📘 정규화 vs 반정규화

2026-03-20

정규화 (Normalization)

데이터를 중복 없이 나누어 저장하는 것

정규화는 데이터를 역할에 맞게 분리해서 중복을 최소화하는 방식이다.

이걸 쉽게 비유하면 창고 정리랑 비슷하다.

모든 물건을 한 상자에 다 넣어두면 찾기도 힘들고 같은 물건이 계속 쌓인다.

그래서 종류별로 나눠서 보관하면 필요한 걸 찾기도 쉬워지고 관리도 편해진다.

정규화도 똑같다.
데이터를 역할에 맞게 나눠서 중복을 줄이는 것이다.

예를 들어 하나의 테이블에 사용자 정보, 주문 정보, 상품 정보가 전부 들어있다면 같은 사용자나 상품 정보가 계속 반복될 수 있다.

이걸 정규화하면 사용자 테이블, 주문 테이블, 상품 테이블 이렇게 나누게 된다. 중복 제거와 데이터 일관성 유지 이렇게 두개가 핵심이다.

조금 더 정확하게 말하면 정규화는 이상 현상이 발생할 수 있는 구조를 분해해서 문제가 생기지 않도록 만드는 과정이다.

정규화의 목적

정규화를 하는 이유는 단순히 깔끔하게 정리하기 위해서가 아니다.

데이터 중복을 줄여 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위해
데이터 수정 시 발생하는 이상 현상을 방지하기 위해
데이터 구조를 더 명확하고 논리적으로 만들기 위해

특히 중요한 건 이상 현상이다.

하나의 데이터만 수정했는데 다른 곳에서는 그대로 남아있다면 데이터가 서로 다른 값을 가지게 된다..

이런 문제를 막기 위해 정규화를 하는 것이다.

이상 현상 (Anomaly)

정규화를 이해하려면 이상 현상을 먼저 알아야 하는데, 대표적으로 세 가지가 있다.

삽입 이상 : 데이터가 부족해서 일부 정보를 넣지 못하는 경우

삭제 이상 : 하나를 삭제했는데 관련된 다른 정보까지 같이 사라지는 경우

수정 이상 : 같은 데이터를 여러 곳에서 수정해야 하는 경우

정규화는 이런 문제를 구조적으로 해결하는 과정이다.

정규화 단계

정규화는 단계적으로 진행된다.
보통은 3정규형(3NF)까지를 기준으로 많이 사용하고,
필요에 따라 BCNF까지 고려한다.

1정규형 (1NF)

하나의 컬럼에는 하나의 값만 들어가야 한다

즉, 컬럼은 원자값(Atomic Value)을 가져야 한다.

사용자	전화번호
A	010-1111, 010-2222

위와 같은 데이터가 있다고 해보자.

이건 하나의 컬럼에 여러 값이 들어가 있기 때문에 1정규형을 만족하지 않는다.

이걸 정규화하면 아래같이 바뀌는데,

사용자	전화번호
A	010-1111
A	010-2222

이렇게 “한 칸 = 하나의 값”이 되도록 만드는 것이 1정규형이다.

2정규형 (2NF)

부분 함수 종속 제거

기본키가 여러 컬럼으로 이루어진 경우에만 의미가 있다.

주문ID

상품ID

상품명

수량

|——–|——–|——–|——|

이 테이블에서 기본키가 (주문ID, 상품ID)라고 하면
상품명은 상품ID만으로도 결정된다.

즉, 상품ID → 상품명

이런 관계가 있기 때문에 상품명은 전체 키가 아니라 일부 키에만 의존하고 있다.

이게 바로 부분 함수 종속이다.

이 경우 테이블을 아래와 같이 나누고,

주문 테이블
| 주문ID | 상품ID | 수량 |

상품 테이블
| 상품ID | 상품명 |

이렇게 분리하면 2정규형을 만족한다.

3정규형 (3NF)

이행적 종속 제거

어떤 컬럼이 다른 컬럼을 거쳐서 의존하는 경우를 제거하는 단계다.

사용자ID

부서ID

부서이름

사용자ID → 부서ID
부서ID → 부서이름

이런식으로 관계가 형성되는데..

사용자ID → 부서이름 (간접적으로)

이런 구조를 이행적 종속이라고 한다. 하지만 이걸 그대로 두면 문제가 생긴다.

예를 들어 부서 이름이 바뀌면 같은 값을 여러 행에서 전부 수정해야 한다.

사용자 테이블
| 사용자ID | 부서ID |

부서 테이블
| 부서ID | 부서이름 |

그래서 이런식으로 분리하면 3정규형을 만족한다.

BCNF

모든 결정자가 후보키가 되도록 만드는 것

3정규형까지 만족해도 여전히 이상 현상이 발생할 수 있는 경우가 있다.

예를 들어 보자.

교수

과목

강의실

한 교수는 하나의 과목만 담당한다
하나의 과목은 여러 교수가 담당할 수 있다

위와 같은 조건일때, 관계는 이렇게 된다.

교수 → 과목
과목 → 강의실

즉, 과목이 강의실을 결정하지만 과목은 후보키가 아니다.

이 상태에서는 데이터 이상이 발생할 수 있다.

그래서 테이블을 분리한다.

교수-과목 테이블
| 교수 | 과목 |

과목-강의실 테이블
| 과목 | 강의실 |

이렇게 하면 모든 결정자가 후보키가 되면서 BCNF를 만족하게 된다.

최종적으로 정리를 하자면

1NF → 값 하나만
2NF → 일부 컬럼에만 의존하는 것 제거
3NF → 컬럼 간 간접 의존 제거
BCNF → 모든 결정자가 후보키

정규화의 장점

정규화를 하면 얻는 장점은 명확하다.

데이터 중복이 줄어든다
데이터 수정이 쉬워진다
데이터 무결성을 유지할 수 있다

특히 하나만 수정해도 전체 데이터가 일관되게 유지된다는 점이 가장 크다.

정규화의 단점

하지만 정규화는 무조건 좋은 것만은 아니다.

테이블이 여러 개로 나뉘면서 JOIN 연산이 많아진다
조회 성능이 떨어질 수 있다

그래서 데이터가 많아질수록 JOIN 비용이 성능에 영향을 주게 된다.

쉽게 비유를 들면, 냉장고, 서랍, 창고에 물건을 다 따로 정리해놨는데
요리하려면 다시 전부 꺼내야 하는 상황이다..

정리는 잘 되어있지만 한 번에 쓰기에는 번거로워진거다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 반정규화다.

반정규화 (Denormalization)

일부러 데이터를 합쳐서 조회 성능을 높이는 것

그래서 등장한 게 반정규화다.

정규화가 너무 잘 되어 있으면 오히려 조회가 느려질 수 있다.

특히 JOIN이 많아질수록 성능이 떨어진다.

그래서 어떤 경우에는 아예 데이터를 다시 합쳐버린다.

왜 반정규화가 필요한가

사용자 이름 + 주문 정보를 가져오려면 두 테이블을 JOIN 해야 한다.

데이터 양이 적을 때는 문제가 없지만, 데이터가 많아질수록 JOIN 연산 비용이 점점 커진다.

특히 다음과 같은 상황에서는 문제가 더 크게 나타난다.

조회가 매우 자주 발생하는 경우
여러 테이블을 계속 JOIN 해야 하는 경우
실시간 응답 속도가 중요한 서비스

그래서 이런 경우에는 아예 데이터를 합쳐버리는 선택을 하게 된다.

이게 바로 반정규화다.

반정규화의 방식

반정규화는 단순히 합친다가 아니라 상황에 맞게 여러 방식으로 적용된다.

1. 테이블 병합

자주 함께 조회되는 테이블을 하나로 합치는 방식이다.

예를 들어 사용자 + 주문

이렇게 따로 있던 것을 하나의 테이블로 합쳐서 바로 조회 가능하게 만든다.

2. 중복 컬럼 추가

다른 테이블에 있는 값을 일부러 복사해서 저장하는 방식이다.

주문 테이블에 사용자 이름을 같이 저장하는 경우다.

원래는 JOIN 해야 하지만 이렇게 하면 바로 조회할 수 있다.

3. 집계 데이터 미리 저장

COUNT, SUM 같은 결과를 미리 계산해서 저장하는 방식이다.

게시글 좋아요 수나 댓글 개수 같은 걸 매번 계산하지 않고 컬럼으로 따로 저장해두는 경우다.

반정규화의 장점

반정규화를 하면 얻는 가장 큰 장점은 명확하다.

JOIN 없이 빠른 조회 가능
응답 속도 개선
읽기 성능 향상

특히 트래픽이 많은 서비스에서는 이 차이가 매우 크게 나타난다.

반정규화의 단점

하지만 반정규화는 분명한 대가가 있다.

데이터 중복 발생
수정 시 여러 곳을 함께 변경해야 함
데이터 불일치 가능성 증가

예를 들어 사용자 이름이 변경되었는데 여러 테이블에 저장된 값을 전부 수정하지 않으면 서로 다른 값이 존재하게 된다.