정보처리기사[실기 핵심 정리] - 논리 데이터베이스 설계

논리적 데이터 모델링

1) 논리적 모델링

• 개념적 설계 단계에서 도출된 개체, 속성, 관계를 구조적으로 표현하는 과정
• 개념 모델에서 도출된 업무 데이터 및 규칙을 상세히 표현
• 데이터를 정규화하여 모델링
• 성능과 제약사항에 독립적이며, 특정 DBMS에서도 독립적
• 관계형 모델, 계층형 모델, 네트워크 모델등의 종류로 구분

 

2) 논리적 데이터 모델 종류

종류	설명
관계형 데이터 모델	● 데이터와 관계를 테이블로 표현하는 모델 ● 각 테이블은 행과 열로 구성
계층형 데이터 모델	● 데이터를 트리구조로 표현하는 모델 ● 상위 개체와 하위 개체의 관계를 표현
네트워크(망)형 데이터 모델	● 다양한 관계를 갖는 데이터를 네트워크 구조로 표현
객체지향 데이터 모델	● 데이터와 데이터에 연관된 연산을 하나의 객체로 묶어 표현

데이터베이스 정규화(Normalization)

1) 정규화의 개념

• 관계형 데이터베이스의 설계에서 데이터 중복을 최소화하기 위한 과정
• 중복데이터를 허용하지 않아, 무결성 유지와 저장 용량 절감이 가능하다.

 

2) 정규화의 목적

• 데이터 중복 최소화
• 정보의 무손실 : 정보가 사라지지 않아야함
• 독립적인 관계는 별개의 릴레이션으로 표현
• 검색 용이성 증가
• 이상현상 최소화

 

3) 정규화의 장/단점

장점	● 중복 데이터 최소화 ● 저장 공간 효율적 활용 ● 이상 현상 제거
단점	● 처리 복잡도 증가 ● 실행 속도 저하 ● 참조 무결성 유지에 추가 노력 필요 ● JOIN 연산 필요성 증가

 

4) 이상현상(Anomaly)

• 데이터 중복으로 인해 릴레이션 조작 시 예기치 않은 문제점
• 이상의 종류
  • 삽입 이상 : 데이터를 삽입할 때 불필요한 데이터가 함께 삽입되는 현상
  • 삭제 이상 : 한 튜플을 삭제할 때 연쇄 삭제 현상으로 인해 정보 손실
  • 갱신 이상 : 튜플의 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

 

5) 함수적 종속(Functional Dependency)

• 함수적 종속의 개념
  • 어떤 릴레이션 R의 X와 Y를 각각 속성의 부분집합이라고 가정했을 때
  • X의 값을 알면 Y의 값을 바로 식별할 수 있고, X의 값에 Y의 값이 달라질 때, Y는 X에 함수적 종속이라고 함
  • 이를 기호로 표현하면 X -> Y
• 완전 함수적 종속(Full Functional Dependency)
  • 종속자가 기본키에만 종속되며, 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을 때, 기본키를 구성하는 모든 속성이 포함된 기본키의 부분집합에 종속된 경우

[기본키가 하나일 때 완전 함수적 종속]

회원번호	이름	나이	거주지역
M001	일번임	11	창원
M002	이번임	12	부산
M003	삼번임	14	광주
M004	사번임	16	서울

 

 

[기본키가 두 개일 때 완전 함수 종속]

 

회원번호	주문번호	강의명	진도율
M001	001	강의1	60%
M002	002	강의2	65%
M003	003	강의3	70%
M004	004	강의4	80%

• 부분 함수적 종속(Partial Functional Dependency)
  • 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을 때, 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속되는 경우

[기본키가 두 개일 때 부분 함수 종속]

회원번호	주문번호	강의명	이름
M001	001	강의1	일번임
M002	002	강의2	이번임
M003	003	강의3	삼번임
M004	004	강의4	사번임

• 위의 릴레이션에서 강의명은 기본키(회원번호 + 주문번호)에 종속적이지만, 이름은 회원번호에만 종속된다. 이때, 부분 함수적 종속이 발생한다.
• 이행적 함수 종속(Transitive Functional Dependency)
  • x -> y, y -> z 이러한 종속 관계가 있을 경우, x -> z 가 성립되는 경우

[이행적 함수 종속]

회원번호	주빈번호	이름
M001	910306	일번임
M002	810306	이번임

• 위의 릴레이션에서 회원번호를 알면 주민번호를 알 수 있고, 주민 번호를 알면 이름을 알 수 있다. 이때 이행적 함수 종속이 발생한다.

 

6) 정규화 과정

 

제 1 정규형(1NF)

• 1NF 만족 조건
  • 어떤 Relation에 속한 모든 Domain이 원자갑(Atomic value)만으로 되어 있다.
• 조건 만족 처리
  • 고객 번호와 이름을 하나의 릴레이션으로 분리하고, 여행지를 다른 릴레이션으로 만들어 원자값 만으로 구성

[비정규 릴레이션]

고객번호	이름	여행지
M1	일번임	서울,부산,광주
M2	이번임	수원
M3	삼번임	원주,제천

 

[1NF 만족 릴레이션]

고객번호	이름
M1	일번임
M2	이번임
M3	삼번임

 

고객번호	여행지
M1	서울
M1	부산
M1	광주
M2	수원
M2	원주
M3	제천

 

제 2정규형(2NF)

• 2NF 만족 조건
  • 부분 함수적 종속을 모두 제거하여 완적 함수적 종속으로 만든다.
• 조건 만족 처리
  • 주문번호와 회원번호가 기본키일 때, 기본키를 가지고 주문금액을 알 수 있지만, 이름은 회원번호만 알아도 알 수 있다.
  • 주문번호와 회원번호를 모두 알아야 확인할 수 있는 주문 금액을 하나의 릴레이션으로 구성하고, 회원번호와 이름을 가지고 다른 하나의 릴레이션을 구성한다.

[비정규 릴레이션]

주문번호	회원번호	주문금액	이름
O1	M1	10000	일번임
O2	M1	20000	일번임
O3	M3	30000	삼번임

 

[2NF 만족 릴레이션]

주문번호	회원번호	주문금액
O1	M1	10000
O2	M1	20000
O3	M3	30000

회원번호	이름
M1	일번임
M2	이번임

 

제 3정규형(3NF)

• 3NF 만족 조건
  • 이행적 함수 종속을 없앤다.
  • 조건 만족 처리
    • 학번을 알면 주민번호를 알 수 있고,주민번호를 알면 이름을 알 수 있다. 이때 학번을 알면 이름을 알 수 있다.
    • 학번과 주민번호를 하나의 릴레이션으로 주민번호와 이름을 하나의 릴레이션으로 구성한다.

[비정규 릴레이션]

학번	주민번호	이름
2018	11111	일번임
2019	2222	이번임
2020	3333	삼번임

 

[3NF 만족 릴레이션]

학번	주민번호
2018	11111
2019	2222
2020	3333

주민번호	이름
11111	일번임
2222	이번임
3333	삼번임

 

보이스/코드(BCNF) 정규형

• 결정자 중 후보키가 아닌 것들을 제거

제 4정규형(4NF)

• 다치 종속을 제거

제 5정규형(5NF)

• 조인 종속 이용