데이터베이스 설계 과정에서는 정규화를 통해 중복을 최소화하고 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 그러나 때로는 특정 상황에 대비하여 데이터베이스가 반정규화되어야 할 수 있습니다.

예외 상황과 반정규화

일반적으로 데이터베이스 설계는 정규화 과정을 통해 중복을 최소화하고 사용자의 요구 사항에 맞게 데이터를 구성합니다. 그러나 특정 예외 상황에서는 반정규화가 필요할 수 있습니다. 이러한 상황에는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다:

• 성능 개선: 특정 쿼리의 실행 속도를 향상시키기 위해, 데이터를 반정규화하여 쿼리의 복잡성을 줄이는 경우
• 복잡한 관계: 정규화된 데이터 모델이 예상치 못한 복잡한 관계를 가지고 있어서, 이를 간소화하기 위해 반정규화가 필요한 경우
• 외부 시스템과의 통합: 외부 시스템과의 데이터 교환을 위해 데이터 구조를 수정해야 하는 경우

반정규화의 구체적인 예시

예를 들어, 주문 시스템의 데이터베이스가 아래와 같이 정규화되어 있다고 가정해 봅시다:

주문 (주문번호, 고객ID, 주문일자)
주문상세 (주문번호, 상품ID, 수량, 단가)

하지만 매출 조회 시에는 주문과 주문상세를 매번 조인해야 하는 번거로움이 있을 수 있습니다. 이 경우, 주문테이블에 매출합계를 저장하는 등의 반정규화를 수행하여 조회의 효율성을 높일 수 있습니다.

마무리

데이터베이스 설계 시에는 주로 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화합니다. 그러나 예외 상황이 발생하여 반정규화가 필요한 경우에는 신중한 판단과 충분한 테스트를 거쳐야 합니다. 이러한 반정규화는 성능 향상 등의 이점을 제공할 수 있지만, 데이터 일관성을 유지하는 데에 고려해야 할 사항이 많이 있습니다.

참고 자료: 반정규화의 이해