[Database] 정규화(Normalization)/비정규화(Denormalization)

오늘은 효율적인 데이터베이스 설계를 위한 정규화(Normalization) 개념을 정복해보고자 한다. Preview 좋은 관계형 데이터베이스를 설계하는 목적 중 하나는 정보의 이상(Anomaly) 현상이 생기지 않도록 하는 것이다. 데이터베이스에는 대표적으로 3가지 현상이 존재한다.Insertion anomalies(삽입 이상): 삽입 이상은 원하지 않는 자료가 삽입된다든지, 삽입하는데 자료가 부족하여 삽입이 되지 않는 문제를 의미한다.Deletion anomalies(삭제 이상): 삭제 이상은 하나의 자료만 삭제하고 싶지만, 그 자료가 포함된 튜플 전체가 삭제됨으로 원하지 않은 정보 손실이 발생되는 문제를 의미한다.Modification anomalies(갱신 이상): 갱신 이상은 정확하지 않거나 일부..

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• · 2024. 6. 12.
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[Data] 정규화(Normalization) / 표준화(Standardization)

거리 기반 알고리즘의 경우, 모델링 이전에 반드시 정규화 또는 표준화 작업이 필수적이다. 진짜 별거는 아닌데, 정규화와 표준화에 대한 개념이 중간중간 헷갈려서 다시 한번 제대로 정리해보고자 한다. 정규화(Normalization) 정규화는 데이터의 범위를 0부터 1까지로 변환하여 데이터의 분포를 조정하는 방법이다. 정규화의 경우 해당 값이 어떤 위치에 있는지 파악하는데 유용하다. 정규화의 종류는 min-max 정규화 방식이 자주 사용되는 방식이라고 할 수 있겠다. 수식은 아래와 같다. $$ x_{scaled}=\frac{x - x_{min}}{x_{max}-x_{min}} $$ 표준화(Standardization) 표준화는 각 관측치의 값이 전체 평균을 기준으로 어느 정도 떨어져 있는지를 나타낼 때 사용..

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• · 2024. 4. 30.
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