[정보처리기사] 정규화(Normalization) 과정과 이상(Anomaly)의 종류
1. 정규화(Normalization) - 정규화란 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정이다. - 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장한다. 2. 정규화 목적 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지한다. 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있다. 따라서 자료 검색과 추출의 효율성을 높인다. 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. 3. 이상(Anomaly)의 개념 및 종류 - 정규화를 거치지 않은 데이터베이스 내의 데이터들..
2021. 3. 4.
