데지덤

  1. 데이터관련 직무와 자격
    1. 데이터베이스 직무

    2. 데이터베이스 자격

  2. 데이터관련 학습방법
    1. 데이터베이스 개론 학습

    2. DBMS 학습

    3. 읽어볼만한 DB책

  3. 최신동향과 유명한 Things
    1. DB최신동향

    2. 데이터로 유명한 Things

  4. 데이터베이스 개념
    1. 데이터베이스 개념

    2. DBMS

    3. 데이터베이스 개발과운영

  5. 데이터베이스 설계(1/2)
    1. 데이터표준

    2. 데이터모델링

    3. 데이터모델 디자인패턴

  6. 데이터베이스 설계(2/2)
    1. 프로세스및상관모델링

    2. 정규화

    3. 반(역)정규화

    4. DB물리설계

  7. 인덱싱과 DB프로그래밍
    1. 인덱스와 해싱

    2. 관계연산

    3. DB언어

    4. SQL

    5. 데이터베이스 미들웨어

  8. 데이터베이스 운영
    1. 트랜잭션

    2. 병렬처리

    3. 데이터베이스 복구

    4. 데이터베이스 성능

    5. 병행제어(동시성제어)

  9. 분석계 및 빅데이터기술
    1. 데이터웨어하우스

    2. 데이터마이닝

    3. 빅데이터기술

  10. 데이터거버넌스
    1. 데이터거버넌스

    2. 데이터베이스 감리/진단

  11. 데이터베이스 종류와 보안
    1. 데이터베이스 종류

    2. 데이터베이스 보안

  12. DBMS
    1. 오라클

    2. SQL Server

    3. DB2

    4. Sybase

    5. Altibase

3차 정규화

개념
관계형 데이터 모델에서 기본키 외의 속성들 간에 함수적 종속성(Dependency)을 가지지 않도록 이행함수 종속성을 제거해 나가는 과정

1. 3차 정규화 개요

  가. 3차 정규화(Normalization)의 정의

- 관계형 데이터 모델에서 기본키 외의 속성들 간에 함수적 종속성(Dependency)을 가지지 않도록 이행함수 종속성을 제거해 나가는 과정

- 2NF이고, 키가 아닌 모든 애트리뷰트들이 기본키에 이행적 함수 종속되지 않음

 

  나. 이행적 함수 종속 (TD, Transitive Dependency)

- A ® B 와  B ® C    ⇒ A ® C

   (즉, 애트리뷰트 C는 애트리뷰트 A에 이행적 함수 종속)

 

  다. 3차 정규화(Normalization) 방법

- 2NF의 이상현상을 해결하기 위해 프로젝션으로 릴레이션을 분해하여 이행적 함수 종속을 제거

 

2. 3차 정규화(Normalization)의 사례

  가. 사례

 R0:  지도(학번, 지도교수, 학과),

FD(함수종속성, Functional Dependency): 학번->지도교수, 학과 /지도교수-> 학과

 

  나. 방법

지도교수-> 학과 이행함수 종속을 제거하기 위해 지도 릴레이션을 학생지도,

지도교수학과로 릴레이션으로 분해함

 

  다. 3NF 적용 결과

R1: 학생지도 (학번,지도교수),  FD : 학번 ® 지도교수

R2: 지도교수학과 (지도교수,학과),  FD: 지도교수 ® 학과

 

댓글