정규화란 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정이다.
•하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정이라 할 수 있다.
•정규형에는 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF 형, 제4정규형, 제5정규형이 있으며, 차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어난다.
•정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행 한다.
•정규화는 논리적 처리 및 품질에 큰 영향을 미친다.
•정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장한다.
정규화의 목적
•데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지한다.
•어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가 능하게 만든다.
•효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있다.
•데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능하다.
•데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄인다.
•데이터 모형의 단순화가 가능하다.
•속성의 배열 상태 검증이 가능하다.
•개체와 속성의 누락 여부 확인이 가능하다.
•자료 검색과 추출의 효율성을 추구한다
정규화가 내가 생각한거랑 많이 다르네. 영문명을 봐야할듯.
Normalization? 진짜 의외네. 좀 더 고유단위로 세분화하는 개념인거같은데 정제의 개념이 더 가까운거 아닐까 싶었는데 음...
