커널360 기술블로그 초안 (신종민)

_posts/2023-11-27-database-normalization.md

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+title: 데이터베이스 정규화 초급
+author: 신종민
+categories: 기술세미나
+banner:
+  image: https://github.com/Kernel360/blog-image/blob/main/2023/1127/Cover.jpeg
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+tags: [데이터베이스, 정규화, database 정규화, database normalization]
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+# 10분 기술세미나 
+
+주제: 데이터베이스 정규화
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+안녕하세요. 커널360 백엔드 1기 4셀 신종민입니다.<br>
+
+제가 이번에 준비한 발표 주제는 데이터베이스의 정규화에 관한 내용입니다.<br>
+부트업과 해커톤, 그리고 End to End 프로젝트를 거치면서 데이터베이스에 대해서 모르는 점이 많다는 점을 깨달았습니다.<br> 파이널 프로젝트 외에도 앞으로도 백엔드 개발자로서 반드시 알아야 한다는 점을 깨닫고 데이터베이스에 대해 잘 알고싶어 발표 주제를 정하게 되었습니다.
+
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+## 1. 정규화의 정의
+정규화란 무엇일까요? 위키피디아에서는 다음과 같이 나왔습니다.
+
+> 관게형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스
+
+> 크고, 제대로 조직되지 않은 테이블들과 관계들을 작고 잘 조직된 테이블과 관계들로 나누는 것
+
+> Database normalization is a database schema design technique, by which an existing schema is modified to minimize redundancy and dependency of data.(데이터베이스 정규화를 통해 데이터의 중복과 의존성을 최소화할 수 있다.)
+
+이라고 합니다. 
+
+정규화는 데이터베이스 설계에서 중요한 개념 중 하나로, 중복을 최소화하고 데이터를 구조화하는 프로세스입니다. 이를 통해 데이터베이스의 효율성을 높이고 무결성을 유지할 수 있습니다.
+
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+## 2. 정규화의 목적
+데이터베이스 정규화의 구체적인 목적은 다음과 같습니다.
+- 데이터베이스의 변경 시 `이상현상` 제거
+- 데이터베이스 구조 확장 시 재 디자인 최소화
+- 사용자에게 데이터 모델을 더욱 의미있게 만듦
+- 다양한 질의 지원
+- 주된 목적은 중복을 최소화하고 데이터의 무결성을 유지하는 것.
+
+여기서 주요한 개념을 짚고 넘어가야 할 것 같습니다.
+첫 번째로 이상현상입니다. 
+### 이상현상이란?
+테이블의 수정시 발생하는 원치 않는 부작용을 이상현상이라고 한다.
+이상현상에는 갱신이상, 삽입 이상, 삭제 이상이 있다.
+
+1. 삽입이상: 자료를 삽입할 때 의도하지 않은 자료까지 삽입해야만 테이블에 추가가 가능한 현상을 말한다.
+2. 갱신이상: 중복된 데이터 중 일부만 수정되어 데이터 모순이 일어나는 현상
+3. 삭제이상: 어떤 정보를 삭제하면, 의도하지 않은 다른 정보까지 삭제되어버리는 현상
+
+---
+## 3. 정규화의 단계
+정규화의 단계는 제1정규화, 제2정규화, 제3정규화, BCNF정규화, 제4정규화, 제5정규화로 총 6단계가 있으며 실무에서는 보통 제3정규화나 BCNF 정규까지 진행한다고 합니다.
+
+정규화는 단계적으로 이루어지며 각 단계는 특정한 종속성을 해결하고 데이터의 일관성을 향상시킵니다.
+
+### 제1정규화
+제1정규화란 테이블의 컬럼이 원자값을 갖도록 하는 것입니다.
+우리가 일 대 다 연관관계를 설정할 때, 객체는 일 쪽이 다 쪽의 객체를 포함하는 반면에,
+관계 테이블은 다 대 일 관계에서 일의 키를 '다'쪽이 foreign 키로 가지고 있는 것과 관련이되어 있습니다.
+
+제1정규화를 달성하지 않으면 어떤 문제가 있을까요? 즉 하나의 컬럼이 원자화되지 않거나, 동일한 값을 가지는 컬럼이 여러 가지가 나타나게 된다면 어떤 문제가 생길까요?
+
+
+제1정규화를 지키지 않으면 데이터베이스에서 어떤 문제가 발생할 수 있는지를 예시를 통해 자세하게 설명하겠습니다.
+
+제1정규화의 주요 목표는 각 컬럼이 원자적인 값을 가져야 한다는 것입니다. 즉, 각 컬럼의 값은 더 이상 분해되거나 중첩되지 않아야 합니다. 제1정규화를 위반하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
+
+### 예시
+
+고객 정보를 저장하는 테이블이 있다고 가정해봅시다.
+
+| 고객ID | 이름      | 전화번호           |
+|--------|----------|--------------------|
+| 1      | 홍길동   | 010-1234-5678     |
+| 2      | 김영희   | 02-9876-5432      |
+| 3      | 이철수   | 010-1111-2222     |
+
+이 테이블은 초기에는 제1정규화를 따르고 있습니다. 그러나 만약 전화번호 컬럼에 여러 전화번호를 저장하려고 한다면, 제1정규화를 위반하게 됩니다.
+
+| 고객ID | 이름      | 전화번호           |
+|--------|----------|--------------------|
+| 1      | 홍길동   | 010-1234-5678     |
+| 2      | 김영희   | 02-9876-5432      |
+| 3      | 이철수   | 010-1111-2222, 02-3333-4444  |
+
+위의 예시에서는 고객ID 3의 레코드에서 전화번호가 두 개 이상이면서 컬럼에 여러 전화번호가 중첩되어 저장되어 있습니다. 이는 제1정규화를 위반한 상태입니다.
+
+### 문제점
+
+1. **데이터 중복성**: 전화번호 정보가 중첩되어 저장되면서 데이터 중복이 발생합니다. 이로 인해 `데이터 일관성`이 깨질 수 있습니다.
+
+2. **검색 및 정렬 어려움**: 특정 전화번호를 검색하거나 정렬하는 것이 어려워집니다. 또한 이러한 중첩된 데이터를 처리하는 `쿼리 작성이 복잡`해집니다.
+
+3. **확장성 문제**: 새로운 전화번호를 추가하거나 기존 전화번호를 수정할 때 일관성을 유지하기 어려워집니다.
+
+이처럼 제1정규화를 위반하면 데이터의 일관성과 유지보수가 어려워지는 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 각 컬럼은 원자적인 값을 가져야 하며, 필요한 경우 별도의 테이블을 생성하여 관계를 맺어주는 것이 좋습니다.
+
+---
+### 제2정규화
+제2정규화를 쉽게 설명하자면, 현재 테이블의 주제와 관련이 없는 컬럼을 별도의 테이블로 분리하는 작업을 말합니다. 
+제2정규화는 기본 키가 `복합키`로 되어있는 경우, 한 필드가 기본키를 이루는 일부 필드에 종속되는 현상이 있을 때 `부분 종속성`이 있다고 하는데, 이 부분 종속성을 제거하는 과정을 제2정규화라고 합니다.
+> 따라서 부분 함수 종속성은 기본키가 `복합키`로 되어 있을 경우 발생합니다.
+
+> 완전 함수 종속성: 모든 속성이 기본 키에 종속됐을 경우 완전 함수 종속성이 있다고 합니다.
+
+제2정규화를 이해하기 위해, 우선 제2정규화가 지켜지지 않은 상황에서 발생할 수 있는 문제를 예시를 통해 살펴보겠습니다.
+
+### 예시
+
+고객과 주문 정보를 저장하는 테이블이 있다고 가정해봅시다.
+
+**고객 테이블 (Customer Table):**
+
+| 고객ID | 이름      | 주소                |
+|--------|----------|---------------------|
+| 1      | 홍길동   | 서울 강남구         |
+| 2      | 김영희   | 부산 해운대구       |
+| 3      | 이철수   | 인천 남동구         |
+
+**주문 테이블 (Order Table):**
+
+| 고객ID | 주문일자   | 상품        | 가격   |
+|--------|------------|-------------|--------|
+| 1      | 2022-01-01 | 노트북      | 1,500,000|
+| 2      | 2022-01-02 | 스마트폰    | 800,000|
+| 1      | 2022-01-03 | 테블릿      | 600,000|
+| 3      | 2022-01-04 | 노트북    | 1,000,000|
+
+여기서 주문 테이블은 고객 테이블과 관련이 있습니다. 그러나 주문 테이블에서는 각 주문의 상품과 가격 정보가 함께 저장되어 있습니다.
+
+### 문제점
+
+1. **부분 종속성**: 위의 주문 테이블은 (고객ID, 주문일자, 상품)이 복합키를 이루는데요, 상품의 가격은 기본키가 아닌 일부 컬럼인 상품에만 종속되어 있습니다.
+
+2. **데이터 중복성**: 같은 상품을 여러 번 주문 했을 경우 같은 상품에 대한 가격이 곳곳에 흩어져 중복되어 저장되어 있습니다.
+
+### 제2정규화의 적용
+
+제2정규화는 부분 종속성을 해결하기 위한 것입니다. 주문 테이블을 정규화하여 두 개의 테이블로 나누어 보겠습니다.
+
+**고객 테이블 (Customer Table):**
+
+| 고객ID | 이름      | 주소                |
+|--------|----------|---------------------|
+| 1      | 홍길동   | 서울 강남구         |
+| 2      | 김영희   | 부산 해운대구       |
+| 3      | 이철수   | 인천 남동구         |
+
+**주문 테이블 (Order Table):**
+
+| 고객ID | 주문일자(년-월-일))| 상품 ID|
+|--------|------------|--------|
+| 1 | 2022-01-01 | 1001    |
+| 2 | 2022-01-02 | 1002    |
+| 1 | 2022-01-03 | 1003    |
+| 3 | 2022-01-04 | 1001    |
+
+**상품 테이블 (Product Table):**
+
+| 상품ID | 상품        | 가격(원)   |
+|--------|-------------|--------|
+| 1001    | 노트북      | 1,500,000   |
+| 1002    | 스마트폰    | 800,000    |
+| 1003    | 테블릿      | 600,000    |
+| 1004    | 데스크탑    | 2,000,000   |
+
+이렇게 분리된 테이블은 각 테이블이 각자의 의미를 가지며, 부분 종속성 문제가 해결됩니다. 고객 테이블은 주문 테이블에 대해 부분 종속성이 없어지고, 데이터 중복성이 줄어들어 더 효율적인 데이터 관리가 가능해집니다.
+
+
+---
+### 제3정규화
+제3정규화는 `이행함수 종속성`을 제거하는 과정을 말합니다. 이행하수 종속성이란 어느 컬럼이 기본 키가 아닌 다른 컬럼에 정속되는 현상을 말합니다.
+
+
+자세한 예시를 통해 이행함수 종속성을 이해해보겠습니다.
+
+고려할 테이블은 학생과 학과에 대한 정보를 담고 있는 테이블입니다.
+
+**학생 테이블 (Students Table):**
+
+| 학번   | 이름   | 전공   |
+|--------|--------|--------|
+| 1001   | 홍길동 | 컴퓨터과학 |
+| 1002   | 김영희 | 경영학   |
+| 1003   | 이철수 | 전자공학 |
+
+여기서 학번은 이름을 결정하고, 이름은 전공을 결정합니다. 이 경우, 학번 → 이름, 이름 → 전공이 성립합니다.
+
+이제 이를 정규화하기 위해 학번과 이름을 가지는 테이블과 이름과 전공을 가지는 테이블로 나누어 보겠습니다.
+
+**학생 테이블 (Students Table):**
+
+| 학번   | 이름   |
+|--------|--------|
+| 1001   | 홍길동 |
+| 1002   | 김영희 |
+| 1003   | 이철수 |
+
+**전공 테이블 (Major Table):**
+
+| 이름   | 전공   |
+|--------|--------|
+| 홍길동 | 컴퓨터과학 |
+| 김영희 | 경영학   |
+| 이철수 | 전자공학 |
+
+이제 학번과 이름이 하나의 테이블에서 다른 테이블로 분리되었습니다. 이를 통해 학번이 이름에, 이름이 전공에 이행함수 종속되던 문제를 해결할 수 있습니다. 이렇게 데이터 중복성을 최소화하고 테이블 간의 의미 있는 관계를 유지하며 정규화가 이뤄진 것입니다.
+
+---
+## 마무리
+적절한 수준의 데이터베이스 정규화로 데이터를 중복되지 않고 이상현상이 발생하지 않도록 할 수 있습니다.
+하지만 정규화를 하면 join 연산의 필요성도 늘어나서 비정규화 과정을 거치는 사례도 있는만큼 상황에 맞는 적절한 전략이 필요합니다.