数据冗余不仅浪费资源和磁盘空间，还增加了错误和不一致的风险。因此，必须将冗余数据关系分解为易于管理和结构更优的关系。通过规范化，可以重新构建关系数据库，减少数据之间的冗余，提高数据完整性，消除插入、更新和删除等不希望的特性。本文将详细解释不同类型的规范化，并探讨使用规范化的优势和劣势。
如果一个关系包含复合或多值属性，则违反了第一范式。为了消除值的重复，将其转换为第一范式。在第一范式中，属性值是单值的，没有重复组。通过使用主键和外键，第一范式在两个表之间创建了函数依赖。
// 示例：员工表
// 员工表不在第一范式，因为电话号码列包含多个值。
// 将员工表转换为1NF，如下分解：
// 员工表-1NF
为了使关系处于第二范式，它必须首先处于第一范式，并且不包含部分依赖。通过使用第二范式，内存中的冗余数据量减少了。那些不包含在第二范式中的关系可能会在未来的更新中出现异常。
// 示例：提供的表中的非主属性年龄依赖于教师ID，这是候选键的一个合适子集。因此，它违反了2NF规则。
// 为了创建第二范式，将提供的表分成两个表：
关系必须首先处于第一和第二范式，然后才能处于第三范式。第三范式通过将非主键属性及其依赖的属性副本移动到新关系中，去除了非主键属性对主键的传递依赖。去除属性的传递依赖减少了数据复制，并提高了数据的完整性。在第三范式中，大多数表都免于插入、更新和删除的异常。
// 示例：当前的表不在第三范式：
// 为了将给定的表分解为第三范式，可以这样做：
博伊斯-科德范式（BCNF）是规范化的第四形式，是第三范式的更新版本。关系必须首先处于第三范式才能处于BCNF。根据BCNF，如果Q由P确定，那么P应该是任何函数依赖的超键或候选键。当使用第三范式时，可以实现无损分解，但使用BCNF则非常困难。BCNF是一种更严格的规范化形式，因此数据库中没有异常结果。
// 示例：考虑一个关系R，具有属性（学生，科目，教师）。由于教师不是候选键，科目“教师”违反了BCNF。
// 将R分成R1（X，Y）和R2，如果X->Y违反BCNF（R-Y）。因此，R被分成R1（教师，科目）和R2（关系）（学生，教师）。
如果一个DBMS中的关系处于第四范式且不包含任何连接依赖，则该关系处于第五范式。连接必须是无损的。当DBMS中的所有表被分解成尽可能多的表以减少冗余时，就满足了第五范式。第五范式也被称为投影连接范式。
// 示例：Rick先生在讲堂1同时参加C++和Python课程，但他在第二学期不参加Python。在这种情况下，字段必须组合以识别有效的数据集。如果添加一个新的讲堂作为讲堂3，但不知道将是什么科目，留下教授和科目空白。由于所有三列都是主键，不能留下其他两列（教授，科目）空白。因此，可以将上述表分解成三个关系以实现5NF。
在第六范式中，关系变量被分解成不可约成分。对于时间变量或其他区间数据，这对于非时间关系变量相对不重要。在许多数据仓库中，第六范式的好处超过了缺点。
// 示例：上述可能的连接依赖是：
// （学生ID，名字）
// （学生ID，姓氏）
// （学生ID，成绩）
// 因此，可以将其分解为第六范式如下：