관계형 데이터베이스에서 데이터는 정규화(normalization)와 반정규화(denormalization) 과정을 통해 구성됩니다. 이 두 가지 프로세스는 데이터베이스 설계에서 중요한 역할을 하며, 각각의 장단점을 가지고 있습니다.

정규화(Normalization)

정규화는 데이터의 중복을 최소화하고 불필요한 정보를 제거하여 데이터를 구조화하는 과정입니다. 이를 통해 테이블 간의 종속성을 최소화하여 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.

정규화는 보통 다음과 같은 규칙을 따릅니다:

1. 각 컬럼은 하나의 값만을 가지도록 분해되어야 합니다.
2. 모든 컬럼은 행의 기본 키에 의존해야 합니다.

반정규화(Denormalization)

반정규화는 정규화된 데이터베이스를 성능 향상을 위해 중복 데이터로 재구성하는 과정입니다. 반정규화를 통해 데이터의 조회 속도를 높일 수 있으나, 데이터 일관성이 줄어들 수 있습니다.

반정규화는 보통 다음과 같은 방법을 사용합니다:

1. 중복된 데이터를 생성하여 조회 속도를 향상시킵니다.
2. 관련된 테이블을 결합하여 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 합니다.

정규화는 데이터 일관성과 중복을 최소화하는 데에 중점을 두는 반면, 반정규화는 성능 향상을 위해 중복을 어느 정도 허용하는 데에 중점을 둡니다.

데이터베이스 설계 시에는 정규화와 반정규화를 조화롭게 활용하여 데이터의 일관성과 성능을 모두 고려해야 합니다.

차이 요약

| | 정규화 | 반정규화 | |—|—|—| | 목표 | 데이터 일관성, 중복 최소화 | 성능 향상 | | 중점 | 데이터 일관성, 중복 최소화 | 성능 향상을 위한 중복 허용 |

차이점을 이해함으로써, 효율적인 데이터베이스 설계를 위해 정규화와 반정규화를 적절히 활용할 수 있습니다.

참고 자료