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한국데이터산업진흥원

  • 노찬형의 제로에서 시작하는 데이터 모델링 시즌II (최종회) : 모델링을 잘할 수 있는 조건 ‘정규화’

    발행일 : 2020.01.09 조회수 : 154
    지난 연재에서 식건자에 대해 알아보았다. 식별자란 여러 개의 데이터(인스턴스)에서 각각의 데이터(인스턴스)를 구분할 수 있는 속성의 조합임을 다시 한번 떠올리며, 연재의 마지막 주제인 정규화에 대해 알아본다. 정규화 정규화(normalization)는 데이터 모델링의 핵심이자 꽃이다. 정규화의 목적은 관계형 DB 기반의 모든 프로젝트에서 중복 없는(no redundancy) 상태의 좋은 모델을 만들기 위해서다. 식별자와의 종속성, 즉 함수종속을 기반으로 유사한 속성들을 모으고 분리하는 형태로 정규화한다. 정규화를 잘하면 모델링도 잘할 수 있다는 말처럼, 정규화는 모델링에서 꼭 해야 하는 부분이다. ‘중복이 없는 상태’는 앞선 연재에서 여러 번 소개했으니 어느 정도 감을 잡았을 것이다.