[STUDY] 데이터베이스 핵심 개념 정리 : 정규화 · 인덱스 · 트랜잭션

🗃️ 데이터 베이스

• 데이터베이스(database) : 사용자나 프로그램에서 사용하기 위해 저장 및 관리하는 데이터 집합
  • 개체(entity) : 데이터로 표현하려는 대상
  • 속성(attribute) : 개체의 특성과 상태
  • 관계(relationship) : 개체 간에 어떤 관련이 있는지 나타냄

관계형 데이터베이스

• 관계형 데이터베이스(RDB, Relational Database) :  데이터가 2차원 테이블에 저장되며, 데이터의 구조와 데이터 간 종속성 등을 알 수 있는 데이터베이스
  • 릴레이션 : 관계형 데이터베이스에서 데이터의 개념적 모델
  • 테이블 : 릴레이션을 실제로 구현한 개체로, 키-값으로 이루어진 2차원 형태
  • 행(=튜플, 레코드) : 테이블을 구성하는 데이터들 중 가로로 묶은 데이터셋
  • 열(=속성, 필드) : 테이블을 구성하는 데이터들 중 세로로 묶은 데이터셋

NoSQL 데이터베이스

• NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스 : 비관계형 데이터베이스로, 보다 유연한 형태의 데이터베이스
  • 대용량 데이터 조회시 속도 면에서 유리하다.
  • 수평적 확장성이 좋아 서버를 추가해 데이터베이스를 확장하는 것이 쉽다.

관계형 데이터베이스 vs NoSQL 데이터베이스

구분	관계형 데이터베이스	NoSQL 데이터베이스
데이터 저장	2차원 테이블로 저장	분산형 구조로, 도큐먼트, 키-값, 그래프 등 다양한 형태로 저장
데이터 중복	중복 없음	중복 데이터가 있어서 데이터 갱신 시 이를 처리해야 함
스키마	스키마가 있어 데이터의 무결성 보장	스키마가 없고 유연한 데이터 처리 가능
데이터 확장	수직적 확장 지원	수평적 확장 지원
DBMS	Oracle, MySQL	MongoDB, Redis

🔖 인덱스

• 인덱스 : 추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용해 데이터베이스에서 튜플의 검색 성능을 높이기 위한 자료구조. 주로 조회 조건에 자주 사용되는 컬럼(WHERE절), JOIN에 자주 사용되는 컬럼, 정렬이나 GROUP BY에 사용되는 컬럼에 인덱스를 건다.

인덱스는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 일반적으로 사용되는 방법이다. 키-값 형태로 '속성 값 - 튜플 주소'를 인덱스 테이블에 저장한다. 인덱스 테이블은 다음처럼 속성값을 기준으로 정렬 상태를 유지한다.

 

하지만 인덱스를 사용한다고 항상 성능이 좋은 것은 아니다. 우선 인덱스 테이블 자체로 추가적인 공간이 필요해진다. 또한 데이터를 추가하면 다시 데이터를 재정렬해야 하고, 튜플이 삭제되는 경우 인덱스 테이블에서는 '사용하지 않음' 처리가 되지만 실제로 삭제되지 않고 테이블에 남아있다.

 

인덱스의 장단점을 정리하면 다음과 같다.

장점

• 인덱스 테이블에 데이터가 정렬되어 있어서 검색 속도가 빠르다.

단점

• 인덱스 테이블을 저장하기 위한 추가 공간이 필요하다.
• 정렬된 상태를 유지하기 위해 데이터를 추가, 수정, 삭제하는 경우 속도가 느리다.

인덱스 구현 방법

해시 테이블 인덱스

• 해시 테이블(hash table) : 속성 값으로 해시 값을 계산해 인덱싱하는 방법
• 장점
  • O(1) 수준의 빠른 탐색
  • 캐시 효율이 좋아 메모리 엔진 등에 적합
• 단점
  • 범위 검색, 정렬이 필요한 연산 불가능
  • 해시 충돌 발생 시 성능 저하 가능성

B+ 트리

• B+ 트리(Balanced Tree) : 단말 노드에만 데이터를 저장하고 단말 노드 간에는 연결 리스트로 연결되는 방식
• MySQL, PostgreSQL, Oracle 등 대부분의 DBMS의 기본 인덱스 구조
• 장점
  • 정렬된 구조를 유지해 범위 검색에 강함
  • O(log n) 탐색 시간
• 단점
  • 삽입/삭제 시 노드 분할 또는 병합이 필요해 해시보다 약간 느림

🔒 트랜잭션

트랜잭션이란

• 트랜잭션(transaction) : 데이터베이스의 상태를 바꾸기 위해 수행하는 작업의 단위 또는 일련의 연산

ACID 특성

• 원자성(Atomicity) : 트랜잭션이 데이터베이스에 완전히 반영되거나 아예 실행되지 않아야 한다.
• 일관성(Consistency) : 트랜잭션 수행이 완료된 데이터베이스는 일관성이 있다.(데이터 무결성 유지)
• 독립성(Isolation) : 수행 중인 트랜잭션에 다른 트랜잭션이 끼어들 수 없다.
• 영속성(Durability) : 완료한 트랜잭션의 결과가 데이터베이스에 영구적으로 반영된다.

데드락

• 데드락(deadlock) : 두 개 이상의 트랜잭션이 서로가 점유한 자원을 기다리면서 무한 대기 상태에 빠지는 현상
• 데드락 방지 방법
  • 트랜잭션 수행 전 미리 락 획득
  • 트랜잭션이 들어온 순서에 따라 락을 획득하거나 특랜잭션을 종료

📐정규화와 역정규화

이상

• 이상(anomaly) : 트랜잭션 처리 중 속성 간 종속이나 데이터 중복으로 발생하는 문제
  • 삽입 이상(insertion anomaly) : 데이터 삽입 시 의도치 않은 다른 데이터도 삽입된다.
  • 갱신 이상(update anomaly) : 데이터 갱신 시 일부 튜플만 갱신되어 데이터 모순이 발생한다.
  • 삭제 이상(deletion anomaly) : 데이터 삭제 시 의도하지 않은 데이터도 삭제된다.

정규화 단계

• 정규화(normalization) :  데이터베이스의 이상 현상을 해결하기 위해 테이블을 분해하는 것
  • 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 방법 
  • 테이블을 분해하느라 연산 시간 증가 →상황에 따른 적절한 정규화 필요

제1정규형(1NF, First Normal Form)

제1정규형은 테이블의 모든 속성 값이 더 이상 분해될 수 없는 값(원자 값)으로 구성되어야 한다.

 

예를 들어, 전화번호가 이렇게 쉼표로 두 개가 들어가 있으면 쿼리를 짜기도 어렵고, 데이터 분석이 힘들어진다.

학생이름	전화번호
홍길동	010-1111-2222, 010-3333-4444

 

따라서 '전화번호' 속성에 속성 값이 하나만 존재할 수 있도록 다음고 같이 테이블을 분해한다.

학생이름	전화번호
홍길동	010-1111-2222
홍길동	010-3333-4444

제2정규형(2NF, Second Normal Form)

제2정규형은 제1정규형을 만족하고, 부분적 함수 종속을 제거해 완전 함수 종속을 만족해야 한다.

 

예를 들어, 아래와 같이 홍길동이 과목을 여러 개 들을 때마다 이름이 계속 중복되고 있다. 여기서 학생이름은 학생 ID에만 종속되므로 부분 종속되어 있다고 할 수 있다. 이 경우 제2정규형을 위반하게 된다.

학생ID	과목ID	점수	학생이름
1	A	90	홍길동
1	B	85	홍길동
2	A	88	김철수

 

따라서 다음과 같이 학생 테이블과 수강 테이블로 나눌 수 있다.

 

🧑🏻‍🎓 학생 테이블

학생ID	학생이름
1	홍길동
2	김철수

 

📋 수강 테이블

학생ID	과목ID	점수
1	A	90
1	B	85
2	A	88

 

제3정규형(3NF, Third Normal Form)

제3정규형은 제2정규형을 만족하고, 이행적 종속이 없어야 한다. 

 

 아래 테이블을 보면 부서 이름은 부서 ID에 종속되고, 부서 ID는 직원 ID에 종속되어있다.

직원ID	부서ID	부서이름
1	10	인사팀
2	20	개발팀
3	10	인사팀

 

따라서 다음과 같이 이행 종속을 제거해 직원 테이블과 부서 테이블로 분리할 수 있다.

 

🧑🏻‍💼직원 테이블

직원ID	부서ID
1	10
2	20
3	10

 

🏢 부서 테이블

부서ID	부서이름
10	인사팀
20	개발팀

역정규화

• 역정규화(denormalization ) : 정규화된 테이블을 낮은 정규화 단계의 테이블로 되돌리는 것

🧐 역정규화를 하는 이유?
정규화는 데이터 중복을 제거하고 정합성을 높이는 데 효과적이지만, 테이블이 지나치게 분리되면 조인이 많아져 조회 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 조회 성능이 중요한 상황에서는 일규 정규화 구조를 풀고 중복을 허용해 쿼리 성능을 개선하기 위해의도적으로 역정규화를 적용한다.

 

🔗 참고자료

기술 면접 대비 CS 전공 핵심요약집 | 이수진 - 교보문고

 

신입 개발자 기술면접 질문 정리 - 데이터베이스

 

GitHub - WooVictory/Ready-For-Tech-Interview: 💻 신입 개발자로서 지식을 쌓기 위해 공부하는 공간 👨‍