 들어갈 수 없다는, 가장 기본적인 규칙입니다. (예: '취미' 컬럼에 '농구, 축구'를 함께 넣을 수 없습니다.)
- 제2정규형 (2NF)제1정규형을 만족하고,부분 함수 종속을 제거해야 합니다. 즉, 기본 키의 일부에만 종속되는 컬럼은 별도의 테이블로 분리해야 합니다. (위의 학생-수강 예시에서, 학생의 이름과 학과는 '수강 ID'가 아닌 '학번'이라는 기본 키의 일부에만 종속되므로 분리해야 합니다.)
- 제3정규형 (3NF)제2정규형을 만족하고,이행적 종속을 제거해야 합니다. 기본 키가 아닌 일반 컬럼에 종속되는 컬럼은 별도의 테이블로 분리해야 합니다. (예: '수강 정보' 테이블에 학생의 '지도교수' 정보가 있다면, 지도교수는 학생에 의해 결정되므로 학생 정보 테이블로 옮겨야 합니다.)
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반정규화(Denormalization): 때로는 규칙을 깨뜨려라 🔗
정규화는 데이터의 무결성을 지키는 훌륭한 원칙이지만, 때로는
성능
에 좋지 않은 영향을 줍니다.
테이블을 잘게 나눌수록, 원하는 데이터를 얻기 위해 여러 테이블을 연결하는 JOIN 연산
이 많아지기 때문입니다.
JOIN은 데이터베이스에서 매우 비용이 큰 작업 중 하나입니다.반정규화
는 이렇게 지나친 정규화로 인해 저하된 조회 성능을 향상시키기 위해, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하고 테이블을 통합하거나 데이터의 중복을 허용하는 과정
입니다.데이터의 조회가 매우 빈번하게 일어나고, 이로 인한 성능 저하가 심각할 때 사용합니다.
또한, 데이터의 변경이 거의 일어나지 않아 데이터 불일치의 위험이 적은 경우에 고려할 수 있습니다.
(예: 통계 분석을 위한 데이터 웨어하우스, 월별 랭킹 보드 등)
결국 반정규화는
조회 성능 향상
이라는 이점과 데이터 일관성 저하
라는 비용 사이의 트레이드오프
를 고려한 전략적인 선택입니다.
정규화와 반정규화
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주요 면접 예상 질문 🔗
정규화와 반정규화는 데이터베이스 설계의 기본 철학이므로, 그 차이와 트레이드오프를 묻는 질문이 자주 나옵니다.
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1. 데이터베이스 정규화란 무엇이며, 왜 필요한가요? 🔗
정규화의 핵심 목표를 명확히 설명하는 것이 중요합니다.
정규화는 데이터베이스 테이블을 설계할 때,데이터의 중복을 최소화하고무결성을 보장하기 위해 테이블을 구조화하는 과정입니다. 데이터 중복으로 인해 발생할 수 있는 삽입, 갱신, 삭제 이상의데이터 불일치 문제를 방지하고, 데이터베이스의 구조를 더 안정적이고 유지보수하기 쉽게 만들기 위해 반드시 필요합니다.
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2. 반정규화는 어떤 경우에 고려하며, 그로 인한 장단점은 무엇인가요? 🔗
트레이드오프 관계를 이해하고 있는지를 확인하는 질문입니다.
반정규화는 정규화로 인해 조회 성능이 저하될 때, 특히JOIN 연산이 너무 많아져 병목 현상이 발생할 때고려합니다. 의도적으로 데이터의 중복을 허용하거나 테이블을 통합하여 JOIN의 수를 줄이는 방식입니다.장점은 원하는 데이터를 더 빠르게 조회하여시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 하지만단점으로는 데이터의 중복이 발생하므로데이터 일관성을 유지하기가 더 어려워지고, 데이터 수정 시 여러 곳을 함께 변경해야 하는유지보수 비용이 증가한다는 점이 있습니다.
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결론 🔗
오늘은 데이터를 정리하는 원칙인 정규화와, 때로는 그 원칙을 거스르는 반정규화에 대해 알아보았습니다.
- 정규화는 데이터의중복을 제거하여데이터의 무결성을 지키는 과정입니다.
- 반정규화는조회 성능을 향상시키기 위해 의도적으로데이터를 중복시키는 과정입니다.
- 두 개념은 데이터 일관성과조회 성능사이의트레이드오프관계에 있으며, 정답은 없습니다.
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