우리가 살고 있는 시대에 데이터는 새로운 금입니다. 기업이 소유한 진정한 보물은 이제 데이터입니다. 회사 또는 조직이 보유하고 있는 데이터의 양과 이를 배포하는 방법이 성공을 좌우합니다. 이는 오늘날 의사결정, 마케팅, 개발, 성장, 고객 관리 및 판매가 데이터를 기반으로 하기 때문입니다. 오늘날 기업의 가장 큰 과제는 이 엄청난 양의 데이터를 처리하는 것이므로 데이터 정규화를 더 자주 접하게 됩니다. 그러나 데이터 정규화란 무엇입니까? 왜 필요합니까? 그리고 그 이점은 무엇입니까? 이 기사에서 우리는 이러한 모든 질문과 그 이상에 답할 것입니다.
데이터 정규화란 무엇입니까?
데이터 정규화 또는 데이터베이스 정규화는 데이터 중복을 줄이기 위해 데이터베이스를 구성하고 구조화하는 프로세스입니다. 간단히 말해서, 데이터베이스 정규화 프로세스는 모든 필드와 레코드가 논리적으로 구성되어 중복을 방지할 뿐만 아니라 관계형 데이터베이스를 보다 효율적으로 사용하도록 하는 방법입니다. 데이터 입력 오류를 방지하고, 실수로 삭제하고 데이터 업데이트 프로세스도 쉽게 수행할 수 있습니다. 데이터 정규화를 이해하는 것은 매우 간단하지만 프로세스는 보이는 것보다 더 복잡합니다. 데이터 정규화는 데이터베이스 구성 방법을 지시하는 특정 규칙을 따릅니다.
데이터 정규화의 이점
관계형 데이터베이스 , CRM 플랫폼, 데이터 분석을 사용하든 어떤 식으로든 앱 개발 을 처리하든 관계없이 데이터 정규화가 필요합니다. 데이터베이스 정규화로 인해 귀하와 귀하의 팀에 추가 작업이 발생할 수 있다고 생각할 수 있지만 일단 그 이점을 알게 되면 마음이 바뀔 것입니다. 그렇다면 데이터 정규화의 이점은 무엇입니까?
데이터베이스 크기 감소
데이터베이스 내에서 반복되는 데이터가 있는 경우 해당 데이터를 저장하기 위해 많은 공간이 필요하지만 이는 완전히 낭비입니다. 데이터 정규화로 인해 데이터베이스 저장 공간이 줄어들며, 이는 아시다시피 리소스와 비용을 절약할 수 있음을 의미합니다.
쿼리 단순화
수동으로 하든 자동화된 디지털 도구를 사용하든 잘 구성된 데이터베이스를 통해 정보를 검색하는 것은 지저분한 곳에서 하는 것보다 항상 쉽습니다.
유지 보수 용이
데이터베이스 정규화는 문제를 방지하고 데이터베이스 유지 관리를 더 쉽게 만듭니다. 다시 말하지만 이렇게 하면 리소스와 돈이 모두 낭비되는 것을 방지할 수 있습니다.
성능 향상
이미 알고 계시겠지만 데이터베이스는 일반적으로 모든 응용 프로그램이나 소프트웨어의 기능을 기반으로 합니다. 데이터베이스 정규화는 데이터 검색 프로세스의 속도를 높여 결과적으로 응용 프로그램의 성능을 향상시킵니다.
누가 데이터 정규화를 필요로 합니까?
어떤 목적으로든 데이터와 데이터베이스를 다루는 사람은 데이터 정규화가 필요합니다. 중복되고 제대로 구성되지 않은 데이터베이스를 갖는 것은 의미가 없습니다. 그러나 데이터 정규화가 특히 중요한 몇 가지 영역이 있습니다.
- 데이터 분석 : 여러 데이터베이스에서 유용한 정보를 추출해야 하는 경우 정규화하기를 원합니다.
- 소프트웨어 개발 : 데이터 정규화는 애플리케이션의 성능을 최적화할 때 큰 차이를 만듭니다. 개발자가 개발 프로세스에서 서비스 응용 프로그램으로서 소프트웨어의 데이터를 통합해야 할 때 매우 중요합니다.
- 비즈니스 : 모든 회사는 데이터를 수집한 다음 해당 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리고 비즈니스 자체를 성장시키고 마케팅 전략을 수립하는 등의 작업을 수행해야 합니다.
- 전문가 : 독립적인 직업을 가진 사람은 누구나 고객, 고객 정보, 서비스/제품 카탈로그 등을 구성해야 합니다. 즉, 데이터베이스와 데이터 정규화가 필요합니다.
데이터 정규화 작동 방식
지금까지 데이터 정규화에 대해 이론적인 개념으로 이야기했습니다. 그러나 가장 실용적인 측면으로 더 깊이 들어가면 데이터베이스를 최적화하고 위에서 논의한 모든 이점을 활용하려면 알아야 할 표준 및 특정 규칙으로 구성된 프로세스라는 것을 알았습니다.
기본적으로 데이터 정규화는 데이터베이스에 삽입된 모든 데이터에 대한 표준을 결정하는 것입니다. 예를 들어, 전화번호와 주소가 포함된 고객 데이터베이스가 있는 경우 표준은 다음과 같을 수 있습니다.
- 모든 이름은 Dursley, Vernon 형식으로 작성됩니다.
- 모든 전화번호는 530-000-0000 형식으로 작성됩니다.
- 모든 주소는 4, Private Drive, San Francisco 형식으로 작성됩니다.
그러나 일부 표준은 데이터베이스를 다루는 모든 사람이 어디에 있든 어떤 작업을 수행하든 공유합니다. 일반 형식이라고 하는 계층으로 그룹화된 몇 가지 규칙이 있습니다. 각 일반 형식이 마지막 형식을 기반으로 구성되도록 구성됩니다. 즉, 이미 첫 번째를 적용한 경우에만 두 번째 정규형을 적용할 수 있습니다.
몇 가지 일반 형식이 표준화되었지만 가장 일반적이고 알아야 할 가장 중요한 형식은 처음 세 가지입니다. 그렇기 때문에 이 문서에서 더 자세히 설명합니다. 그러나 일반적인 형식 외에도 고수하고 싶은 다른 일반적인 규칙이 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 내의 테이블에는 기본 키가 있어야 합니다. 기본 키 값은 각 행을 구별하고 각 레코드를 고유 ID와 연결합니다. 따라서 첫 번째 일반 형식을 사용하기 전에 데이터베이스 또는 테이블에 기본 키 필드가 있는지 확인하십시오.
제1정규형(1NF)
첫 번째 일반 형식은 데이터베이스의 각 필드에 하나의 값만 저장해야 하고 하나의 데이터베이스에 유사하게 정보를 저장하는 두 개의 필드가 있어서는 안 된다는 것을 나타냅니다. 예를 들어 더 명확하게 합시다. 교과목과 이를 가르치는 교수에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스입니다.
| 교수 ID | 교수명 | 과정 |
| P001 | 그레고르 미첼 | 문학 창의적 글쓰기 |
| P002 | 안젤라 맥걸 | 물리학 |
이 데이터베이스는 두 가지 방법으로 첫 번째 정규형을 위반합니다.
- Mitchell 교수가 두 가지 과정을 가르치기 때문에 한 분야에는 두 가지 가치가 있습니다.
- 유사한 정보를 저장하는 두 개의 필드가 있습니다. 교수 ID와 교수 이름은 모두 교수의 신원에 관한 정보를 제공합니다.
데이터베이스를 정규화하려면 두 개로 분할해야 합니다.
- 첫 번째는 교수의 신원과 관련된 정보를 포함하고 교수 ID와 교수 이름의 두 필드를 포함합니다.
- 두 번째 필드에는 두 개의 필드가 있습니다. 하나는 코스용이고 다른 하나는 해당 코스를 가르치는 교수에 해당하는 교수 ID용입니다.
이제 첫 번째 데이터베이스와 두 번째 데이터베이스가 일대다 관계에 있는 두 개의 데이터베이스가 있습니다. 두 테이블은 외래 키, 즉 교수 ID 필드를 통해 조인됩니다.
제2정규형(2NF)
두 번째 정규 형식은 모든 필드가 기본 키에 대해 알려주는 정보를 저장하도록 하여 중복성을 줄이는 것을 목표로 합니다. 다시 말해:
- 각 데이터베이스에는 하나의 기본 키만 있어야 합니다.
- 기본이 아닌 모든 키는 기본 키에 완전히 종속되어야 합니다.
이 두 가지 원칙은 각 데이터베이스가 기본 키에 포함된 동일한 인수에 대한 일관된 정보를 저장하도록 합니다. 다시 한 번 예를 들어 이해를 돕겠습니다.
다음과 같은 교수 생일 및 부서 데이터베이스가 있습니다.
| 교수명 | 생신 | 부서 |
| 해리 그레이 | 7월 1일 | 문학 |
| 빅토리아 화이트 | 9월 19일 | 문학 |
| 폴 사울 | 3 월 1 일 | 문학 |
| 제임스 스미스 | 6월 5일 | 과학 |
위의 데이터베이스는 각 필드에 단일 정보만 포함되어 있고 필드가 모두 다른 정보를 제공하기 때문에 첫 번째 일반 형식을 따릅니다. 그러나 Birthday 필드는 이름에 완전히 의존하지만 그들이 속한 부서는 생일에 의존하지 않기 때문에 두 번째 정규형을 존중하지 않습니다.
이 데이터베이스를 다시 정규화하려면 두 개로 분할해야 합니다.
- 교수 이름 및 생일의 두 필드를 포함하는 교수 생일 데이터베이스
- 교수 이름 및 부서의 두 필드를 포함하는 교수 부서 데이터베이스
제3정규형(3NF)
데이터베이스는 이행 종속성이 없을 때 제3정규형을 따릅니다. 전이 종속성이란 무엇입니까? 데이터베이스의 열 B가 기본 키에 따라 달라지는 열 A에 종속되면 전이 종속성이 있습니다. 세 번째 일반 형식에 따라 데이터베이스를 정규화하려면 기본 키에 직접 의존하지 않는 열 B를 제거하고 해당 정보를 자체 기본 키가 있는 두 번째 데이터베이스에 저장해야 합니다.
다른 예를 들어보겠습니다. 다음과 같은 주문 데이터베이스가 있습니다.
| 주문 아이디 | 주문 날짜 | 고객 ID | 고객 우편번호 |
| D001 | 2022년 1월 3일 | C001 | 97438 |
| D002 | 2022년 6월 15일 | C002 | 08638 |
이 데이터베이스는 기본 키인 주문 ID가 있기 때문에 세 번째 일반 형식을 따르지 않습니다. 주문 날짜와 고객 ID는 그것에 전적으로 의존하지만 고객 우편 번호는 기본 키가 아닌 고객 ID에 따라 다릅니다. 앞서 언급했듯이 이 데이터베이스를 세 번째 정규 형식에 따라 정규화하려면 각 고객 ID를 고객 우편 번호에 연결하는 두 번째 고객 우편 번호 데이터베이스를 만들어야 합니다.
SQL 키란 무엇입니까?
물론 데이터 정규화는 SQL 데이터베이스를 다룰 때 매우 중요합니다. SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장, 조작 및 검색하기 위해 모든 컴퓨터에서 사용하는 관계형 데이터베이스 시스템의 표준 언어입니다. SQL 키는 데이터베이스나 테이블에서 데이터를 가져오는 데 사용되는 속성(단일 또는 여러 속성일 수 있음)입니다. 또한 서로 다른 데이터베이스 간의 관계를 만드는 데 사용됩니다.
가장 중요한 SQL 키 유형이 있습니다.
- 슈퍼 키 : 슈퍼 키는 테이블의 한 행을 고유하게 식별하는 테이블의 하나 이상의 열 조합입니다.
- 외래 키 : 두 개의 관련 데이터베이스가 있는 경우 중요합니다. 두 번째 정규 형식에 대해 만든 예제에서 교수 ID 필드를 "공유"하는 두 개의 정규화된 데이터베이스가 있었습니다. 교수 ID는 외래 키이며 데이터베이스에 관련되어 있음을 알려주는 역할을 합니다.
- 기본 키 : SQL 키의 일종입니다. 우리가 언급했듯이 첫 번째 일반 형식에 따르면 테이블당 기본 키가 하나만 있을 수 있으며 모든 필드는 직접적이고 완전히 종속되어야 합니다.
결론
이 기사에서는 데이터 정규화의 중요성에 대해 논의했습니다. 앞서 언급했듯이 워크플로를 느리게 하고 더 복잡하게 만드는 프로세스처럼 보일 수 있지만 이점은 추가 작업의 가치가 있다는 것입니다.
데이터 정규화는 데이터베이스 관리가 어떻게 극도로 복잡해질 수 있는지 보여주는 예이기도 합니다. 이러한 이유로 작업을 최대한 단순화할 수 있는 도구에 의존하는 것이 중요합니다. 이와 관련하여 코드를 작성하지 않고도 애플리케이션을 만들고 데이터베이스를 관리할 수 있는 no-code 도구인 AppMaster 를 추천할 가치가 있습니다. 데이터 정규화 규칙을 배워야 할 수도 있지만 적용하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다!
