데이터베이스

Wed, 30 Apr 2025 00:00:00 +0000

1. 데이터베이스 정규화

1.1 정규화 개념

정규화(Normalization): 릴레이션을 관련 있는 속성들만 포함하도록 분해하여 이상 현상을 제거하는 과정.
이상 현상(Anomaly) 예방 목적. 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 향상한다.

1.2 이상 현상(Anomalies)

삽입 이상: 새 데이터를 추가하기 위해 불필요한 다른 데이터를 함께 삽입해야 하는 문제.
갱신 이상: 중복된 튜플 중 일부만 수정되어 데이터 불일치가 발생.
삭제 이상: 특정 데이터를 삭제하면 같이 저장된 유의미한 정보도 함께 손실.

정규화는 이러한 이상 현상을 제거하기 위해 함수 종속성을 활용한다.

2. 함수 종속

2.1 정의

릴레이션 R에서 속성 집합 X가 Y를 결정한다면 $X \rightarrow Y$ (Y가 X에 함수 종속).
모든 튜플에 대해 X의 값이 같다면 Y의 값도 동일하다.

2.2 판단 기준

속성의 의미와 비즈니스 규칙을 기반으로 파악해야 하며, 단순히 현재 데이터 값으로 판단하지 않는다.
기본키/후보키는 일반적으로 다른 모든 속성을 함수적으로 결정한다.

2.3 완전 함수 종속(Full Functional Dependency)

$X \rightarrow Y$이지만 X의 부분집합 어느 것도 Y를 결정하지 못할 때.
기본키 전체에 의존하는 속성. 부분적으로 의존하면 안 된다.

2.4 부분 함수 종속(Partial Functional Dependency)

합성키 X = {A,B} 중 일부(A 또는 B)에만 의존하는 경우.
부분 함수 종속이 존재하면 제1 정규형을 넘어 제2 정규형으로 분해해야 한다.

3. 정규화 단계

3.1 제1정규형 (1NF)

모든 속성값이 원자값(더 분해 불가능)이어야 한다.
반복 그룹 제거, 다중값 속성을 분리.
기본키에 완전 함수 종속되지 않으면 이상 현상 발생 → 제2정규형으로 분해 필요.

3.2 제2정규형 (2NF)

1NF 만족 + 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속.
부분 함수 종속 제거. 합성키일 경우 각각의 속성이 부키 전체에 의존하도록 릴레이션 분해.
여전히 이행적 종속(Transitive Dependency)이 있을 수 있다.

3.3 제3정규형 (3NF)

2NF 만족 + 기본키가 아닌 속성이 기본키에 이행적으로 종속되지 않음.
즉, A→B, B→C가 있을 때 A→C 관계를 제거.
속성 간 종속으로 인한 갱신 이상 해결.

3.4 보이스/코드 정규형 (BCNF)

3NF보다 강한 형태. 모든 함수 종속의 결정자(Determinant) 가 후보키.
하나의 릴레이션에 여러 후보키가 있을 때 3NF만으로는 이상 현상이 남을 수 있어 BCNF로 정규화.

정규형을 너무 높이면 조인 비용이 커질 수 있으므로 실무에서는 성능과 무결성 사이에서 균형을 맞춘다. 제5정규형까지 항상 필요하지는 않다.

3.5 무손실 분해와 종속성 보존

릴레이션 분해 시 원래 데이터를 잃지 않고(무손실) 주요 함수 종속성을 유지해야 한다.
분해 후 조인하면 원래 관계를 복원할 수 있어야 함.

4. 뷰(View)

4.1 정의

하나 이상의 기본 테이블을 기반으로 한 가상 테이블. 데이터는 실제 저장되지 않으며 SELECT 결과를 논리적으로 캡슐화한다.
보안, 편의성, 추상화 목적으로 사용. 복잡한 SQL을 재사용하거나 민감한 칼럼을 숨길 수 있다.

4.2 생성 구문

CREATE VIEW 뷰명 [(속성리스트)]
AS
SELECT ...
[WITH CHECK OPTION];

WITH CHECK OPTION: 뷰를 통해 DML 수행 시 뷰 조건을 항상 만족하도록 강제.
ORDER BY는 사용할 수 없으며 필요 시 뷰 SELECT에서 정렬.

4.3 DML 제한

뷰를 통한 삽입/수정/삭제는 기본 테이블에 반영될 수 있으나 제약 존재:
1. 기본키 또는 NOT NULL 속성을 포함하지 않으면 변경 불가.
2. 집계 함수, DISTINCT, GROUP BY, UNION 포함 시 대부분 읽기 전용.
3. 여러 테이블 조인으로 정의된 뷰는 업데이트가 제한적.
뷰 삭제는 기본 테이블에 영향을 주지 않지만, 다른 제약조건이 뷰를 참조하면 먼저 제거해야 한다.

4.4 장점

복잡한 질의를 단순화.
데이터 접근 제어(열 수준 보안).
논리적 독립성 확보: 기본 테이블 구조가 바뀌어도 뷰를 통해 기존 인터페이스 유지 가능.

5. 인덱스(Indexing)

5.1 정의와 역할

테이블에서 원하는 레코드를 빠르게 검색하기 위한 자료구조.
B-Tree, B+Tree, 해시 기반 등 다양한 구조 사용. 대부분 RDBMS는 정렬된 B+Tree 이용.
인덱스는 테이블 데이터의 일부 사본으로, 키-값 쌍(키: 인덱스 컬럼값, 값: 레코드 위치)을 저장한다.

5.2 동작 방식

인덱스 구조에서 검색 조건에 맞는 키값 탐색.
해당 키가 가리키는 레코드 주소를 이용해 테이블에서 데이터 조회.

테이블 전체 탐색(Full Scan) 대신 로그 시간(O(log n)) 복잡도로 접근.

5.3 인덱스 설계 시 고려

적합한 상황: 조건 기반 조회, 정렬/그룹핑, 조인 키, 읽기 작업이 많은 테이블.
주의 사항:
- 삽입/수정/삭제 시 인덱스도 갱신되어 추가 비용 발생.
- 컬럼에 함수/연산 적용 시 인덱스가 사용되지 않을 수 있다.
- 자료형 불일치, OR 조건 다수, 낮은 선택도(중복 값이 많음) 상황은 효과 제한.

5.4 클러스터형 vs 비클러스터형

클러스터형 인덱스: 테이블 자체가 인덱스 순서로 정렬되는 구조(예: InnoDB의 PK).
비클러스터형 인덱스: 별도의 인덱스 구조가 데이터 위치를 가리킨다.

6. 트리거(Trigger)

6.1 개념

특정 이벤트(DML: INSERT/UPDATE/DELETE, DDL, 로그온 등)가 발생했을 때 자동으로 실행되는 저장 프로시저.
데이터 무결성 유지, 감사 로그 기록, 파생 값 유지 등에 활용.

6.2 종류

BEFORE 트리거: 이벤트 수행 전에 실행. 입력값 검증, 변경 가능.
AFTER 트리거: 이벤트 후 실행. 감사 로그 작성, 후속 처리.
INSTEAD OF 트리거: 뷰에서 DML을 가로채 직접 처리(주로 SQL Server).

6.3 주의 사항

복잡한 로직이나 다중 트리거로 인해 성능 저하나 순환 호출이 발생할 수 있다.
트리거 실패 시 전체 트랜잭션이 롤백될 수 있으므로 예외 처리 필수.

7. 저장 프로시저(Stored Procedure)

7.1 정의

데이터베이스에 저장된 SQL 코드 블록으로, 매개변수를 받아 반복 업무를 자동화.
서버 측에서 실행 → 네트워크 트래픽 감소, 일관된 로직 유지.

7.2 구조 예시

CREATE PROCEDURE 프로시저명(IN 파라미터 INT, OUT 결과 VARCHAR(50))
BEGIN
 -- SQL 문장들
END;

호출: CALL 프로시저명(값, @out);

7.3 장단점

장점: 재사용성, 보안(권한 제어), 성능 최적화.
단점: 복잡성 증가, 버전 관리/테스트 어려움, DBMS 종속성.

7.4 프로시저 vs 함수

함수(Function)는 값을 반환해야 하며 SELECT 내에서 사용 가능.
프로시저는 반환값이 없거나 OUT 파라미터 사용, 트랜잭션 제어 가능.

8. 트랜잭션(Transaction)

8.1 정의

데이터베이스에서 수행되는 논리적 작업 단위. 여러 SQL 문장을 하나의 묶음으로 처리.
성공 시 모두 커밋(Commit), 실패 시 모두 롤백(Rollback) → 일관성 유지.

8.2 ACID 특성

Atomicity(원자성): 전부 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 한다.
Consistency(일관성): 트랜잭션 전/후에 데이터 무결성 제약이 유지.
Isolation(격리성): 동시에 실행되는 트랜잭션 간 간섭 방지.
Durability(지속성): 커밋된 변경은 시스템 장애 후에도 보존.

8.3 격리 수준(Isolation Level)

Read Uncommitted: Dirty Read 허용.
Read Committed: 커밋된 데이터만 읽음 (Dirty Read 방지).
Repeatable Read: 같은 행 재조회 시 항상 동일 결과 (Non-repeatable Read 방지).
Serializable: 완전한 직렬 실행과 동일. 가장 안전하지만 성능 저하.

8.4 동시성 제어 기법

잠금(Locking): 공유락/배타락, 2단계 잠금(2PL).
낙관적 제어(Optimistic Concurrency Control), 타임스탬프 순서, 멀티버전 동시성 제어(MVCC).

8.5 트랜잭션 설계 팁

트랜잭션은 가능한 짧게 유지. 긴 트랜잭션은 교착상태, 잠금 경합을 유발.
자주 사용하는 패턴: BEGIN TRAN; ...; COMMIT; / 예외 발생 시 ROLLBACK;.

9. 실무 설계 체크리스트

정규화와 비정규화 균형: 읽기 성능과 무결성 요구를 고려해 결정.
핵심 작업에 필요한 인덱스만 유지하고, 주기적으로 사용 통계 분석.
트리거/프로시저에는 예외 처리와 로깅을 포함해 추적 가능성 확보.
트랜잭션 격리 수준을 업무 시나리오에 맞춰 선택하고, 교착 상태 모니터링.
백업·복구 전략, 감사 로그 정책, 권한 관리(최소 권한 원칙)를 문서화한다.

Database | 포트폴리오

데이터베이스

1. 데이터베이스 정규화

1.1 정규화 개념

1.2 이상 현상(Anomalies)

2. 함수 종속

2.1 정의

2.2 판단 기준

2.3 완전 함수 종속(Full Functional Dependency)

2.4 부분 함수 종속(Partial Functional Dependency)

3. 정규화 단계

3.1 제1정규형 (1NF)

3.2 제2정규형 (2NF)

3.3 제3정규형 (3NF)

3.4 보이스/코드 정규형 (BCNF)

3.5 무손실 분해와 종속성 보존

4. 뷰(View)

4.1 정의

4.2 생성 구문

4.3 DML 제한

4.4 장점

5. 인덱스(Indexing)

5.1 정의와 역할

5.2 동작 방식

5.3 인덱스 설계 시 고려

5.4 클러스터형 vs 비클러스터형

6. 트리거(Trigger)

6.1 개념

6.2 종류

6.3 주의 사항

7. 저장 프로시저(Stored Procedure)

7.1 정의

7.2 구조 예시

7.3 장단점

7.4 프로시저 vs 함수

8. 트랜잭션(Transaction)

8.1 정의

8.2 ACID 특성

8.3 격리 수준(Isolation Level)

8.4 동시성 제어 기법

8.5 트랜잭션 설계 팁

9. 실무 설계 체크리스트