[데이터 모델과 SQL] 4. 좋은 테이블이란?

 

이전 포스팅까지 SQL의 기본적인 SELECT 명령과 SELECT 명령의 결과를 대상으로 추가적인 계산을 하거나 문자열 등을 덧붙이는 표현식(expression)에 대해 알아보았다. 데이터베이스의 내용을 조회하는 SELECT 명령에 대해 좀 더 들어가기 전에 SELECT 쿼리의 대상인 테이블에 대해 생각해 보는 시간을 갖고자 한다.

 

한 가지 질문을 해 보자.

Q. 좋은 구조의 데이터베이스(=테이블들의 집합)를 갖는 것은 왜 중요한가?

 

위 질문은 현재 우리가 살펴보고 있는 SELECT 쿼리와도 관련이 있다. 여러 이유가 있겠지만 무엇보다, 

A. 원하는 데이터를 간단한 쿼리로 짧은 시간 안에 찾을 수 있기 때문이다.

 

 

● 테이블 생성하기

테이블을 생성하기 전에 반드시 생각해 보아야 할 항목들을 정리해보자.

 

· 하나의 테이블은 하나의 주제만 다룬다. 둘 이상의 주제가 되면 테이블을 나눈다.
· 테이블 이름은 중의적(multiple meaning)이면 안된다.
예) employeerecord X → employeedepartment, employeeemployees, employeepayroll
· 테이블 이름으로 약자를 사용하지 마라. 다른 사람들이, 또 나중에 내가 테이블의 내용을 인지하기 힘들다.
· 테이블 이름은 일반적으로 복수형(예, employees)을 사용하는 것이 좋다. 왜냐하면 테이블은 다양한 속성들을 가진 객체들의 집합이기 때문이다.

 

그러면 좋은 구조의 테이블이란 어떤 테이블인지 알아보자.

 

 

● 좋은 구조의 테이블

좋은 구조의 테이블은 아래 조건들을 충족시켜야 한다.

 

· 하나의 테이블은 하나의 주제(subject)만 다룬다. 여기서 주제란 객체(object, 예: employees, machines)와 같은 물리적인 실체나 사건(event, 예: doctor's appointment)과 같이 세부 속성으로 이루어진 한 시점의 사건 중 하나이다.
· 테이블은 반드시 키(primary key)를 가져야 한다. 키: 테이블 안의 각 데이터를 유일하게 식별할 수 있는 식별자.
· 테이블 안에는 multipart, mutivalue 컬럼이 없어야 한다.

○ multipart 컬럼: 여러 속성의 데이터가 복합되어 있는 컬럼. 예) 주소(=도+시+구+거리) → multipart 컬럼은 그 값이 토큰(token: 더 이상 쪼개지지 않는 정보)으로 될 때 까지 분해한다. ○ mutivalue 컬럼: 속성은 하나지만 값이 여러 개 일 수 있는 컬럼. 예) 자격증 번호(지게차 면허, 비행기 조종 면허, 정비사 면허 등) → mutivalue 컬럼은 다른 테이블로 분리하고 연결 테이블(linking table)을 활용하여 연결한다. 예) 자격증 컬럼 - 직원의 자격증 소지 정보 테이블 - 자격증 정보 테이블· 중복 컬럼 문제: 여러 테이블에 같은 정보를 저장하면 안된다. 나중에 어떤 테이블의 정보가 옳은 것인지 알 수 없게 되는 일관성 문제가 발생한다.

· 데이터베이스에 계산 결과를 저장하는 것은 좋지 않다. 데이터가 바뀌면 계산 결과는 틀린 값이 되기 때문이다.

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일차적인 정보는 데이터베이스의 테이블 안에 보관된다. 하지만 데이터의 다양한 측면들 즉, 2차 이상의 정보는 테이블들 사이의 연결에서 나온다. 테이블 사이의 관계에 대해 알아보자.

 

● 테이블 사이의 관계

테이블 사이의 관계는 아래 3가지로 나뉜다.

· 1:1(one to one) - 예, 고객 정보-담당 매니저
· 1:다(one to many): 예, 고객 정보-주문 정보
· 다:다(many to many): 예, 주문 정보 - 상품 정보

 

테이블 사이에 서로를 참조 할 때 기준이 되는 테이블을 주 테이블(primary table, 예: 고객 정보)이라고 하고 참조가 되는 테이블을 부 테이블(subordinate table, 예: 주문 정보)이라고 한다. 주 테이블과 부 테이블은 데이터의 어느 측면을 보는가에 따라 달라진다.

테이블 사이의 관계는 나중에 살펴볼 데이터 삭제, 그리고 테이블 연결(joining table)을 위해 중요하다.

 

 

● 데이터 삭제와 테이블

데이터베이스에서 거의 모든 경우 테이블들은 서로 연결되어 있다. 따라서 테이블 혹은 테이블의 데이터가 삭제되면 연결된 테이블이 고아 테이블(orphaned table)이 되거나 연결된 테이블의 데이터가 고아 행(orphaned row)이 될 수 있다. 테이블 혹은 데이터를 삭제할 때는 고아 테이블 또는 고아 행이 생기지 않도록 아래 두 가지 규칙 중 하나를 준수하여야 한다.

 

ⓐ Restrict Deletion rule(R 규칙, 삭제 제한): 만약 다른 테이블에 삭제 대상과 연결된 데이터가 존재한다면 삭제 대상 데이터를 삭제 할 수 없다.

 

ⓑ Cascade Deletion rule(C 규칙, 연관 삭제): 데이터를 삭제할 때 삭제 대상 데이터와 연결된 데이터들을 모두 삭제한다.

 

데이터 삭제와 테이블 사이의 관계를 함께 생각해보자.

 

- 1:1 관계에 있는 테이블들에서 데이터를 삭제할 때는 관련 테이블 모두에서 데이터를 삭제해야 한다.

 

- 1:다 관계에 있는 테이블들에서 데이터를 삭제할 때는 아래 두 경우를 구분하여 따른다.

· 주 테이블의 데이터 삭제: 부 테이블의 연관되는 데이터들도 모두 삭제한다.

· 부 테이블의 데이터 삭제: 부 테이블의 데이터만 삭제한다(주 테이블은 건들지 않는다).

 

- 다:다 관계에 있는 테이블들에서 데이터를 삭제할 때도 어떤 테이블이 주 테이블이고 또 어떤 테이블이 부 테이블인가에 따라 다른 기준이 적용된다.

· 주 테이블의 데이터 삭제: 부 테이블의 연관되는 데이터들도 모두 삭제한다. 두 테이블을 연결하는 연결 테이블을 사용한다면 연결 테이블 정보만 삭제한다. 예) 직원 - 직원 별 소지 자격증 - 자격증, 직원이 퇴사하면 직원 별 소지 자격증 정보(연결 테이블 정보)만 삭제한다.

· 부 테이블의 데이터 삭제: 부 테이블의 데이터만 삭제한다(주 테이블은 건들지 않는다).

 

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