什么是规范化（或规范化）？
Answers:
规范化基本上是设计数据库模式，从而避免重复和冗余数据。如果某段数据在数据库中的多个位置重复，则存在在一个位置而不是另一个位置进行更新的风险，从而导致数据损坏。
从1.正常形式到5.正常形式有许多标准化级别。每种范式都描述了如何摆脱通常与冗余有关的特定问题。
一些典型的规范化错误：
（1）一个单元格中有多个值。例：
UserId | Car
---------------------
1 | Toyota
2 | Ford,Cadillac
此处的“汽车”列（是一个字符串）具有多个值。这违反了第一个范式，即每个单元格应该只有一个值。我们可以通过每辆车单独排行来解决此问题：
UserId | Car
---------------------
1 | Toyota
2 | Ford
2 | Cadillac
在一个单元格中具有多个值的问题在于，更新时比较棘手，查询时比较棘手，并且您无法应用索引，约束等。
（2）具有冗余的非关键数据（即，不必要地在多行中重复的数据）。例：
UserId | UserName | Car
-----------------------
1 | John | Toyota
2 | Sue | Ford
2 | Sue | Cadillac
这种设计是有问题的，因为即使名称始终由UserId确定，名称也会在每列中重复。从理论上讲，这使得可以在一行中更改Sue的名称，而在另一行中更改Sue的名称，这就是数据损坏。通过将表一分为二并创建主键/外键关系来解决该问题：
UserId(FK) | Car UserId(PK) | UserName
--------------------- -----------------
1 | Toyota 1 | John
2 | Ford 2 | Sue
2 | Cadillac
现在看来，由于重复了UserId，我们仍然有多余的数据。但是，PK / FK约束确保不能独立更新值，因此完整性是安全的。
这非常重要吗？是的，这很重要。通过使数据库具有规范化错误，您就有将无效或损坏的数据导入数据库的风险。由于数据“永远存在”，因此很难在首次进入数据库时清除损坏的数据。
不要害怕标准化。规范化级别的官方技术定义相当晦涩。听起来像归一化是一个复杂的数学过程。但是，规范化基本上只是常识，您会发现，如果使用常识设计数据库模式，通常将对其进行完全规范化。
关于规范化存在许多误解：
有些人认为规范化的数据库速度较慢，而非规范化可以提高性能。但是，仅在非常特殊的情况下才如此。通常，标准化数据库也是最快的。
有时规范化被描述为一个渐进的设计过程，您必须决定“何时停止”。但是实际上归一化级别只是描述了不同的特定问题。首先，由第三个NF之上的范式解决的问题是非常罕见的问题，因此您的模式很可能已经在5NF中。
它适用于数据库以外的任何内容吗？不直接，不。规范化的原理对于关系数据库非常具体。但是，一般的基本主题-如果不同的实例可能不同步，则不应有重复的数据-可以广泛应用。这基本上是DRY原理。
最重要的是，它用于从数据库记录中删除重复项。例如，如果您有多个地方（表格）可以出现一个人的名字，则可以将名字移到另一个表中，并在其他地方引用它。这样，如果以后需要更改人名，则只需在一个地方进行更改。
这对于正确的数据库设计至关重要，从理论上讲，您应尽可能使用它来保持数据完整性。但是，从许多表中检索信息时，您将失去一些性能，这就是为什么有时您会看到在性能关键型应用程序中使用非规范化数据库表（也称为扁平化）的原因。
我的建议是从良好的标准化程度开始，仅在真正需要时才进行反标准化
PS还会检查此文章：http : //en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization，以阅读有关该主题的更多信息以及所谓的正常形式
目的是减少数据冗余。
有关更正式的讨论，请参见Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization
我将给出一个简单的例子。
假设组织的数据库通常包含家庭成员
id, name, address
214 Mr. Chris 123 Main St.
317 Mrs. Chris 123 Main St.
可以标准化为
id name familyID
214 Mr. Chris 27
317 Mrs. Chris 27
和一张家庭餐桌
ID, address
27 123 Main St.
准完全标准化（BCNF）通常不在生产中使用，而是中间步骤。将数据库放入BCNF后，下一步通常是以逻辑方式对数据库进行非规范化，以加快查询速度并降低某些常见插入的复杂性。但是，如果没有先适当地对其进行规范化，就无法做到这一点。
想法是将冗余信息简化为单个条目。这在地址等字段中尤其有用，克里斯先生将其地址提交为Main St 123 Unit，而克里斯夫人列出了Suite 123 Main Street，它将在原始表格中显示为两个不同的地址。
通常，使用的技术是查找重复的元素，并将这些字段隔离到具有唯一ID的另一个表中，并使用引用新表的主键替换重复的元素。
引用CJ日期：理论是可行的。
偏离规范化将导致数据库中的某些异常。
从“第一范式”出发会导致访问异常，这意味着您必须分解并扫描各个值才能找到所需的内容。例如，如果一个值是前面的响应给出的字符串“ Ford，Cadillac”，并且您正在查找“ Ford”的所有出现，则将必须打开字符串并查看子字符串。在某种程度上，这破坏了将数据存储在关系数据库中的目的。
自1970年以来，“第一范式”的定义已更改，但现在您不必担心这些差异。如果使用关系数据模型设计SQL表，则表将自动位于1NF中。
离开第二范式及更高版本会导致更新异常，因为同一事实存储在多个地方。这些问题使得无法存储某些事实而不存储可能不存在的其他事实，因此必须进行发明。或者，当事实发生变化时，您可能必须找到所有存储事实的位置并更新所有这些位置，以免最终得到一个与自身矛盾的数据库。并且，当您从数据库中删除一行时，您可能会发现，如果这样做，您将删除唯一仍需要存储事实的位置。
这些是逻辑问题，而不是性能问题或空间问题。有时，您可以通过仔细编程来解决这些更新异常。有时（通常），一开始就遵循正常格式来防止出现问题会更好。
尽管已经说过很有价值，但应该指出的是标准化是自下而上的方法，而不是自上而下的方法。如果您在数据分析和初始设计中遵循某些方法，则可以保证设计至少符合3NF。在许多情况下，设计将完全标准化。
您可能真正想要应用归一化教学的概念的地方是当您从遗留数据库，遗留数据库或由记录组成的文件中获取遗留数据，并且对数据的设计完全不了解正则格式和使用结果的后果时从他们。在这些情况下，您可能需要发现偏离规范的地方，并纠正设计。
警告：常态化通常会带有宗教色彩，好像每次脱离完全正常化都是犯罪，这是对科德的冒犯。（那里的双关语）。不要买。当您真正地真正学习数据库设计时，您不仅会知道如何遵守规则，而且还知道何时可以安全地打破规则。
规范化是基本概念之一。这意味着两件事不会互相影响。
在数据库中，具体来说意味着两个（或多个）表不包含相同的数据，即不具有任何冗余。
乍一看，这真的很不错，因为您可能会遇到一些同步问题，几乎总是零，您始终知道数据在何处，等等。但是，很可能，表的数量将会增加，并且您将难以处理数据并获得一些摘要结果。
因此，最后，您将完成不完全标准化的数据库设计，并具有一定的冗余度（它将处于某些可能的标准化级别）。
什么是规范化？
规范化是一个逐步的正式过程，它使我们能够以最小化数据冗余和更新异常的方式分解数据库表。
规范化流程礼貌
当且仅当每个属性的域仅包含原子值（原子值是不能除的值）且每个属性的值仅包含该域中的单个值时，才采用第一范式（例如：-性别栏为：“ M”，“ F”。）。
第一范式强制执行以下条件：
- 消除单个表中的重复组。
- 为每组相关数据创建一个单独的表。
- 用主键识别每组相关数据
第二范式 = 1NF +无部分依赖关系，即所有非键属性均完全依赖于主键。
第三范式 = 2NF +无传递依赖关系，即所有非键属性仅在主键上直接依赖于所有功能。
Boyce–Codd范式（或BCNF或3.5NF）是第三个范式（3NF）的略强版本。
注意：-第二，第三和Boyce-Codd范式与功能依赖性有关。 例子
第四范式 = 3NF +删除多值依赖
第五范式 = 4NF +删除联接依赖性
它有助于防止重复（甚至更糟的是，冲突的）数据。
但是可能会对性能产生负面影响。