数据规范化是指组织数据库中数据的过程，以减少冗余并提高一致性。 它涉及根据称为范式（例如，1NF、2NF、3NF）的特定规则来构造表和关系。 例如，存储客户订单的非规范化表可能会为每个订单重复客户姓名和地址。 规范化将其拆分为单独的表，例如 Customers 表（包含唯一的客户详细信息）和 Orders 表（通过 ID 链接到客户）。 这消除了重复的数据，并确保更新（例如，更改地址）仅影响一个记录。
规范化之所以重要，是因为它可以防止数据异常和不一致。 冗余数据会增加存储成本和出错的风险。 如果客户的地址存储在多个位置，则在一个表中更新它但在其他表中不更新会产生冲突的信息。 规范化集中此类数据，从而确保准确性。 它还简化了查询逻辑——无需过滤冗余值，而是使用键连接表。 例如，通过在客户 ID 上连接 Customers 和 Orders，计算每个客户的总订单量变得简单明了。 此外，规范化支持可扩展性：结构良好的数据库更容易适应新需求，例如添加产品类别而无需更改现有表。
但是，规范化并非总是万能的解决方案。 过度规范化可能导致过多的表连接，从而降低查询性能。 例如，报表繁重的系统可能会受益于减少连接复杂性的非规范化表。 开发人员通常会平衡规范化与实际需求——使用它来确保数据完整性，同时有选择地进行非规范化以提高性能。 索引或缓存等工具可以减轻性能折衷。 总之，规范化是可维护数据库的基础实践，但其应用应与特定的用例和工作负载需求保持一致。