데이터베이스정규화

소개

데이터베이스 정규화에 관한 레포트입니다.

목차

없음

본문내용

○ 삭제 이상
한 튜플을 삭제함으로써 유지해야 될 정보까지도 삭제되는 연쇄 삭제(triggered deletion) 현상이 일어나게 되어 정보의 손실(loss of information)이 발생하게 되는데 이러한 현상을 삭제 이상(deletion anomaly)이라고 한다.
- 학번이 100인 학생의 과목 ‘C132’의 등록을 취소한다고 할 때, 자연히 학번 100인 튜플에서 과목번호 C132를 삭제해야 되는데 과목번호는 킷값에 포함되어 있기 때문에 과목번호만 삭제하지 못하고 튜플 전체를 삭제해야 된다. 그 결과 튜플이 삭제될 때 이 학생이 4학년이라는 정보까지도 함께 삭제될 것이다. 왜냐하면 이 튜플은 학생의 학년 정보를 가지고 있는 유일한 튜플이기 때문이다.
○ 삽입 이상
어떤 데이터를 삽입하려고 할 때 불필요하고 원하지 않는 데이터도 함께 삽입해야만 되고 그렇지 않으면 삽입이 되지 않는 현상을 삽입 이상(insertion anomaly)이라 한다.
- 새로 학번이 600인 학생의 학년이 2라는 사실만을 이 릴레이션에 삽입해 보자. 그러나 이 학생이 어떤 과목을 등록하지 않는 한 이 삽입은 성공할 수 없을 것이다. 왜냐하면 학번과 과목번호는 이 릴레이션의 기본 키인데 과목번호값이 없으면 킷값이 NULL이 되는 튜플을 삽입하는 것이 되기 때문이다. 만일 어떻게 해서라도 이 사실을 삽입해야 한다면 가상의 임시 과목번호를 함께 삽입해야만 한다.
○ 갱신 이상
중복된 튜플들 중에서 일부 튜플의 애트리뷰트값만을 갱신시킴으로써 정보의 모순성(inconsistency)이 생기는 현상을 갱신 이상(update anomaly)이라 한다.
- 학번이 300인 학생의 학년을 2에서 3으로 변경시킨다고 하자. 이 변경을 위해서는 이 릴레이션에 학번 300이 나타나 잇는 튜플 2개에 대해 학년의 값을 모두 갱신시켜야 한다. 만일 일부 튜플만 변경시킨다면 학번 300인 학생의 학년은 2와 3, 즉 두 가지 값을 갖게 되어 일관성이 없게 된다.
이와 같은 이상들이 일어나는 근본적인 이유는 여러 가지 상이한 종류의 정보를 하나의 릴레이션으로 표현하려 하기 때문이다. 즉, 애트리뷰트들간에 존재하는 여러 가지 종속 관계를 하나의 릴레이션으로 표현하려는 데서 무리가 발생하게 된 것이다.
따라서, 문제의 해결은 이러한 애트리뷰트들간의 종속성(dependency)을 분석해서 기본적으로 하나의 종속성이 하나의 릴레이션으로 표현되도록 분해하면 된다. 이러한 분해(decomposition) 과정을 정규화(normalization)라고 한다.
정규화의 기본 원칙
1) 정보의 무손실 표현이다.
하나의 스키마에서 다른 스키마로 변환시킬 때 정보의 손실이 있어서는 안 된다. 즉, 변환된 스키마가 표현하는 정보는 기본적으로 변환되기 전 스키마가 표현하는 정보를 모두 포함하고 있어야 된다. 거기에다 구조상으로는 더 바람직한 형태가 되어야 한다.
2) 데이터의 중복성이 감소되어야 한다.

참고자료

· 없음