規範化透過組織資料來減少冗餘並提高資料完整性。其目標是確保每個事實只儲存一次。如果客戶地址出現在每個訂單記錄中，那麼地址變更就需要在數百個地方進行更新。漏掉一個地方，數據就會不一致。規範化會將地址移至客戶表中。訂單透過 ID 引用客戶。地址只需儲存一次。在客戶表中更改地址，所有訂單都會反映新的地址值。

該過程遵循範式。第一範式消除重複組。第二範式消除部分依賴。第三範式消除傳遞依賴。每個範式都增加了約束，進一步減少冗餘。較高範式存在，但在實務上很少使用。大多數事務資料庫的目標是達到第三範式。規範化有利有弊。更多的表意味著更多的連接，這會降低查詢速度。對事務系統而言，完整性帶來的效益大於效能損失。對於分析系統而言，情況通常恰恰相反。具有寬表和冗餘列的非規範化模式查詢速度更快，因為它們避免了連線。這就是為什麼資料倉儲使用星型和雪花型模式，它們刻意進行非規範化。合適的規範化等級取決於工作負載。事務系統進行規範化。分析系統進行非規範化。兩者對於各自的用途都是正確的。

正規形式

• 第一範式－無重複組
• 第二範式－無偏依賴
• 第三範式－無傳遞依賴
• 博伊斯-科德範式－第三範式的更嚴格版本

規範化關乎完整性。每個事實只儲存一次，資料就能保持一致。多次儲存則不可避免地會出現不一致。