정규화는 데이터의 삽입, 수정, 삭제를 수행하는 동안 데이터 중복과 예외를 제거하고 데이터 의존성을 확인하는 프로세스다.

비정규화는 정규화의 반대이며 주로 성능 개선을 위해 사용된다. 일반적으로 join을 많이 사용해야 할 경우, 대량의 범위를 자주 처리하는 경우 등 조회에 대한 처리가 중요하다고 판단될 때 부분적으로 반정규화를 한다.

정규화의 목적

• 불필요한 데이터를 제거, 데이터의 중복을 최소화 하기 위해서
• 데이터베이스 구조 확장 시 재디자인을 최소화
• 다양한 관점에서의 query를 지원하기 위해서
• 무결성 제약조건의 시행을 간단하게 하기 위해서
• 각종 이상 현상(Anomaly) 을 방지하기 위해서, 테이블의 구성을 논리적이고 직관적으로 한다.

이상현상(Anomaly)

• 갱신 이상(Modification Anomaly): 반복된 데이터 중에 일부를 갱신 할 시 데이터의 불일치가 발생한다.
• 삽입 이상(Insertion Anomaly): 불필요한 정보를 함께 저장하지 않고서는 어떤 정보를 저장하는 것이 불가능하다.
• 삭제 이상(Deletion Anomaly): 필요한 정보를 함께 삭제하지 않고서는 어떤 정보를 삭제하는 것이 불가능하다.

정규화의 대상

온라인 거래 시스템 같은 OLTP(OnLine Transaction Processing) 데이터베이스는 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 가 많이 일어나기 때문에 정규화 되는것이 좋지만, 분석 리포트 같은 OLAP(OnLine Analytical Processing) 데이터베이스는 분석과 리포팅을 위해 사용되기 때문에 연산의 속도를 위해 반정규화(denormalization)의 대상이 된다.

무엇이 반정규화의 대상이 되는가?