반응형
SMALL
정규화
- 데이터를 완전히 이해하는 과정
- 데이터의 성격에 맞는 엔티티가 설계
- 완전성 : 정규화의 가장 커다란 목적 중의 하나는 중복 데이터를 제거해서 데이터를 완전하게 관리하는 것
안정성과 신뢰도를 높이는 견고한 정규화 모델을 사용해야 데이터는 완전해짐
→중복데이터를 사용하지 않으면 불완전한데이터를 발생시키는 아노말리가 생기지 않음
→아노말리가 생기지 않을수록 데이터 무결성은 높아지고 데이터 품질은 좋아진다.
→중복데이터 사용할수록 데이터의 정합성은 저하. 여러군데 사용할수록 수록 변질되기 쉽다
- 확정성 : 정규화를 하면 모델의 확장성이 좋아짐.
함수종속을 기반으로 속성을 결정자와 종속자로 구분해 모델구조를 정의하기 때문에
데이터의 성격에 맞는 엔티티가 설계됨.
모든 비식별자 속성을 주 식별자 속성에 종속시키면, 속성이 제자리에 제대로 위치하게 됨.
이렇게 데이터를 명확하게 정의하면 엔티티와 관계를 이해하기도 수월.
엔티티가 명확하게 정의되 었다면 추가 업무가 발생핬을때 이미 존재하는 엔티티에 통합할지,
별도의 엔티티를 추가할지, 속성으로 추가할지가 명확해지고 그에 따른 엔티티간의 관계돠 명확해짐
728x90
'관계형데이터모데링노트 요약' 카테고리의 다른 글
3정규형-BC정규형 (1) | 2023.10.20 |
---|---|
2정규형 (0) | 2023.10.20 |
1정규형 (1) | 2023.10.20 |
아노말리 (0) | 2023.10.17 |
함수종속과 정규화 (0) | 2023.10.17 |