19｜제1~제5정규형·BCNF·반정규화·파티셔닝

정규화는 릴레이션에 반복되는 데이터와 부적절한 종속 관계를 줄여 삽입·삭제·갱신 이상을 방지하는 과정입니다. 비정규 릴레이션에서 시작하여 원자값, 함수적 종속, 다치 종속과 조인 종속을 차례로 검토하면서 더 높은 정규형으로 변환합니다.

그러나 실제 데이터베이스에서는 무결성과 중복 최소화만큼 조회 성능과 운영 편의성도 중요합니다. 지나치게 세분된 테이블로 인해 조인이 증가하거나 대량 데이터 처리 성능이 저하되면 일부 중복을 의도적으로 허용하는 반정규화를 적용할 수 있습니다. 이 장에서는 제1정규형부터 제5정규형까지의 조건과 BCNF를 정리하고, 반정규화와 테이블 병합·분할·추가, 파티셔닝과 데이터베이스 클러스터링을 살펴봅니다.

정규화는 어떤 순서로 진행되는가?

정규화는 비정규 릴레이션에서 시작하여 각 단계에서 문제가 되는 종속 관계를 제거하는 방식으로 진행됩니다. 상위 정규형은 원칙적으로 이전 단계의 정규형 조건을 만족해야 합니다.

1. 비정규 릴레이션 → 제1정규형 — 반복 속성을 제거하고 모든 도메인 값을 원자값으로 구성합니다.
2. 제1정규형 → 제2정규형 — 복합 후보키 일부에만 종속되는 부분 함수적 종속을 제거합니다.
3. 제2정규형 → 제3정규형 — 비주요 속성을 거쳐 간접적으로 종속되는 이행 함수적 종속을 제거합니다.
4. 제3정규형 → BCNF — 슈퍼키가 아닌 결정자가 만드는 비자명 함수적 종속을 제거합니다.
5. BCNF → 제4정규형 — 결정자가 슈퍼키가 아닌 비자명 다치 종속을 제거합니다.
6. 제4정규형 → 제5정규형 — 후보키로부터 유도되지 않는 비자명 조인 종속을 제거합니다.

정규형	충족해야 할 핵심 조건	주요 제거 대상
제1정규형 1NF	모든 속성값이 원자값	반복 속성, 다중값 속성
제2정규형 2NF	1NF이며 모든 비주요 속성이 후보키에 완전 함수적으로 종속	부분 함수적 종속
제3정규형 3NF	2NF이며 비주요 속성이 후보키에 이행적으로 종속되지 않음	이행 함수적 종속
BCNF	모든 비자명 함수적 종속의 결정자가 슈퍼키	슈퍼키가 아닌 결정자
제4정규형 4NF	모든 비자명 다치 종속의 결정자가 슈퍼키	부적절한 다치 종속
제5정규형 5NF	모든 비자명 조인 종속이 후보키에 의해 유도됨	부적절한 조인 종속

제1정규형은 어떤 조건을 만족해야 하는가?

제1정규형(First Normal Form, 1NF)은 릴레이션의 모든 속성값이 더 이상 분해할 수 없는 원자값으로 구성된 상태입니다. 하나의 셀에 목록이나 여러 개의 값이 함께 저장되어 있으면 제1정규형을 만족하지 않습니다.

예를 들어 국가별 도시를 하나의 속성에 쉼표로 연결하여 저장하면 도시 속성이 여러 값을 가집니다. 이 경우 국가와 도시의 조합이 한 행에 하나씩 나타나도록 튜플을 분리합니다.

정규화 전 국가	정규화 전 도시	문제
대한민국	서울, 부산	하나의 속성에 두 개의 값이 저장됨
미국	워싱턴, 뉴욕	도시값을 개별적으로 처리하기 어려움
중국	베이징	해당 행은 원자값이지만, 같은 도시 속성에 다중값을 허용하는 전체 설계가 문제임

제1정규형의 국가	제1정규형의 도시
대한민국	서울
대한민국	부산
미국	워싱턴
미국	뉴욕
중국	베이징

제2정규형은 부분 함수적 종속을 어떻게 제거하는가?

제2정규형(Second Normal Form, 2NF)은 제1정규형을 만족하면서 모든 비주요 속성이 모든 후보키에 완전 함수적으로 종속된 상태입니다. 복합 후보키의 일부 속성만으로 일반 속성이 결정되면 부분 함수적 종속이 발생합니다.

고객아이디와 이벤트번호가 복합 기본키인 이벤트 응모 릴레이션을 가정합니다. 당첨번호는 고객과 이벤트의 조합에 의해 결정되지만 고객등급과 할인율은 고객아이디만으로 결정될 수 있습니다.

함수적 종속	종속의 종류	설명
{고객아이디, 이벤트번호} → 당첨번호	완전 함수적 종속	복합 키 전체가 있어야 당첨번호가 결정됨
고객아이디 → 고객등급	부분 함수적 종속	복합 키의 일부만으로 고객등급이 결정됨
고객아이디 → 할인율	부분 함수적 종속	복합 키의 일부만으로 할인율이 결정됨

부분 함수적 종속을 제거하려면 고객아이디에만 종속되는 고객등급과 할인율을 고객 테이블로 분리하고, 고객아이디와 이벤트번호에 함께 종속되는 당첨번호는 이벤트 응모 테이블에 남깁니다.

제3정규형은 이행 함수적 종속을 어떻게 제거하는가?

제3정규형(Third Normal Form, 3NF)은 제2정규형을 만족하면서 비주요 속성이 다른 비주요 속성을 거쳐 후보키에 간접적으로 종속되지 않는 상태입니다.

고객 테이블에서 고객아이디가 고객등급을 결정하고, 고객등급이 할인율을 결정한다면 고객아이디는 고객등급을 거쳐 할인율을 간접적으로 결정합니다.

함수적 종속	의미
고객아이디 → 고객등급	고객아이디에 따라 고객등급이 결정됨
고객등급 → 할인율	고객등급에 따라 할인율이 결정됨
고객아이디 → 할인율	고객등급을 거쳐 할인율이 이행적으로 종속됨

이행 함수적 종속을 제거하려면 고객아이디와 고객등급을 고객 테이블에 두고, 고객등급과 할인율을 별도의 등급 테이블로 분리합니다.

BCNF는 제3정규형과 무엇이 다른가?

BCNF(Boyce-Codd Normal Form)는 모든 비자명 함수적 종속에서 결정자가 슈퍼키인 정규형입니다. 제3정규형보다 결정자에 대한 조건이 더 엄격합니다.

예를 들어 고객아이디와 인터넷강의가 기본키이고, 담당강사번호가 인터넷강의를 결정한다고 가정합니다. 고객아이디와 담당강사번호의 조합도 튜플을 식별할 수 있어 후보키가 될 수 있지만, 인터넷강의는 슈퍼키가 아니면서 담당강사번호를 결정합니다.

항목	내용
후보키 1	{고객아이디, 인터넷강의}
후보키 2	{고객아이디, 담당강사번호}
문제가 되는 종속	인터넷강의 → 담당강사번호
BCNF 위반 이유	인터넷강의가 슈퍼키가 아닌 결정자이기 때문

BCNF를 만족시키려면 문제가 되는 함수적 종속인 인터넷강의 → 담당강사번호를 기준으로 릴레이션을 분해합니다. 인터넷강의와 담당강사번호는 강의담당 테이블에 두고, 고객의 강의 신청 정보는 고객별수강 테이블에 둡니다.

제4정규형과 제5정규형은 무엇을 제거하는가?

제4정규형은 다치 종속을 제거한다

제4정규형(Fourth Normal Form, 4NF)은 BCNF를 만족하면서 모든 비자명 다치 종속의 결정자가 슈퍼키인 상태입니다. 다치 종속은 하나의 결정자 값에 대해 서로 독립적인 여러 값의 집합이 대응되는 관계입니다.

예를 들어 한 직원이 여러 자격증과 여러 외국어를 서로 독립적으로 보유한다고 가정합니다. 직원·자격증·외국어를 하나의 테이블에 저장하면 자격증과 외국어의 모든 조합이 반복될 수 있습니다.

제5정규형은 조인 종속을 제거한다

제5정규형(Fifth Normal Form, 5NF)은 제4정규형을 만족하면서 모든 비자명 조인 종속이 후보키에 의해 유도되는 상태입니다. 프로젝션-조인 정규형(Projection-Join Normal Form, PJNF)이라고도 합니다.

하나의 릴레이션을 세 개 이상의 릴레이션으로 분해한 뒤 다시 조인했을 때 원래 데이터가 손실되거나 존재하지 않던 가짜 튜플이 생성되지 않아야 합니다. 이러한 무손실 조인을 보장하도록 릴레이션을 분해합니다.

정규형	주요 종속 관계	핵심 질문
BCNF	함수적 종속	모든 결정자가 슈퍼키인가?
제4정규형	다치 종속	서로 독립적인 다중값이 한 테이블에 함께 있는가?
제5정규형	조인 종속	분해와 재조인에서 정보 손실이나 가짜 튜플이 발생하는가?

반정규화란 무엇인가?

반정규화(Denormalization)는 정규화된 엔터티·속성·관계를 시스템의 성능 향상과 개발·운영의 단순화를 위해 의도적으로 통합하거나 중복시키는 데이터 모델링 기법입니다.

정규화를 수행하면 데이터 중복과 이상 현상을 줄일 수 있지만 테이블 수와 조인 횟수가 증가할 수 있습니다. 자주 실행되는 조회에서 여러 테이블을 반복적으로 조인해야 하거나 대량 데이터를 집계해야 한다면 반정규화를 검토합니다.

반정규화는 언제 검토하는가?

1. 데이터 조회 과정에서 디스크 입출력이 많아 성능이 저하될 때 검토합니다.
2. 데이터 무결성을 유지하면서도 반복적인 조인 비용이 지나치게 클 때 검토합니다.
3. 관계 경로가 지나치게 길어 조회를 위한 조인 횟수가 많을 때 검토합니다.
4. 대량의 집계나 통계 계산을 반복하여 수행해야 할 때 검토합니다.
5. 특정 데이터가 여러 화면과 업무에서 매우 빈번하게 조회될 때 검토합니다.

테이블 병합은 어떤 방식으로 수행하는가?

테이블 병합은 여러 테이블을 하나의 테이블로 통합하여 조인 횟수를 줄이는 반정규화 기법입니다. 관계의 대응 수와 업무 특성에 따라 적용 방식을 구분합니다.

기법	설명	검토 사항
1:1 관계 테이블 병합	일대일 관계에 있는 두 테이블을 하나로 통합	항상 함께 조회되고 속성의 선택성이 비슷한지 확인
1:M 관계 테이블 병합	일대다 관계의 테이블을 하나로 통합	부모 정보가 자식 행마다 반복될 수 있음
슈퍼타입·서브타입 테이블 병합	공통 속성과 하위 유형별 속성을 하나의 구조로 통합	NULL 값 증가와 유형별 속성 차이를 확인

테이블 분할은 수직 분할과 수평 분할로 어떻게 구분하는가?

테이블 분할은 하나의 큰 테이블을 여러 개의 더 작은 구조로 나누는 기법입니다. 분할 단위에 따라 수직 분할과 수평 분할로 구분합니다.

비교 항목	수직 분할	수평 분할
분할 기준	컬럼	행
대표 목적	자주 사용하는 컬럼의 접근 효율 향상	특정 범위의 행을 빠르게 조회
재결합 방법	공통 키를 이용한 조인	여러 행 집합의 결합
대표 사례	기본 정보와 대용량 상세 정보 분리	연도·지역·고객군별 데이터 분리

분할 키에 따른 파티셔닝 방식에는 무엇이 있는가?

테이블 파티셔닝은 큰 테이블을 여러 파티션으로 나누되 논리적으로는 하나의 테이블처럼 사용하는 기법입니다. 각 행을 어느 파티션에 저장할지는 분할 키와 분할 방식에 따라 결정합니다.

분할 방식	기준	대표 사례	주요 특징
범위 분할 Range	분할 키의 값 범위	날짜, 주문번호, 금액 구간	연속된 범위 조회에 유리
목록 분할 List	미리 지정한 값의 목록	국가, 지역, 사업부	범주가 명확한 데이터에 적합
해시 분할 Hash	해시 함수의 결과	고객번호, 계정번호	데이터를 비교적 고르게 분산
복합 분할 Composite	둘 이상의 분할 방식을 계층적으로 적용	날짜 범위 후 고객번호 해시 분할	각 분할 방식의 장점을 결합
라운드로빈 분할	행을 순서대로 각 노드나 파티션에 배분	병렬 데이터 처리 환경	분할 키가 필요하지 않고 균등 분산에 초점

데이터베이스 클러스터링은 무엇인가?

데이터베이스 클러스터링은 두 대 이상의 서버나 노드를 하나의 데이터베이스 시스템처럼 구성하는 기술입니다. 여러 서버가 데이터 처리 작업을 분담하거나 한 서버의 장애 발생 시 다른 서버가 서비스를 이어받도록 구성할 수 있습니다.

테이블 추가를 이용한 반정규화에는 무엇이 있는가?

테이블 추가는 기존 테이블의 데이터를 다른 목적의 테이블에 중복하거나 가공하여 저장하는 반정규화 기법입니다.

기법	설명	대표 목적
중복 테이블 추가	동일하거나 유사한 데이터를 다른 위치에 중복 저장	원격 조인 제거, 서버별 조회 성능 향상
집계 테이블 추가	합계·평균·건수 등 미리 계산한 결과 저장	통계와 집계 질의 성능 향상
이력 테이블 추가	변경 이전 값과 시점별 데이터를 별도로 저장	과거 상태 조회와 감사 추적
부분 테이블 추가	자주 사용하는 행이나 컬럼만 별도 테이블로 구성	디스크 입출력 감소
진행 테이블 추가	현재 처리 중이거나 진행 상태인 데이터만 별도로 저장	현재 업무 데이터의 빠른 조회

컬럼을 추가하는 반정규화에는 무엇이 있는가?

컬럼 추가는 반복적인 조인이나 계산을 줄이기 위해 다른 테이블의 값이나 계산 결과를 현재 테이블에 함께 저장하는 기법입니다.

기법	설명	주의점
중복 컬럼 추가	조인 대상 테이블의 컬럼을 현재 테이블에도 저장	원본값 변경 시 동기화 필요
파생 컬럼 추가	계산 결과를 미리 저장	기초값 변경 시 재계산 필요
이력 테이블 컬럼 추가	최근 여부·시작일·종료일 등 이력 조회용 컬럼 추가	이력 상태의 정확한 관리 필요
PK에 의한 컬럼 추가	복합적인 의미를 포함한 값을 단일 PK로 구성했을 때, PK 내부의 특정 의미값을 자주 조회하기 위해 해당 값을 일반 컬럼으로 중복 추가	중복 데이터 관리 필요
응용 시스템 오작동을 위한 컬럼 추가	원래 업무 의미는 없지만 사용자의 잘못된 처리 후 원래 값으로 복구할 수 있도록 이전 값을 임시로 보관하는 보조 컬럼을 추가	임시 요구가 영구 구조로 굳어지지 않도록 관리

관계를 추가하는 반정규화는 무엇인가?

관계 반정규화는 데이터에 도달하기 위해 거쳐야 하는 관계 경로가 너무 길 때 직접적인 중복 관계를 추가하는 기법입니다.

예를 들어 A에서 B와 C를 차례로 거쳐 D에 접근해야 하는 구조에서 A와 D 사이의 직접 관계를 추가하면 조인 단계를 줄일 수 있습니다. 다만 기존 경로와 새 관계가 서로 일치하도록 무결성을 관리해야 합니다.

정규화와 반정규화는 어떻게 구분하는가?

비교 항목	정규화	반정규화
주요 목적	중복과 이상 현상 감소	조회 성능과 운영 편의성 향상
테이블 수	분해로 증가할 수 있음	병합으로 감소하거나 추가 테이블로 증가할 수 있음
조인 횟수	증가할 수 있음	감소시키는 방향으로 설계
데이터 중복	최소화	필요한 범위에서 의도적으로 허용
무결성 관리	상대적으로 단순	중복값 동기화로 복잡해질 수 있음
적용 시점	논리적 데이터 모델 설계	성능 문제와 업무 패턴을 분석한 이후

시험에서 자주 혼동되는 개념

이번 장 핵심 요약

1. 제1정규형은 모든 속성값이 원자값인 릴레이션입니다.
2. 제2정규형은 제1정규형을 만족하고 부분 함수적 종속을 제거한 상태입니다.
3. 제3정규형은 제2정규형을 만족하고 이행 함수적 종속을 제거한 상태입니다.
4. BCNF는 모든 비자명 함수적 종속의 결정자가 슈퍼키인 정규형입니다.
5. 제4정규형은 부적절한 다치 종속을 제거합니다.
6. 제5정규형은 후보키로부터 유도되지 않는 조인 종속을 제거합니다.
7. 반정규화는 조회 성능과 운영 편의성을 위해 일부 중복을 의도적으로 허용합니다.
8. 테이블 병합에는 1:1, 1:M, 슈퍼타입·서브타입 병합이 있습니다.
9. 수직 분할은 컬럼 단위이고 수평 분할은 행 단위입니다.
10. 파티셔닝 방식에는 범위·목록·해시·복합 분할 등이 있습니다.
11. 테이블 추가에는 중복·집계·이력·부분·진행 테이블 추가가 있습니다.
12. 컬럼 추가와 중복 관계 추가도 반정규화 기법에 해당합니다.
13. 데이터베이스 클러스터링은 병렬 처리 또는 고가용성을 위해 여러 서버를 함께 사용합니다.

복습 문제

모든 속성값이 원자값으로 구성되어야 하는 정규형은?

제1정규형입니다.

부분 함수적 종속을 제거하는 정규형은?

제2정규형입니다.

이행 함수적 종속을 제거하는 정규형은?

제3정규형입니다.

모든 비자명 함수적 종속의 결정자가 슈퍼키인 정규형은?

BCNF입니다.

다치 종속을 제거하는 정규형은?

제4정규형입니다.

조인 종속을 제거하고 무손실 분해를 다루는 정규형은?

제5정규형입니다.

성능 향상을 위해 정규화된 구조에 중복을 의도적으로 허용하는 기법은?

반정규화입니다.

테이블을 컬럼 단위로 나누는 방식은?

수직 분할입니다.

테이블을 행 단위로 나누는 방식은?

수평 분할입니다.

분할 키의 값 범위를 기준으로 데이터를 나누는 방식은?

범위 분할입니다.

합계·평균·건수처럼 미리 계산한 결과를 저장하는 반정규화 기법은?

집계 테이블 추가 또는 파생 컬럼 추가입니다. 별도의 테이블에 저장하면 집계 테이블 추가이고, 기존 테이블의 컬럼에 저장하면 파생 컬럼 추가입니다.

여러 서버를 하나의 데이터베이스 시스템처럼 구성하는 기술은?

데이터베이스 클러스터링입니다.