[SQLD] 1과목 2장 데이터 모델과 SQL

1. 정규화

정규화의 개념

정규화의 정의

• 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반 속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상 현상을 제거하는 것

정규화의 필요성

• 데이터 중복을 줄이고 데이터를 구조화 => 데이터의 일관성, 무결성 보장
• 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 여러 테이블로 분리 => 추가/삭제/수정 시 이상 현상(Anomalies) 방지

 

정규화의 형태

제1정규형(NF)

• 기본 명제: 속성은 하나의 값만 가져야 하며 테이블에 중복된 데이터가 없어야 한다. (하나의 칼럼에는 하나의 값만)
• 유사한 속성이 반복되지 않도록 엔터티(테이블)를 분리하는 것

제2정규형(2NF)

• 모든 일반 속성이 모든 식별자 전체에 완전 함수적으로 종속해야 한다.
  • 종속 = 특정 값이 무엇에 의해 결정되는지를 나타냄
  • 함수 종속성(Functional Dependency) : 데이터가 특정 기준값에 의해 종속되는 현상
  • 결정자(Determinant) = 기준 값 / 종속자(Dependent) = 종속 값
• 제2정규화를 하지 않았을 경우
  • 데이터 중복
  • 업데이트 이상(동일 데이터가 여러 곳에 있으면 업데이트가 어려움)
  • 삽입 이상(모든 필수 정보가 준비되지 않으면 삽입하기 어려움)
  • 삭제 이상(중복된 데이터를 삭제하려다 다른 데이터까지 삭제할 수 있음)

제3정규형(3NF)

• 제2정규형을 만족하면서 모든 비주요 속성이 모든 주식별자에만 종속되고, 비주요 속성 간의 종속성이 없어야 한다.
• 이행적 종속성(Transitive Dependency)을 제거
  • A가 B에게 영향을 주고, B가 C에게 영향을 준다면, A가 C에게 간접적으로 영향을 주는 관계

주요 속성, 주식별자, Primary Key(기본 키)
• 주요 속성 : 후보 키(각 행을 유일하게 식별할 수 있는 속성)에 포함된 모든 속성 (⇔ 비주요 속성)
• PK : 후보 키 중 대표로 선택된 속성
• 주식별자 : 데이터 모델에서 식별 속성 (⇔ 비식별자)
→ 모든 주요 속성 중 하나를 고른 것이 물리 모델링에서의 PK가 되고, 논리 모델링에서는 주식별자라고도 칭한다.

참고) 고급 정규화
① 보이스-코드 정규형(BCNF): 모든 결정자가 후보키인 상태 (주요 속성도 후보키에 의해서만 결정)
② 제4정규형(4NF): 모든 다치 종속성(하나의 결정자 속성에 대해 두 개 이상의 속성이 독립적으로 종속하는 경우)이 후보키를 통해서만 존재하는 상태
③ 제5정규형(5NF): 모든 조인 종속(여러 테이블로 분해된 데이터를 다시 조인했을 때 원래의 테이블과 같아지는 속성 간 관계)이 후보키를 통해서만 존재하는 상태

 

반정규화

반정규화의 개념

• 데이터베이스 설계 시 정규화의 원칙을 일부/전부 역행하여 데이터의 중복을 의도적으로 허용하거나 테이블 구조를 단순화하는 과정

반정규화가 고려되는 상황

• 조회 성능 향상(특히 읽기 연산이 많은 시스템)
• 쿼리 간소화(조인 없이 접근 가능)
• 트랜잭션 처리 시간 단축(특히 쓰기 작업)

반정규화 방법

• 테이블 병합(연관된 여러 테이블을 하나로 병합)
• 중복 데이터 추가
• 집계 데이터 저장(집계 함수를 사용해 조회하는 데이터를 미리 계산해서 저장)

반정규화 시 고려 사항

• 데이터 무결성
• 유지 보수
• 적용 필요성 검토(꼭 필요할 때만)
• 합리적인 판단(미미한 이점 < 다른 성능 손해 => 합리적 X)

SQL 쿼리 실행 순서
① FROM = 재료 준비 : 테이블에서 데이터 가져옴
② WHERE = 재료 선별 : 조건에 맞는 행 선택
③ GROUP BY = 재료 분류 : 같은 종류끼리 그룹화
④ HAVING = 분류된 재료를 다시 선별 : 그룹 중 조건에 맞는 것 선택
⑤ SELECT = 요리 방법 선택 : 최종 결과 테이블의 칼럼을 만들거나 선택
⑥ ORDER BY = 플레이팅 : 최종 결과 테이블의 칼럼을 정렬

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2. 관계와 조인의 이해

조인

관계와 조인(Join)의 개념

• 관계 = 서로 연결되어 있음
  • 부모 테이블의 식별자를 자식 테이블의 식별자로 포함 = 식별 관계
  • 부모 테이블의 식별자를 자식 테이블이 일반 속성으로 받아들임 = 비식별 관계
  • 데이터 모델링에서의 관계 = SQL에서 조인
• 조인 = 두 개 이상의 테이블에서 관련된 데이터를 결합하여 새로운 결과 집합을 생성하는 과정
• 목적 : 필요한 정보를 효율적으로 검색

 

계층형 데이터 모델

계층형 데이터 모델의 개념

• 데이터를 나무(tree) 구조로 구성해 데이터 간의 관계를 계층적으로 나타내는 모델
• 상위 요소와 하위 요소 간의 관계가 명확한 구조를 적용할 때 (ex. 조직도, 가계도)
• 각 노드가 단 하나의 부모 노드만 가질 수 있음

 

상호배타적 관계

상호배타적(Exclusive-OR) 관계의 개념

• 두 개 이상의 엔터티 타입이 같은 엔터티 집합에 속할 수 있지만, 특정 시점에는 하나의 엔터티 타입에만 속할 수 있는 관계
• ex) 어떤 학생이 재학 중에 휴학한 경우
  • 재학생 테이블에 학생의 학번 존재 -> 휴학 후 재학생 테이블에서 사라지고 휴학생 테이블에 학번 존재
  • 학생 한 명이 동시에 재학생, 휴학생 상태를 가질 수 없음

상호배타적 관계의 특징

• 엄격한 분류
• 상태 전환
• 데이터 무결성(데이터 정확성, 일관성 유지)

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3. 모델이 표현하는 트랜잭션의 이해

트랜잭션의 개념 및 속성

트랜잭션의 개념

• 데이터베이스 내에서 실행되는 하나의 논리적인 작업 단위
• 여러 연산을 포함할 수 있는 DB 명령의 논리적 단위

트랜잭션의 ACID 속성

• Atomicity 원자성 : 모든 연산이 성공적으로 완료 / 아무것도 실행되지 않은 상태 유지
• Consistency 일관성 : 데이터베이스의 일관성을 유지
• Isolation 고립성 : 다른 트랜잭션의 영향을 받지 않고 독립적으로 실행
• Durability 지속성 : 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템 오류 발생 시에도 유지

 

트랜잭션의 이해

트랜잭션의 이해

• 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 매우 중요한 개념 -> 안정성과 신뢰성을 보장하는 기본 단위
• ex) 은행 시스템의 한 계좌에서 다른 계좌로의 돈 이체는 하나의 트랜잭션
  
  • 출금 연산 혹은 입금 연산 중 하나라도 실패하면 트랜잭션이 롤백되어 아무것도 실행되지 않은 것처럼 처리

-- 트랜잭션 시작
BEGIN TRANSACTION;
-- 계좌 A에서 100 출금
UPDATE 계좌 SET 잔액 = 잔액 - 100 WHERE 계좌번호 = 'A';
-- 계좌 B에 100 입금
UPDATE 계좌 SET 잔액 = 잔액 + 100 WHERE 계좌번호 = 'B';
-- 트랜잭션 커밋
COMMIT;

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4. NULL 속성의 이해

NULL의 개념

NULL의 정의

• NULL은 아직 정의되지 않은 하나의 '값', 숫자나 문자 둘 다 아님.
• 데이터가 없거나 알 수 없는 값

NULL 값의 연산은 언제나 NULL이다

• NULL이 '0' 또는 공백 값과 다른 이유 = 연산할 때 어떤 값인지 모르기 때문
• NULL이라는 값을 모르는 데이터를 가지고 어떤 연산을 해도 결과는 여전히 알 수 없으므로 NULL
• 표기법
  • IE 표기법에서는 NULL 허용 여부 알 수 없음
  • 바커 표기법에서는 #이 붙은 속성은 NULL 안됨, 동그라미가 붙은 속성은 NULL 허용

 

연산 & 집계함수에서의 NULL

연산에서의 NULL 처리

• NULL과 수치 또는 문자열을 연산하면 결과는 항상 NULL
• ex) 가격과 수량을 속성으로 갖는 아이템의 총 가격을 계산하려고 할 때, 가격, 수량 둘 중 하나라도 NULL이면 총 가격도 NULL
• NULL 값이 포함된 연산은 정확히 처리하려면 => NVL, ISNULL, COALESCE 등의 함수 사용해 NULL 값을 다른 걸로 대체

NVL 함수

• NVL([첫번째 인자], [두번째 인자]) => [첫번째 인자]가 NULL일 경우, [두번째 인자]로 지정된 값 반환
• ex) 앞선 아이템 총 가격을 계산하는 예시에서, 가격, 수량이 NULL일 경우 NVL을 사용해 0으로 대체 가능. NVL(가격, 0), NVL(수량, 0)

집계함수에서의 NULL 처리

• 집계 함수에서는 NULL을 제외하고 집계가 이루어짐

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5. 본질식별자 vs 인조식별자

본질식별자와 인조식별자의 구분

본직식별자와 인조식별자의 정의

• 본질식별자, 인조식별자는 대체 여부에 따라 구분한 것
  • 본질식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자(ex. 고객번호)
  • 인조식별자: 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡해서 인위적으로 만든 식별자(ex. 주문번호=고객번호+주문번호+순번)

본질식별자 예

• 테이블의 본질적인 특성을 기반으로 만들어짐
• ex) 학번 = 학생이 입학할 때 부여되며 각 학생을 고유하게 식별 가능, 학생 데이터의 고유한 특성을 직접 반영

인조식별자 예

• 데이터베이스 시스템에서 자동으로 생성되고 관리되는 식별자
• ex) 수강신청 등록ID = 학기 정보를 데이터베이스에 추가할 때마다 1,2,3..과 같이 순차 부여됨, 등록ID만으로는 특정 학생이 어떤 과목을 언제 수강했는지 구체적 정보 얻기 힘듦

 

인조식별자의 사용 시 주의할 사항

인조식별자의 장점

• 고유성 보장
• 데이터 관리의 용이성
• 데이터베이스 성능 향상
• 복잡한 관계의 단순화

인조식별자 사용 시 주의 사항 및 단점

• 중복 데이터로 인한 데이터 품질 저하
• 불필요한 인덱스 생성

 

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참고

 

이지패스 2025 SQLD SQL 개발자

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저자

전용문

출판

위키북스

출판일

2025.02.04