반정규화(Denormalization)는 데이터베이스 설계 시 성능을 최적화하기 위해 데이터를 중복 저장하거나 중복된 데이터를 제거하지 않는 전략입니다. 이는 정규화된 데이터베이스에서 특정 성능 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 일관성을 유지하는 것을 목표로 하지만, 이로 인해 데이터 조회 성능이 저하될 수 있습니다. 반면, 반정규화는 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 일부 데이터 중복을 허용합니다. ### 반정규화의 개념과 예시 #### 1. 정규화된 데이터베이스 먼저, 정규화된 데이터베이스의 예를 들어보겠습니다. 예를 들어, 직원(Employee)과 부서(Department)라는 두 개의 테이블이 있다고 가정합니다. - **Employee 테이블:** | EmployeeID | Name | DepartmentID | |------------|-------|--------------| | 1 | Alice | 101 | | 2 | Bob | 102 | - **Department 테이블:** | DepartmentID | DepartmentName | |--------------|----------------| | 101 | HR | | 102 | IT | 위와 같이 정규화된 상태에서는 각 직원이 속한 부서의 이름을 가져오기 위해 두 테이블을 조인해야 합니다. 이 구조는 데이터의 중복을 최소화하지만, 여러 테이블을 조인해야 하기 때문에 조회 성능이 저하될 수 있습니다. #### 2. 반정규화된 데이터베이스 이제 반정규화를 적용해보겠습니다. 반정규화에서는 일부 중복을 허용하여 조회 성능을 높입니다. 위의 예시에서 부서명을 Employee 테이블에 추가해보겠습니다. - **Employee 테이블 (반정규화):** | EmployeeID | Name | DepartmentID | DepartmentName | |------------|-------|--------------|----------------| | 1 | Alice | 101 | HR | | 2 | Bob | 102 | IT | 이 경우, 부서명을 조회할 때 Department 테이블을 조인할 필요 없이 Employee 테이블에서 직접 가져올 수 있기 때문에 조회 성능이 향상됩니다. 하지만, 부서 이름이 변경될 경우 Employee 테이블의 모든 관련 레코드를 업데이트해야 하는 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. ### 문제에서의 반정규화 적용 이유 문제에서 반정규화를 적용하지 않는 이유를 묻고 있습니다. 반정규화는 주로 성능 향상을 위해 사용되지만, 모든 상황에서 사용하는 것이 적합하지는 않습니다. 예를 들어, 데이터의 일관성 유지가 매우 중요하거나 데이터가 자주 변경되는 경우에는 반정규화가 적합하지 않을 수 있습니다. 문제에서 반정규화를 적용하지 않는 이유로 올바르지 않은 것을 선택해야 하는데, 반정규화의 핵심 목적이 성능 향상이라는 점을 염두에 두고 선택해야 합니다. 요약하자면, 반정규화는 데이터 중복을 허용하여 조회 성능을 향상시키는 기법이며, 성능이 중요한 상황에서 유용하게 사용됩니다. 하지만 데이터의 일관성이 중요한 경우에는 신중하게 고려해야 합니다.