정규화를 하는 것은 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거하여 주고 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징을 가지고 있다.
데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 성능이라고 하면 조회 성능과 입력/수정/.삭제 성능의 두 부류로 구분된다.
정규화를 수행한다는 것은 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상을 제거하는 것이다. 데이터의 중복속성을 제거하고 결정자에 의해 동일한 의미의 일반속성이 하나의 테이블로 집약되므로 한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있다. 다라서 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수도 있고 느려질 수도 있는 특성이 있다.
반정규화된 테이블의 성능저하 사례1
정규화하여 조인이 발생하면 성능이 심각하게 저하되는가? 다음 예를 살펴보면 2차 정규화를 적용한 테이블에 대해서 조인을 하더라도 PK Unique Index를 이용하면 조인 성능 저하는 미미하게 발생된다.
예를 ‘관서등록일자가 2010년 이후 관서를 모두 조회하라’는 SQL 구문을 처리하는 것으로 바꾸면 2차 정규화된 테이블이 훨씬 빠르다. 기존 테이블에서는 납부자번호만큼 누적된 데이터를 읽어서 결과를 구분하여 보여주어야 하지만 오른쪽은 관서수만큼만 존재하는 데이터를 읽어 곧바로 결과를 보여주기 때문이다.
반정규화된 테이블의 성능저하 사례2 – 책 참조
반정규화된 테이블의 성능저하 사례3 – 책 참조
반정규화된 테이블의 성능저하 사례4 – 책 참조
함수적 종속성 (Functional Dependency)에 그거한 정규화 수행 필요
함수의 종속성은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 현상을 지칭하는 것이다. 이 때 기준값을 결정자(Determinant)라 하고 종속되는 값을 종속자(Dependent)라고 한다.
위 그림과 같이 “주민등록번호가 이름, 출생지, 호주를 함수적으로 결정한다.”라고 말할 수 있다. 실세계의 데이터들은 대부분 이러한 함수 종속성을 가지고 있다.
기본적으로 데이터는 속성간의 함수종속성에 근거하여 정규화되어야 한다. 프로젝트 수행에서 정규화는 선택사항이 아니라 필수사항이다.
