[sql] 반정규화를 활용한 데이터 분석

22 Dec 2023

관계형 데이터베이스에서의 반정규화는 중복성을 증가시키고 데이터 무결성을 감소시키는 일부 정규화 원칙을 제거하는 과정을 말합니다. 이는 읽기 및 데이터 분석의 성능을 향상시키고 복잡도를 감소시킬 수 있습니다.

반정규화의 이점

데이터 모델을 반정규화하는 주요 이점은 다음과 같습니다:

성능 향상: 데이터를 읽는데 필요한 조인 연산을 줄이고 쿼리 실행 시간을 최적화합니다.
데이터 모델 단순화: 데이터 모델의 복잡성을 감소시켜 이해하기 쉽고 유지보수가 용이하도록 합니다.
응용 프로그램 개발 및 유지 관리의 용이성: 데이터 모델을 단순화하고 성능을 향상시킴으로써 응용 프로그램의 개발 및 유지 관리를 용이하게 합니다.

반정규화의 경우

반정규화는 보통 다음과 같은 상황에서 고려됩니다:

응답 시간이 중요한 경우: 대규모 데이터베이스에서 응답 시간을 최적화해야 하는 경우에 반정규화를 고려합니다.
데이터 모델의 복잡성: 복잡한 데이터 모델을 단순화하기 위해 사용됩니다.
쿼리 조인 최적화: 자주 사용되는 조인 연산을 최적화하기 위해 사용됩니다.

예시

다음은 주문 및 제품 데이터를 포함하는 간단한 데이터베이스 예시입니다.

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

CREATE TABLE order_items (
    item_id INT PRIMARY KEY,
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT,
    price DECIMAL
);

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    category_id INT
);

CREATE TABLE categories (
    category_id INT PRIMARY KEY,
    category_name VARCHAR(100)
);

위의 예시에서, 반정규화를 통해 order_items 테이블에 product_name과 category_name 열을 추가하여 주문 항목을 조회할 때 조인 연산을 줄일 수 있습니다.

결론

반정규화는 데이터베이스의 성능을 향상시키고 데이터 모델을 단순화하여 응용 프로그램의 개발 및 유지 관리를 용이하게 합니다. 하지만, 과도한 반정규화는 데이터 무결성에 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 적용해야 합니다.

참고 자료: Database Normalization