Day 3 - 반정규화

반정규화가 필요한 순간

어제 EMP와 DEPT를 나눈 이유는 부서명 중복을 없애기 위해서였다. 그런데 사원 목록 화면마다 부서명을 보여 줘야 한다면 매번 조인이 필요하다. 이 조인이 실제로 성능 병목이 될 때 반정규화를 검토한다.

• 반정규화(Denormalization)는 역정규화라고도 부른다.
• 목적은 성능이다. 조인 횟수를 줄이거나, 대량 집계를 미리 계산해 두거나, 큰 테이블을 접근 범위에 맞게 쪼갠다.
• 정규화를 건너뛰는 것이 아니다. 정규화를 먼저 끝낸 뒤 필요한 곳만 되돌리는 작업이다.

반정규화 절차

• 순서가 문제로 나오면 "조사 → 대안 검토 → 적용"이다. 적용이 먼저 오는 보기는 틀린다.
• ② 단계의 대안들은 모델에 중복을 만들지 않는다. 그래서 반정규화보다 먼저 검토한다.
• 대량 데이터를 행 단위로 나누는 파티셔닝도 ② 단계 대안으로 드는 교재가 있다.

테이블 반정규화

분할 두 가지를 그림으로

원본 주문 테이블 (칼럼 많음, 행 많음)
 
[수직 분할 — 칼럼으로 자른다]          [수평 분할 — 행으로 자른다]
┌──────────┬──────────────┐            ┌──────────────────────┐
│ 주문번호 │ 주문번호      │            │ 2026-01 주문 행들     │
│ 주문일자 │ 배송메모      │            ├──────────────────────┤
│ 금액     │ 포장요청      │            │ 2026-02 주문 행들     │
│ (자주    │ (가끔 보는    │            ├──────────────────────┤
│  보는 것)│  긴 칼럼)     │            │ 2026-03 주문 행들     │
└──────────┴──────────────┘            └──────────────────────┘
 같은 PK로 1:1 테이블 둘                  같은 구조, 행 범위만 다르다

• 수직 분할을 하면 두 테이블이 같은 주식별자를 공유하는 1:1 관계가 된다.
• 수평 분할은 데이터베이스의 파티셔닝으로 구현하는 경우가 많다.

⚠️ 함정: "수평"과 "수직"의 방향을 헷갈리기 쉽다. 표를 칼로 자른다고 생각하면 된다. 가로선을 그으면 행이 갈리는 수평 분할, 세로선을 그으면 칼럼이 갈리는 수직 분할이다.

통계 테이블 — 미리 계산해 두는 집계

부서별 인원과 급여 합계를 여러 화면이 보여 준다. 매번 아래 쿼리를 돌리는 대신 결과를 통계 테이블에 저장해 둘 수 있다.

SELECT D.DEPTNO, D.DNAME, COUNT(E.EMPNO) AS EMP_CNT, SUM(E.SAL) AS SAL_SUM
FROM DEPT D LEFT OUTER JOIN EMP E ON D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY D.DEPTNO, D.DNAME ORDER BY D.DEPTNO;

    DEPTNO DNAME             EMP_CNT    SAL_SUM
---------- -------------- ---------- ----------
        10 ACCOUNTING              3       8750
        20 RESEARCH                5      10875
        30 SALES                   6       9400
        40 OPERATIONS              0

• EMP가 14행이면 이 쿼리는 가볍다. 반정규화가 필요한 것은 원천 데이터가 매우 커서 집계가 실제로 느릴 때다.
• 통계 테이블은 원천이 바뀔 때마다 갱신해야 한다. 사원 한 명이 입사하면 EMP와 통계 테이블을 함께 고쳐야 한다.
• 40번 부서의 SAL_SUM이 비어 있는 것은 사원이 없어 합계가 NULL이기 때문이다. NULL과 집계는 Day 5에서 다룬다.

칼럼 반정규화

• 중복 칼럼은 조인 감소, 파생 칼럼은 계산 감소가 목적이다. 같은 "칼럼 추가"라도 목적이 다르다.
• 파생 칼럼의 위험은 원천과 결과가 어긋나는 것이다. 사원이 부서를 옮겼는데 "사원 수"를 갱신하지 않으면 값이 틀어진다.

관계 반정규화

테이블이나 칼럼은 그대로 두고 관계만 하나 더 맺는 방법이다.

정규화 상태                         중복 관계 추가 후
 
고객 ──< 주문 ──< 주문상품          고객 ──< 주문 ──< 주문상품
                                     │                  ▲
                                     └──────────────────┘
                                     (고객번호를 주문상품에 직접 둔다)

• 주문상품에서 고객 정보를 보려면 원래 주문을 거쳐야 한다. 주문상품에 고객번호를 FK로 직접 두면 조인 경로가 짧아진다.
• 교재는 이것을 중복 관계 추가라고 부른다. 테이블과 칼럼 반정규화처럼 무결성을 해칠 수 있다는 점은 같다.

반정규화의 대가

• 중복 값을 맞추는 수단으로 트리거, 애플리케이션 로직, 배치 갱신을 쓴다.
• 결론적으로 반정규화는 "조회가 압도적으로 많고, 다른 방법으로 풀리지 않을 때" 쓰는 마지막 단계다.

내일은 관계가 SQL의 조인 조건으로 바뀌는 과정과, 모델에 트랜잭션 단위를 표현하는 법을 다룬다.

📖 용어

• 반정규화 : 성능을 위해 정규화된 모델에 의도적으로 중복을 허용하는 기법. 역정규화라고도 한다.
• 무결성 : 데이터가 서로 모순 없이 정확한 상태. 반정규화가 깨뜨릴 수 있다.
• 수직 분할 : 칼럼 단위로 테이블을 나누는 것. 결과 테이블끼리 1:1 관계가 된다.
• 수평 분할 : 행 단위로 테이블을 나누는 것. 파티셔닝으로 구현하는 경우가 많다.
• 통계 테이블 : 집계 결과를 미리 계산해 저장한 테이블.
• 파생 칼럼 : 다른 칼럼으로 계산할 수 있는 값을 미리 저장한 칼럼.
• 중복 관계 : 이미 다른 경로로 이어진 엔터티 사이에 조인 경로를 줄이려고 추가한 관계.
• 클러스터링 : 자주 함께 읽는 데이터를 물리적으로 가까이 저장하는 방법. 반정규화 전 검토 대상이다.