정규화는 데이터의 중복과 불일치를 제거합니다. 예를 들어, 학교에서는 주소를 업데이트하기 위해 학생 테이블을 보는 것이 논리적이지만, 동일한 테이블에 모든 학생의 클래스를 나열하는 것도 중복되고 비생산적입니다. 이러한 클래스는 별도의 클래스 테이블에 나열되어야 합니다. 이를 통해 교사와 관리자는 학생 관련 데이터를 쉽게 보고 분석할 수 있습니다.
이는 기본적으로 데이터 정규화의 힘입니다. 즉, 시스템에 입력되는 모든 데이터가 중복되거나 비정형이 아니라는 의미에서 “깨끗한”지 확인하여 데이터를 쉽게 소비하고 분석할 수 있습니다. 데이터 확산 시대에 비해 더 쉬운 일이지만, 데이터 정규화를 위해 할 수 있는 일이 있습니다.
데이터 정규화란 무엇이며 왜 중요한지, 데이터 정규화 양식, 데이터 정규화의 이점 및 데이터 정규화의 문제점에 대해 살펴보겠습니다.
데이터 정규화란?
위에서 암시한 바와 같이, 데이터 정규화는 단순히 데이터가 중복되거나 비정형화되지 않도록 하여 데이터를 “정규화”하는 행위이며, 두 가지 모두 구성하기가 더 어렵기 때문에 관리 및 사용이 훨씬 더 어렵습니다. 정규화 프로세스에는 데이터 중복을 줄이기 위해 대규모 테이블을 더 작은 관련 테이블로 분할하는 작업이 포함됩니다.
데이터 정규화는 데이터 무결성 및 데이터 위생의 핵심 요소입니다. 데이터 위생과 관련하여 정규화는 치과 의사를 만나지 않도록 매일 아침과 밤에 양치질을 하는 행위입니다. 치아가 깨끗할수록 치아 관리에 드는 비용이 줄어들고, 치약, 치실, 물 등 치아를 닦는 데 사용하는 다양한 리소스가 더 효율적입니다.
일반적인 정규화 양식
데이터 정규화 양식은 기본적으로 계층으로 분류되는 규칙입니다. 데이터는 첫 번째 계층의 규칙을 충족해야 두 번째 계층의 규칙을 적용할 수 있으며, 두 번째 계층의 규칙을 적용해야 합니다.
여러 정규화 양식이 있으며, 각 양식에는 특정 요구사항이 있습니다.
첫 번째 정상 형태(1NF)
데이터 정규화의 가장 기본적인 형태인 1NF는 그룹에 반복되는 항목이 없도록 합니다. 즉, 모든 셀은 단일 값만 가지며 모든 레코드는 고유합니다.
두 번째 정상 형태(2NF)
2NF는 1NF 의 규칙을 기반으로 모든 항목이 모든 1NF 요구 사항을 준수하고 하나의 기본 키를 적용해야 합니다. 기본 키 규칙은 모든 데이터 하위 집합에 대해 별도의 테이블을 생성해야 합니다. 그런 다음 각 테이블의 데이터를 외부 키 레이블과 연결할 수 있습니다.
세 번째 정상 형태(3NF)
3NF는 모든 입력사항이 모든 2NF 요건을 준수하도록 요구하며, 또한 기본 키에 변경이 있는 경우 영향을 받는 모든 데이터를 새 테이블에 입력해야 한다고 요구합니다.
보이스-코드 일반 양식(3.5NF)
BCNF 또는 3.5NF라고도 하는 Boyce-Codd Normal Form은 중복되는 후보 키가 없는 3NF 테이블입니다. 이를 통해 모든 결정 요인이 후보 키가 되고 기능 종속성과 관련된 중복을 제거할 수 있습니다.
네 번째 정상 양식(4NF)
4NF는 BCNF 준수를 요구하며 다중 가치 종속성을 해결하여 데이터가 여러 행에 중복되지 않도록 합니다.
다섯 번째 정상 양식(5NF)
5NF는 중복 관계가 여러 개 존재하는 사례를 다루며 중복 관계가 별도의 표로 표시되도록 합니다.
데이터 정규화의 장점
데이터 정규화는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
데이터 스토리지 최적화
데이터 정규화의 주요 이점 중 하나는 스토리지 공간을 확보한다는 것입니다. 즉, 데이터 분석을 특정 데이터 세트로 세분화할 수 있습니다. 더 적은 공간은 더 빠른 데이터 검색을 의미합니다. 데이터베이스는 데이터 관리 시스템이 다룰 근거가 적기 때문에 훨씬 더 쉽게 정보를 찾을 수 있습니다. 이는 또한 나중에 저장하고자 하는 다른 데이터를 저장할 공간이 더 많다는 것을 의미합니다.
예를 들어, 일반적인 리테일 고객 경험 시나리오를 고려해 보세요. 누군가가 매장에 스웨터를 사려고 하는데, 여러분은 이 고객에게 스웨터와 함께 입을 수 있는 바지에 대한 맞춤형 제안을 하고 싶어합니다. 데이터 관리 시스템이 정크 메일이 들어 있는 데이터 웨어하우스를 통해 고객의 선호도에 따라 사용할 수 있는 하나의 좋은 제품을 찾아야 하는 경우, 실제로 해당 제품이 출시될 때까지 너무 늦어지고 고객이 매장을 떠날 수 있습니다.
손쉬운 유지보수
또한 데이터 정규화를 통해 유지보수 및 업데이트가 더 쉬워집니다. 변경 사항은 일반적으로 특정 테이블로 현지화되어 오류의 위험을 줄이고 데이터베이스 스키마를 보다 쉽게 유지 및 업데이트할 수 있습니다.
유연성
또한 정규화된 데이터베이스는 비즈니스 요구 사항의 변화에 더욱 유연하고 적응할 수 있습니다. 전체 데이터베이스 설계에 미치는 영향을 줄이면서 새로운 데이터를 추가하거나 기존 구조를 수정할 수 있습니다.
일관성
정규화를 통해 데이터는 테이블 간에 일관된 방식으로 저장되므로 정보가 충돌할 가능성이 줄어듭니다. 이러한 일관성은 데이터의 전반적인 품질을 향상시킵니다.
데이터 정규화의 도전과제
정규화는 많은 이점을 제공하지만, 다음과 같은 몇 가지 잠재적인 보상이 있습니다.
복잡성
정규화 수준이 증가함에 따라 데이터베이스 스키마가 더욱 복잡해집니다. 쿼리에 정규화된 테이블을 결합하면 쿼리 복잡성과 실행 시간이 증가할 수 있습니다.
읽기 집약적인 운영의 성능
읽기 집약적인 운영이 널리 사용되는 시나리오에서는 정규화된 데이터베이스가 성능 문제를 겪을 수 있습니다. 데이터를 검색하기 위해 여러 테이블을 결합하는 것은 특히 대규모 데이터베이스에서 리소스 집약적일 수 있습니다.
훈련 및 교육
데이터 정규화는 매우 복잡할 수 있습니다. 즉, 팀이나 회사 내 어딘가에 해당 지식을 보유해야 합니다. 아직 확보하지 못한 경우, 이를 얻을 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 제3자 리소스에 비용을 지출하는 것을 의미할 수 있습니다.
초과 정규화 위험
초과 정규화 또는 필요한 것 이상의 정규화 적용은 불필요한 복잡성과 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 데이터를 적절한 수준으로 정규화하고 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
이상 업데이트
정규화는 특정 유형의 이상을 제거하는 데 도움이 되지만, 업데이트 이상이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 한 테이블에서 정보를 업데이트하려면 여러 곳에서 업데이트해야 할 수 있으며, 이는 오류와 불일치의 가능성을 증가시킬 수 있습니다.
스토리지 요구사항 증가
일부의 경우, 정규화는 스토리지 요구 사항을 증가시킬 수 있습니다. 이는 정규화된 테이블이 기본 및 외부 키 관계를 위해 추가 스토리지를 필요로 할 수 있으며, 특정 상황에서 공간 최적화의 이점을 완전히 실현하지 못할 수 있기 때문입니다.
쓰기 성능에 미치는 영향
읽기 작업은 조인의 복잡성에 의해 영향을 받을 수 있지만, 삽입 및 업데이트와 같은 쓰기 작업도 영향을 받을 수 있습니다. 정규화된 테이블은 참조 무결성을 유지하기 위해 여러 작업이 필요할 수 있으며, 쓰기 성능에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다.
쿼리 최적화 문제
고도로 정규화된 데이터베이스에서 쿼리를 최적화하려면 신중하게 고려하고 조정해야 할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 최적의 성능을 보장하기 위해 적절한 인덱스를 생성하고 쿼리 실행 계획을 분석해야 할 수 있습니다.
비정규화
데이터 정규화의 대안은 데이터 정규화를 제거하는 것입니다. 데이터 정규화에 더 큰 테이블을 더 작은 테이블로 나누는 것이 포함되는 경우, 디노멀라이제이션은 데이터를 더 빠르게 쿼리할 수 있는 단일 테이블로 병합합니다.
데이터 정규화는 일반적으로 비용이 많이 드는 테이블 조인이 많은 시나리오에서 더 나은 반면, 비정규화는 비용이 많이 드는 조인 쿼리가 많을 때 더 유용합니다. 노멀라이제이션은 데이터 무결성과 디스크 공간을 최적화하며, 일반적으로 데이터 일관성과 데이터 삽입 및 삭제 속도를 향상시킵니다. 더 빠른 검색이 필요하고 읽기 성능을 최적화하려는 경우 일반적으로 비정규화가 더 나은 선택입니다. 또한 비정규화는 과대규화된 데이터나 복잡한 테이블 조인으로 인해 발생하는 오버헤드 비용을 낮출 수 있습니다.
정규화와 비정규화 간의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 정규화 수준은 애플리케이션의 특정 요구 사항과 데이터 검색 및 수정의 예상 패턴에 맞게 조정되어야 합니다. 관계형 데이터베이스의 읽기, 쓰기 및 색인에 대한 성능 균형을 맞추기 때문에 3NF에서 비즈니스 애플리케이션을 보는 것은 매우 일반적입니다. 많은 경우, 더 많은 것이 더 이상 좋지 않습니다. 추가적인 정규화는 테이블에서 조인을 수행할 때 과도한 읽기 및 쓰기, 지연 및 과도한 잠금을 유발하여 시스템의 속도를 늦출 수 있습니다.
결론
데이터 정규화는 데이터가 데이터베이스에 입력되는 방식에 대한 특정 규칙을 적용하여 데이터 무결성, 검색 가능성 및 분석을 향상시킵니다. 데이터 입력 방식을 규정하는 규칙인 공통 데이터 양식은 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF 및 5NF입니다.
데이터 정규화는 유연성, 스토리지 최적화, 간편한 유지보수와 같은 명확한 이점을 제공하지만, 복잡성 및 쓰기 성능 저하와 같은 잠재적인 단점도 있습니다.
즉, 데이터 정규화는 체계적이고 효율적인 데이터베이스를 유지하는 데 핵심적인 부분이며, 모든 데이터 파이프라인에서 중요한 데이터 정리 단계로서 효율성을 높이고 비용을 절감합니다.
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