数据规范化（Data Normalization）是数据库设计中的一个重要概念，它是指通过一系列的规则和方法，将数据表中的数据组织成一种标准化的形式，以减少数据冗余、提高数据的一致性和完整性，从而优化数据库的性能。
数据规范化的主要目的是：
1. 消除数据冗余：通过规范化，可以减少数据在数据库中的重复存储，从而减少存储空间的需求，提高数据的一致性。
2. 增强数据一致性：规范化后的数据减少了数据不一致的可能性，因为数据存储在一个地方，且只有一个版本。
3. 提高数据完整性：规范化可以确保数据的完整性和准确性，因为每个数据项都只存储一次，且在数据库中只有一个引用。
数据规范化通常遵循以下几种范式：
第一范式（1NF）：确保数据表中的所有字段都是不可分割的原子值，没有重复组。
第二范式（2NF）：在满足第一范式的基础上，确保非主键字段完全依赖于主键。
第三范式（3NF）：在满足第二范式的基础上，确保非主键字段不依赖于其他非主键字段。
BCNF（Boyce-Codd范式）：在满足第三范式的基础上，确保对于每个非平凡的函数依赖X→Y，X包含候选键。
第四范式（4NF）：在满足BCNF的基础上，消除多值依赖。
第五范式（5NF）：也称为投影-连接范式（PJ/NF），在满足第四范式的基础上，消除连接依赖。
通过遵循这些范式，可以有效地对数据库进行规范化设计，提高数据库的质量和效率。
