87. 정규화 (Normalization) : 잘못 설계된 릴레이션 스키마(관계형 스키마)를 더 작은 속성 집합으로 분해하여 바람직한 형태의 스키마로 변환하는 것 릴레이션 내 속성들 간의 종속성(dependency)를 분석하여 하나의 릴레이션은 하나의 종속성만 표현하도록 분해한다. 하나의 릴레이션이 여러 상이한 정보를 표현하여 많은 종속성을 가지게 되면 릴레이션 처리에 이상(anomaly)가 발생하고 정규화의 목적은 이상의 발생을 막는 것이다. 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행한다. 정규화는 논리적 처리와 품질에 영향을 미친다. 장점 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 안정성 등을 보장한다 졍규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능하고 데이터의 정확성이 증가한다. 단..
도서 개발 공부/정보 처리 기사 필기 2022. 4. 5. 19:08
87. 정규화 (Normalization) : 잘못 설계된 릴레이션 스키마(관계형 스키마)를 더 작은 속성 집합으로 분해하여 바람직한 형태의 스키마로 변환하는 것 릴레이션 내 속성들 간의 종속성(dependency)를 분석하여 하나의 릴레이션은 하나의 종속성만 표현하도록 분해한다. 하나의 릴레이션이 여러 상이한 정보를 표현하여 많은 종속성을 가지게 되면 릴레이션 처리에 이상(anomaly)가 발생하고 정규화의 목적은 이상의 발생을 막는 것이다. 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행한다. 정규화는 논리적 처리와 품질에 영향을 미친다. 장점 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 안정성 등을 보장한다 졍규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능하고 데이터의 정확성이 증가한다. 단..