[DataBase fundamentals] 데이터베이스 함수 종속성(Functional Dependency)에 대하여

1. 들어가며 

데이터베이스는 최신 정보 시스템의 기본 구성 요소이며, 데이터베이스의 설계 및 관리는 데이터베이스가 저장하는 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 설계의 주요 개념 중 하나는 데이터베이스 테이블의 속성 간의 관계를 설명하는 함수 종속성입니다. 함수 종속성은 데이터베이스에서 데이터 무결성을 보장하고 데이터 중복성을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

 

함수 종속성은 데이터베이스 테이블의 속성 간의 관계를 제어하는 규칙 세트입니다. 한 속성의 값이 동일한 테이블에서 다른 속성의 값을 결정하는 방법을 설명합니다. 예를 들어, 고객 테이블에서 고객의 이메일 주소는 고유한 고객 ID에 따라 달라질 수 있습니다. 고객 ID가 변경되면 데이터 무결성을 유지하기 위해 이메일 주소도 변경해야 합니다.

 

함수 종속성은 중복성을 줄이고 데이터 일관성을 향상시키기 위해 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 프로세스인 데이터베이스 정규화에서 광범위하게 사용됩니다. 정규화에는 큰 테이블을 함수 종속성을 통해 서로 관련된 더 작고 관리하기 쉬운 테이블로 나누는 작업이 포함됩니다.

 

함수 종속성을 이해하는 것은 조직의 요구 사항에 따라 확장할 수 있는 효율적이고 유지 관리 가능한 데이터베이스를 생성할 수 있으므로, 데이터베이스 디자이너와 관리자에게 매우 중요합니다. 함수 종속성을 식별하고 활용함으로써 데이터베이스 설계자는 데이터 중복을 줄이고 오류 및 불일치 위험을 최소화하며 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.

 

이러한 맥락에서 이 기사에서는 데이터베이스의 함수 종속성에 대한 심층 분석을 제공합니다. 정의, 유형 및 속성을 포함하여 함수 종속성의 기본 개념을 살펴봅니다. 또한 주어진 데이터 세트에서 함수 종속성을 식별하는 방법과 이를 사용하여 데이터베이스 설계를 최적화하는 방법을 조사합니다. 마지막으로 기능 종속성의 한계에 대해 논의하고 이러한 한계를 해결할 수 있는 개념의 확장을 탐색합니다.

 

2. 함수 종속성(Functional Dependency) 이란? [1] 

함수 종속(functional dependency)은 데이터베이스의 릴레이션(relation)에서 두 개의 속성(attribute) 집합 간 제약의 일종입니다.

 

어떤 릴레이션 R에서, X와 Y를 각각 R의 속성(attribute) 집합의 부분 집합이라고 가정하겠습니다. 속성(attribute) X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성(attribute) Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수 종속이라 하고, X → Y라고 표기합니다.

 

즉, R 내의 속성(attribute)의 집합 X와 역시 R 내에 있는 또 다른 속성(attribute)의 집합 Y에 대해, 각각의 X 값에 대해 최대 한 개의 Y 값에 연관되어 있을 때, 속성(attribute)의 집합 X를 함수 결정(to functionally determine)한다고 합니다.

 

X를 결정자(determinant set)라 하고, Y를 종속자(dependent attribute)라고 합니다.

 

함수 종속을 찾아내는 것은, 관계형 모델 하의 데이터베이스를 설계하거나, 데이터베이스 정규화, 데이터베이스 비정규화를 할 때 수행하는 매우 중요한 과정 중 하나입니다.

 

함수 종속은 유저 도메인에 맞지 않은 가능한 한 많은 데이터를 제거하기 위한 제약을 생성하기 위해 애트리뷰트 도메인과 함께 선택됩니다.

 

예를 들어 차량과 엔진 배기량을 추적 관리하는 시스템을 설계한다고 가정하겠습니다. 각 차량에는 차량별 고유한 차량 식별 번호(VIN)를 부여합니다. 그러면 "VIN → 배기량"이라고 적을 수 있습니다. 차량 한 대에는 배기량 하나만 있는 것이 맞기 때문입니다. (이 예제에서는 차량에 엔진이 하나만 달려 있다고 가정합니다.) 그러나 "배기량 → VIN"이라고 적는 것은 틀린 것입니다. 같은 배기량을 가진 여러 대의 차가 있을 수 있기 때문입니다.

 

함수 종속은 애트리뷰트 "배기량"이 후보 키 "VIN"과 함께 하나의 릴레이션 안에 배치될 수 있다는 가능성을 말해 주고 있습니다. 그러나 이러한 하나의 릴레이션 안에 배치되는 것이 항상 옳은 것은 아닙니다. 예를 들어 함수 종속은 이행적(transitive) 함수 종속의 결과로 나타날 수도 있습니다.

 

VIN → 차량모델, 차량모델 → 차량배기량의 경우 이행적(Transitivity) 함수 종속입니다. 이 경우 보통의 정규화된 관계가 성립되지 않습니다.

 

3. 함수 종속성의 종류

3-1. 완전 함수 종속 (Full Functional Dependency) [4]

종속자가 기본키에만 종속되며, 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을 경우 기본키를 구성하는 모든 속성이 포함된 기본키의 부분집합에 종속된 경우

예를 들어 설명해봅시다. 

그림 1. 사원 릴레이션

그림 1은 사원 정보가 저장된 릴레이션으로, 사원번호와 부서번호가 기본키로 지정되어 있습니다.

 

기본키(사원번호, 부서번호)를 통해 종속자(직책)를 완전 함수 종속하는 경우를 완전 함수 종속이라고 합니다.

 

3-2. 부분 함수 종속 (Partial Functional Dependency) [4]

릴레이션에서 종속자가 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나, 기본키가 여러 속성으로 구성되어 있을 경우 기본키를 구성하는 속성 중 일부만 종속된 경우

그림 2. 사원 릴레이션

위의 설명을 통해, 완전 함수 종속 관계는 기본키(사원번호, 부서번호) - 종속자(직책)가 있다는 것을 확인했습니다.

 

부분 함수 종속의 경우, 기본키 중 사원번호를 통해 종속자(사원이름, 주소, 전화번호)을 종속할 수 있으며, 기본키 중 부서번호를 통해 종속자(부서이름)를 종속할 수 있습니다.

 

이를 부분 함수 종속이라고 합니다.

 

3-3. 이행 함수 종속 (Transitive Functional Dependecy) [4]

릴레이션에서 X, Y, Z라는 3 개의 속성이 있을 때 X→Y, Y→Z 이란 종속 관계가 있을 경우, X→Z가 성립될 때 이행적 함수 종속이라고 합니다. 즉, X를 알면 Y를 알고 그를 통해 Z를 알 수 있는 경우

 

Fig 3. 사원 릴레이션

 

위의 그림으로 X→Y, Y→Z 이란 종속 관계가 있을 경우, X→Z 가 성립되는지 확인해봅시다.

X(사원번호)를 통해서 Y(사원이름)을 종속할 수 있다. Y(사원이름)를 통해서 Z(주소, 전화번호, 직책)등을 종속 할 수 있습니다.

또한 X(사원번호)를 통해서 Z(주소, 전화번호, 직책)등을 종속할 수 있으므로 이는 이행 함수 종속이 되는 것입니다.

 

3-4. 결정자 함수 종속 (Boyce-codd Normalization) [5]

함수 종속의 결정자가 후보키가 아닌 경우

 

Fig 4. 학생의 수강과목 릴레이션

 

위의 사진은 학생의 수강과목 정보가 있는 릴레이션이다. 기본키는 Student와 Course로 설정되어 있습니다.

 

결정자(Student, Course)에 의해 Room이 종속될 수 있다. 그러나 Room으로 Course를 종속시키는 것은 불가능합니다.

 

Room은 기본키로 사용될 수 없는 문제가 발생하며, 이를 이행 함수 종속이라고 합니다.

 

3-5. 다중값 종속 (Multi-Valued Dependency) [5]

한 Relation에서 둘 이상의 독립적인 다중값 속성이 존재하는 경우

 

Fig 6. 학생 정보 릴레이션

위 그림은 학생의 기본 정보와 수강과목, 동호회 등의 정보가 포함된 릴레이션입니다.

현재 수강과목은 3개이고, 동호회는 2개입니다. 그러나 하나의 과목을 더 수강하게 되면 동호회 정보도 함께 입력해야 하므로, 2개의 데이터(새로운 과목명 + 축구, 새로운 과목명 + 서예)를 추가해야 합니다. 반대로 동호회를 하나 더 가입하면 3개의 데이터가 추가됩니다. 이는 A(학생번호), B(수강과목), C(동호회)를 각각 다중 결정하여 발생하는 다중값 종속 현상으로, 중복되는 불필요한 정보가 발생합니다.

 

3-6. 조인(결합) 종속 (Adjoin Dependency) [5]

Relation 중에서 둘로 나눌 때는 원래의 Relation로 회복할 수 없으나, 셋 또는 그 이상으로 분리시킬 때 원래의 Relation를 복원할 수 있는 특수한 경우.

 

4. 마치며

결론적으로 기능 종속성은 데이터 무결성을 보장하고 데이터 중복성을 줄이는 효율적이고 확장 가능하며 유지 관리 가능한 데이터베이스를 생성할 수 있는 데이터베이스 설계의 중요한 구성 요소입니다. 기능 종속성을 이해하고 이를 데이터베이스 설계에 활용함으로써 조직은 데이터의 오류 및 불일치 위험을 최소화하고 쿼리 성능을 최적화하며 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이 문서에 설명된 통찰력과 기술을 통해 데이터베이스 디자이너와 관리자는 조직의 요구 사항을 충족하고 비즈니스 목표를 지원하는 강력하고 안정적인 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

REFERENCE 

[1]. https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%A8%EC%88%98_%EC%A2%85%EC%86%8D

[2]. 이석호 (2005년 8월 15일). 《데이터베이스 시스템》. 정익사. 218,219쪽.

[3]. https://yssa.tistory.com/entry/Database-%ED%95%A8%EC%88%98-%EC%A2%85%EC%86%8D%EC%84%B1Functional-Dependency%EA%B3%BC-%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94Normalization

[4]. https://itwiki.kr/w/%ED%95%A8%EC%88%98%EC%A0%81_%EC%A2%85%EC%86%8D%EC%84%B1

[5]. https://needjarvis.tistory.com/610

[6]. https://valuefactory.tistory.com/222 

[7]. https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=myung_aoul&logNo=140029654106