정규화 작업이란 원래 관계형 데이터베이스 개념이지만 그 원칙은 데이터베이스에 상관업없이 논리적 데이터모델링에서 그대로 적용될 수 있다. 정규화는 1단계부터 5단계 까지 있으며 4단계에는 보이스코드 정규형이 추가로 있어 모두 6가지로 구분된다.
정규화를 하는 궁극적인 목적은 데이터의 중복을 제거하고 속성들이 본래의 제자리에 위치시키자는 것이다. 이 말은 엔터티에는 그 엔터티의 주인(uid)의 소유 속성들만 올 수 있다는 것이다. 다시 말해서 반드시 1촌 관계인 속성들만 와야 한다는 것이다. 즉, 부모나 자식의 속성, 혹은 3촌 이상의 관계에 있는 속성들은 자신 소유의 속성이 아니라 다른 곳에서 주워(빌려) 온 속성이라는 것을 의미한다. 정규화를 하게 되면 해당 엔터티에 위치할 수 없는 속성들은 어딘가 자신이 있어야 할 원래 위치를 찾아가야 하며 이미 진짜 주인인 엔터티가 존재하고 있다면 당연히 제 집을 찾아 가면 되겠지만, 그렇지 못할 경우에는 새로운 집, 즉 새로운 엔터티를 생성하고 그 속에 위치시킬 수밖에 없다. 이러한 이유로 인해 정규화 작업을 하면 엔터티는 점차 분할되어 가는 것이다.
실제로 어떤 시스템에 가서라도 정규화를 해 보면 어떤 엔터티 속성의 1/2은 남에게서 빌려 온 속성인 경우가 허다하게 나타난다. 문제는 빌려 왔다는 것을 알고라도 있다면 그나마 다행이지만, 대부분은 아예 자신의 소유로 착각하고 있다는데 문제의 심각성이 있다.
데이터 모델링은 반드시 정규화를 거쳐야만 데이터베이스 설계 단계로 갈 수 있는 것이며, 물론 물리적 데이터 모델링(physical data modeling) 단계에서는 물리적인 요소를 감안하여 약간의 반정규화(de-normalization)을 실시할 수도 있다. 그러나 대부분은 논리적 데이터모델링 단계에서부터 수행속도를 염려하여 마구잡이로 반정규화를 실시함으로써 우리의 진정한 목적인 정확한 데이터 모델을 찾아내는 일에 심각한 장애요인이 되고 있다.
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