데이터 모델과 SQL

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정규화

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이상현상

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정규화 절차

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반정규화

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관계와 조인

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트랜잭션

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식별관계 vs 비식별관계

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NULL

정규화

이상 현상을 해결하기 위해 데이터를 분해하는 과정

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데이터 중복 최소화

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데이터 유연성 최대화

정규화 각 절차에서 수행하는 작업 외우기

1정규화	2정규화	3정규화	BCNF	4정규화	5정규화
도	부	이	결	다	조

이상현상

데이터의 중복성과 종속성으로 인해 발생하는 현상

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종류

이상 현상	설명
삽입 이상 (Insertion Anomaly)	데이터를 추가하기 위해 필요한 정보가 부족하여 발생하는 현상
갱신 이상 (Update Anomaly)	데이터 일부를 업데이트할 때 일관성이 없는 데이터 변경이 발생하는 현상
삭제 이상 (Deletion Anomaly)	특정 행을 삭제할 때 원치 않는 데이터 손실이 발생하는 현상

정규화 절차

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제1정규화

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제2정규화

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제3정규화

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BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

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제4정규화

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제5정규화

제1정규화

각 열이 원자적(Atomic)인 값을 가지도록 테이블을 분해하는 과정

각 열에는 하나의 값만 포함되어야 합니다. 만약 여러 값을 포함하고 있다면 이를 별도의 행으로 분리합니다.

제2정규화

부분 함수 종속이 없는 상태로 테이블을 분해하는 과정

제3정규화

이행 함수 종속이 없는 상태로 테이블을 분해하는 과정

BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

모든 결정자가 후보 키(candidate key)인 상태로 테이블을 재구성하는 과정

제4정규화

다치 종속성이 제거하기 위해 테이블을 분해하는 과정

제5정규화

조인 종속성이 제거하기 위해 테이블을 분해하는 과정

함수적 종속성

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부분 함수 종속성

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완전 함수 종속성

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이행(전이) 함수 종속성

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다치 함수 종속성

부분 함수 종속성

한 속성이 다른 속성의 일부에 대해만 함수적으로 종속 : (A,B) C + B D

완전 함수 종속성

한 속성이 다른 속성의 모든 부분에 대해 함수적으로 종속 : (A,B) C

이행(전이) 함수 종속성

한 속성이 다른 속성을 통해 간접적으로 함수적으로 종속 : ABC

다치 함수 종속성

한 속성이 2개 이상의 속성을 함수적으로 종속

정규화의 한계(문제점)

엔터티를 너무 많이 분해하면, 조회 시 잦은 조인을 유발한다. 조회 성능 저하 유발(속도 느려짐)

정규화의 한계를 해결하기 위해서 반정규화를 할 수 있다.

반정규화

정규화된 엔터티를 합치거나 중복 데이터를 허용하는 과정

조인 최소화 조회 성능(속도) 향상

데이터 모델의 유연성 저하

반정규화가 필요한 경우

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요약/집계 정보가 요구되는 경우

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특정 범위의 데이터만 자주 조회하는 경우

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다량의 범위를 자주 처리하는 경우

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정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우

반정규화 기법

계산된 컬럼 추가

테이블 수직 분할

테이블 수평 분할

테이블 병합

반정규화 기법	설명
계산된 컬럼 추가	“합계, 평균 등 자주 사용되는 계산된 데이터를 매번 조인 및 함수 사용을 하지 않고 배치를 돌려 미리 계산한 값을 컬럼에 추가해두는 기법” 조회 성능을 향상시키고, 복잡한 연산을 줄여줌.
테이블 수직 분할	“컬럼을 기준으로 분할”. 한 테이블의 컬럼을 두 개 이상의 테이블로 나누는 기법. 자주 사용하는 컬럼과 그렇지 않은 컬럼을 별도의 테이블로 분리하여 조회 성능을 향상시킴.
테이블 수평 분할	“값을 기준으로 분할”. 한 테이블의 로우를 두 개 이상의 테이블로 나누는 기법. 자주 사용되는 로우와 그렇지 않은 로우를 별도의 테이블로 분리하여 조회 성능을 향상시킴.
테이블 병합	두 개 이상의 테이블을 하나의 테이블로 합치는 기법. 여러 테이블 간의 조인을 줄여서 조회 성능을 향상시킴. 단, 데이터 중복이 발생할 수 있음.

파티션(Partition) 기법

대용량의 데이터를 더 작은 논리적 단위로 분할하여 데이터 성능을 향상시키는 기법

파티션 기법	설명
Range Partition	연속된 범위를 기반으로 데이터를 분할하여 파티션을 생성함.
List Partition	목록에 따라 데이터를 분할하여 파티션을 생성함.
Hash Partition	해시 함수를 사용하여 데이터를 분할하여 파티션을 생성함.
Composite Partition	두 개 이상의 파티션 키를 조합하여 데이터를 분할함.

Super Type & Sub Type

부모와 자식 간의 관계로, 상위 엔터티와 하위 엔터티를 나타내는 개념

ex) 고객 엔터티

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Super Type : 고객 엔터티

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Sub Type : 개인 고객 엔터티

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Sub Type : 법인 고객 엔터티

Super Type & Sub Type 변환 방법

변환 방법	설명
OneToOne Type	- 하위 유형들이 상위 유형과 일대일 관계를 가짐. - 테이블 수 : 개별 테이블 [ 슈퍼(1), 서브(1) ] - 조인 성능 : 나쁨 조인 많이 발생
Plus Type	- 하위 유형들이 서로 중복되지 않고, 상위 유형과 일대다 관계를 가짐. - 테이블 수 : 개별 테이블 [ 슈퍼(1), 서브(1) ] - 조인 성능 : 나쁨 조인 많이 발생
Single Type	- 하위 유형들이 서로 중복될 수 있고, 상위 유형과 다대다 관계를 가짐. - 테이블 수 : 단일 테이블 [ 슈퍼+서브(1) ] - 조인 성능 : 좋음 * 입출력 성능 나쁨

관계와 조인

관계(Relationship)

관계형 데이터베이스에서는 엔터티간의 연결을 관계로 정의한다.

엔터티간의 관계는 아래의 기준으로 변환한다.

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M:N (다대다)의 관계는 엔터티로 변환한다.

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1:N (일대다)의 관계는 외래키로 변환한다.

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1:1 (일대일)의 관계는 외래키로 변환한다.

ex) “회원이 상품을 주문할 수 있다.”

“주문” 이 관계가 되고, “주문” 엔터티로 생성한다.

조인

2개 이상의 테이블들을 결합하여 하나의 결과 집합으로 가져오는 연산

조인

정규화&반정규화와 조인

정규화를 하면 테이블들이 여러 개로 쪼개지기 때문에, 결함된 의미를 갖는 데이터를 조회하기 위해서 여러 테이블을 조인해야하기 때문에, 조인에 따른 조회 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위해, 적절하게 반정규화를 하여 테이블을 병합하게 되면 조인없이도 조회가 가능하여 조회 성능을 향상 시킬 수 있다.

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정규화 

◦

데이터의 무결성과 일관성 

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조회 성능  

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반정규화

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데이터의 무결성과 일관성  

◦

조회 성능  

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트랜잭션

데이터베이스에서 수행되는 작업의 논리적 단위

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하나 이상의 SQL 명령문을 포함

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ACID 속성을 준수하여 실행되어야함.

트랜잭션 특징

특징	설명
원자성 (Atomicity)	트랜잭션은 모든 작업이 완료되거나 전혀 수행되지 않아야 합니다. 즉, 트랜잭션 내의 모든 작업은 원자적으로 실행되어야 합니다.
일관성 (Consistency)	트랜잭션의 수행 전과 후에 데이터베이스는 일관된 상태를 유지해야 합니다. 즉, 트랜잭션이 실행되는 동안 데이터베이스의 일관성이 유지되어야 합니다.
격리성 (Isolation)	동시에 실행되는 여러 트랜잭션은 서로 영향을 미치지 않고 독립적으로 실행되어야 합니다. 즉, 한 트랜잭션의 결과가 다른 트랜잭션에 영향을 주지 않아야 합니다.
지속성 (Durability)	트랜잭션이 성공적으로 완료된 경우, 해당 결과는 영구적으로 유지되어야 합니다. 즉, 트랜잭션이 커밋된 후에는 그 결과가 지속되어야 합니다.

식별관계 vs 비식별관계

식별 관계 : 실선으로 나타낸다.

비식별 관계 : 점선으로 나타낸다.

식별자 관계

부모 엔터티의 기본 키가 자식 엔터티의 고유키(주 식별자)로 사용되는 관계

비식별자 관계

부모 엔터티의 기본 키가 자식 엔터티의 고유키(주 식별자)로 사용되지 않는 관계

강한 개체 VS 약한 개체

특징	강한 개체 (Strong Entity)	약한 개체 (Weak Entity)
식별자	자체적인 식별자가 있음	부모 엔터티에 의존적이며, 자체적인 식별자가 없음
독립성	독립적으로 존재할 수 있음	부모 엔터티와 관련이 있으며, 부모 엔터티 없이 존재할 수 없음
생성 규칙	자신의 식별자를 생성할 수 있음	부모 엔터티의 식별자와 연결된다. 식별자 생성 규칙이 필요함
생명 주기	독립적인 생명 주기를 가질 수 있음	부모 엔터티와 연관된 생명 주기를 가짐
예시	자동차 (차량번호, 모델, 제조사)	주문 상세 (주문번호, 상품번호, 수량)
	학생 (학번, 이름, 전공)	영화 평점 (영화ID, 사용자ID, 평점)
	주문 (주문번호, 날짜, 가격)	게시글 댓글 (게시글ID, 사용자ID, 내용)

NULL

값이 존재하지 않음을 나타내는 것.

NULL 관련 사항

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NULL 과의 연산

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NULL 처리 함수

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COUNT() 함수와 NULL 관계

NULL 과의 연산

NULL + ? = NULL

NULL 과 다른 값을 어떤 연산을 하여도 결과는 NULL 이다.

실제로는 NULL 과 연산이 발생하지 않도록 NULL 처리 함수를 사용하는 것을 권장한다.

NULL 처리 함수

값이 NULL 일 때, 다른 값으로 대체하는 함수

DBMS	함수	설명
Oracle	NVL(expr1, expr2)	expr1이 NULL이면 expr2를 반환하고, 그렇지 않으면 expr1을 반환합니다.
	NVL2(expr1, expr2, expr3)	expr1이 NULL이 아니면 expr2를, 그렇지 않으면 expr3를 반환합니다.
	COALESCE(expr1, expr2, ...)	NULL이 아닌 첫 번째 인수를 반환합니다.
MySQL	IFNULL(expr1, expr2)	expr1이 NULL이면 expr2를 반환하고, 그렇지 않으면 expr1을 반환합니다.
	COALESCE(expr1, expr2, ...)	NULL이 아닌 첫 번째 인수를 반환합니다.
MS SQL Server	ISNULL(expr1, expr2)	expr1이 NULL이면 expr2를 반환하고, 그렇지 않으면 expr1을 반환합니다.
	COALESCE(expr1, expr2, ...)	NULL이 아닌 첫 번째 인수를 반환합니다.

이러한 함수들을 사용하여 각 데이터베이스 시스템에서 NULL 값을 처리할 수 있습니다.

COUNT() 함수와 NULL 관계

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COUNT() 함수

테이블의 행의 수(개수)를 반환하는 함수

함수	설명
COUNT(*)	테이블에 있는 모든 레코드의 수를 반환합니다.
COUNT(column)	지정된 열의 값이 NULL이 아닌 레코드의 수를 반환합니다.
COUNT(DISTINCT column)	지정된 열의 중복되지 않는 값들의 수를 반환합니다.

이러한 함수들을 사용하여 특정 열이나 레코드의 수를 계산하고, 중복을 제거한 값을 세는 등 다양한 집계 작업을 수행할 수 있습니다.