데이터베이스 정규화란 무엇인가요?

Question

데이터베이스 정규화란 무엇인가요?

Accepted Answer

**정규화(normalization)**는 데이터를 연관된 테이블로 분할하여 **중복을 줄이고** 무결성을 향상시키는 과정으로, 일련의 "정규형(normal form)"을 따릅니다. 목표는 각 데이터가 **한 번만** 저장되어 중복과 그로 인한 이상(anomaly)을 피하는 것입니다.

## 문제: 비정규화된(중복된) 테이블

문제 (이상):
  ✗ UPDATE 이상 — Ann의 email 변경 → 그녀의 모든 order를 갱신해야 함
  ✗ INSERT 이상 — order 없이는 customer를 추가할 수 없음
  ✗ DELETE 이상 — Ann의 마지막 order 삭제 시 그녀의 정보가 완전히 사라짐
  ✗ 저장 공간 낭비와 불일치 위험
```

## 해결책: 연관된 테이블로 분할

정규화는 각 사실이 한 곳에 존재하도록 데이터를 분할합니다 — customer 정보는 `customers`에, product는 `products`에, `orders`는 키로 그것들을 참조합니다.

## 정규형 (점진적으로 엄격해짐)

```text
1NF → 원자적 값 (반복 그룹/다중 값 컬럼 없음), primary key
2NF → 1NF + 부분 종속성 없음 (비키 컬럼이 primary key 전체에 종속)
3NF → 2NF + 이행 종속성 없음 (비키 컬럼이 다른 비키 컬럼이 아니라
      오직 키에만 종속)
→ 3NF가 흔한 실용적 목표; 더 엄격한 경우를 위해 BCNF, 4NF, 5NF가 존재.
```

## 정규화 vs 비정규화 (트레이드오프)

```text
정규화됨    → 중복 적음, 무결성 좋음, 하지만 JOIN 많음 (읽기가 느릴 수 있음)
비정규화됨  → 일부 중복으로 join 줄임 → 읽기 빠름 (예: 분석/리포팅)
→ 기본적으로 정규화 (무결성); 정당화될 때 읽기 성능을 위해 선택적으로 비정규화
  (중복을 일관되게 유지하도록 주의).
```

## 왜 중요한가

정규화는 근본적인 데이터베이스 설계 개념입니다 — 중복을 피하고 무결성을 유지하도록 데이터를 구조화하는 방법이며, 신뢰할 수 있는 관계형 데이터베이스 설계에 필수적이므로, 이해하는 것이 중요합니다.

핵심 가치는 중복(비정규화) 데이터가 일으키는 **이상**을 방지하는 것입니다: **update 이상**(중복된 데이터를 여러 곳에서 변경, 불일치 위험), **insert 이상**(무관한 데이터 없이는 데이터 추가 불가), **delete 이상**(연관 레코드 삭제 시 데이터 손실) — 모두 불일치하고 손상된 데이터로 이어집니다.

각 사실이 한 번만 저장되도록 데이터를 연관 테이블로 분할함으로써 정규화는 이 문제들을 제거하고 데이터 일관성을 보장합니다.

**정규형**(특히 1NF, 2NF, **3NF** — 흔한 실용적 목표 — 과 비키 컬럼이 키에 종속해야 한다는 원칙)을 이해하는 것은 올바른 설계의 틀을 제공합니다.

똑같이 중요한 것은 **정규화 vs 비정규화 트레이드오프**를 이해하는 것입니다: 정규화는 무결성을 향상시키지만 더 많은 JOIN을 요구하므로(읽기가 느려질 수 있음), 무결성을 위해 기본적으로 정규화하되, 성능을 위해(예: 분석) 선택적 비정규화(더 적은 join과 빠른 읽기를 위해 일부 중복을 수용)가 때로 정당화됩니다 — 언제 왜 이 트레이드오프를 할지 아는 것은 성숙한 설계 판단을 반영합니다.

적절한 데이터 모델링은 신뢰할 수 있는 데이터베이스에 기초적이고, 정규화(중복과 이상 회피)와 비정규화와의 트레이드오프(무결성 vs 읽기 성능)를 이해하는 것이 잘 구조화되고 일관되며 성능 좋은 데이터베이스 설계의 핵심이므로, 정규화는 데이터베이스 설계에 중요하고 기초적인 지식이자 건전한 데이터 모델링 이해를 보여주는 흔한 인터뷰 주제입니다.