데이터 정규화

데이터 정규화는 데이터 저장 비용을 줄이면서 데이터 무결성을 개선하기 위해 데이터베이스의 데이터를 정리하고 재구성하는 프로세스입니다. 일반적으로 관계형 데이터베이스 모델과 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템(OODBMS)과 같은 다른 데이터베이스 모델에서 사용됩니다.

데이터 정규화는 사전 정의된 규칙에 따라 기존 데이터를 분석하고 그에 따라 데이터를 정리하는 방식으로 작동합니다. 다루기 어려운 대규모 데이터 집합을 더 작고 체계적인 데이터 집합으로 분류하면 관리와 사용이 더 쉬워집니다. 이 프로세스는 데이터 정확성을 유지하고 데이터 중복을 줄이는 동시에 데이터 무결성을 개선하고 데이터 저장 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

정규화는 테이블을 관련 데이터 집합으로 구성하여 중복 데이터를 제거합니다. 이 과정에서 데이터 요소 간의 관계가 생성되고 기본 키와 외래 키의 중요성이 강조됩니다. 데이터 집합 간의 관계가 커짐에 따라 데이터는 점점 더 작은 단위로 세분화됩니다.

데이터 정규화는 여러 가지 형태로 구성되며, 각 형태는 숫자로 식별됩니다. 정규화 프로세스는 일반적으로 테이블의 각 열에 단일 데이터 세트만 포함하도록 하는 1NF(First Normal Form)로 시작됩니다. 두 번째 정규 형식(2NF)은 테이블의 각 열에 원자 값만 포함하도록 요구함으로써 1NF를 기반으로 합니다. 세 번째 정규 형식(3NF)은 중복 값을 제거하고 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 도입함으로써 2NF를 더욱 발전시킵니다.

데이터 정규화를 통해 특정 규범을 준수함으로써 데이터베이스는 데이터의 무결성을 더 잘 보존하고 정확성을 보장할 수 있습니다. 또한 데이터 정규화는 대량의 중복 데이터를 저장할 필요성을 줄여주기 때문에 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터 정규화는 데이터 무결성을 보호하고 데이터 저장에 드는 재정적 비용을 절감하고자 하는 모든 조직에 매우 중요한 프로세스입니다.