[Database] 중간테이블은 정규화의 결과다. 확장성은 덤.

정규화의 목적

• 데이터 중복 제거
• 데이터 일관성
• 업데이트 이상방지

 

 

 

비정규화

• 의도적으로 중복을 허용하는 것.

비정규화 목적

• 성능 향상
• ex)집계값 저장

 

예시

주문내역에서 전체 주문금액은 개별상품 가격과 상품 주문 개수를 통해서 다음 쿼리로 계산할 수 있다.

'SELECT SUM(price * quantity) FROM order_items where order_id = 1;'

하지만 자주 조회되는 경우 매번 계산하기 보다 total_amount라는 컬럼을 order 테이블에 두어 한 번에 조회할 수도 있다. 하지만 이렇게 될 경우 주문 시점에 매번 total_amount를 계산해서 insert해주어야하고, 나중에 개별상품의 주문 취소가 발생하거나, 재고 부족으로 총 주문 금액이 바뀔 경우 데이터 일관성의 문제가 발생할 수 있다.

 

orders:

• order_id
• total_amount(oder_items 합계와 중복)

 

 

 

정규화 과정

 

정규화가 되지 않은 order테이블

order_id	payment_methods
1	CARD, POINT, COUPON
2	BANK_TRANSFER
3	CARD, NAVER_PAY

 

문제

1. 원자값 위배(1NF 위반)

• "CARD, POINT" 하나의 셀에 여러 값

2. 쿼리 어려움

• WHERE payment_methods LIKE '%CARD%'

 

3. 정합성 문제

• CARD 이름 바뀌면 모든 row 찾아서 수정 => 업데이트 오류 발생 가능성 높음

 

 

이렇게 비정규화된 테이블을 정규화하기 위해 payment_method 테이블을 만들었다. 테이블을 만들지 않고 payment_methods 타입을 ENUM으로 지정해 데이터 중복문제를 해결하면서 정규화를 할 수도 있지만, 이럴경우 새로운 결제 방식이 추가되었을 때 다시 스키마를 변경해주어야 하기 때문에 확장성 측면에서 좋은 설계가 아니다.

 

확장성 (Extensibility): "DDL(스키마 변경) 없이 새로운 요구사항에 대응"

핵심:

• ALTER TABLE 안 함
• 컬럼 추가 안 함
• ENUM 수정 안 함
• 배포 불필요

방법:

• INSERT (데이터만 추가)
• UPDATE (설정 변경)

 

 

 

payment_methods

method_id	method_name
1	CARD
2	POINT
3	COUPON
4	BANK
5	NAVERPAY

 

그리고 order 테이블과 payment_methods의 관계는 N:M관계 이므로 order_payments 중간테이블을 만들어주었다.

 

order_payments:

order_id	payment_method_id
1	1
1	2
1	3
2	4
3	1
3	5

 

정규화의 결과로 중간테이블이 생겼다.

 

 

또 다른 정규화의 예시

학생 - 수업 (N:M)

비정규화 테이블 (중간테이블 없음)

 

students

student_id	name	courses
1	철수	수학, 영어, 과학
2	영희	영어, 국어

 

 

정규화 (중간 테이블 사용)

sutudents:

students_id	name
1	철수
2	영희

 

courses:

courses_id	course_name
1	수학
2	영어
3	과학
4	국어

 

enrollments: 중간테이블

student_id	course_id
1	1
1	2
1	3
2	2
2	4

 

정규화의 장점만 있는 것은 다니다.

FK로 참조하는 값의 실제 값을 구하기 위해서는 JOIN을 통해 데이터를 가져와야 하기 때문에 읽기 성능이 비정규화된 테이블보다 낮아질 수 있다.

 

 

정리

정규화

목적: 중복제거

방법: 테이블 분리

결과: 테이블 수 증가

예시: N:M -> 중간테이블

 

정규화 특징

• JOIN 증가
• 데이터 무결성 향상
• 저장 공간 감소
• 쓰기 빠름
• 읽기 느림(JOIN 필요)

 

비정규화

목적: 성능 향상

방법: 의도적 중복

결과: 중복 데이터

예시: 집계값 저장

 

비정규화 특징

• JOIN 감소
• 데이터 무결성 감소
• 저장 공간 증가
• 쓰기 느림 (중복 관리)
• 읽기 빠름