Normalization

Functional dependecy 함수 종속성

속성 A의 value → 속성 B의 value를 결정하는 것

→ Key 개념의 일반화

• 이 2장의 사진을 봤을때 dept_name이 building과 budget을 결정하고 있다.

  • dept_name이 같으면 building, budget값이 같음

• instructor와 department를 합친 첫번째 사진의 테이블은 dept_name만으로는 모든 속성의 값을 구별할 수 없다 = is not a candidate key

  • 예시) dept_name의 여러 값이 중복되기때문에

• 첫번째 사진처럼 부서마다 건물과 예산이 고정되어 있기 때문에, instructor의 record마다 부서에 의존하는 건물과 예산은 inst_dept테이블(첫번째 사진)에 반복적으로 저장될 수 밖에 없다.

  → 이는 테이블을 decompose(분해)할 필요가 있다. = Normalization 정규화

Decomposition 분해

original 테이블을 여러개의 테이블로 나누는 것

• 하지만 테이블을 여러개로 나누고 다시 natural join하는 과정에서 원래 테이블의 size보다 늘어날 수 있다.

  → 중복, 불필요한 데이터가 발생할 수 있다. (원래 테이블을 정확하게 복원할 수 없다 = 손실,loss)

  ⇒ lossy decomposition

Lossy Decomposition

오리지널 테이블r을 R1, R2로 분해하고 natural join하면서 손실이 발생하는 것

• 주로 오리지널 테이블의 같은 속성의 중복된 값(같은 값)이 존재할때 loss발생

Lossless Decomposition

오리지널 테이블r을 R1, R2로 분해하고 R1, R2에 대해 projection을 씌워준 후에 natural join했을 때

→ r과 같다면 lossless decomposition 무손실 분해