在关系数据库中，规范化是一种系统技术，用于以最佳方式组织数据库的模式结构。它旨在最大限度地减少数据冗余、不一致和重复性，同时确保数据完整性并强制执行引用完整性约束。适当的标准化可确保每条数据都准确地存储在一个位置，从而减少错误和歧义。它还通过消除冗余数据、整合相关数据元素并提供实体之间清晰的关系，使数据库更加高效、可维护和灵活。
规范化首先由 EF Codd 提出，他是发明关系模型的计算机科学家。规范化的主要目标是防止结构不良的数据库设计可能引起的各种问题，例如异常和依赖性问题。异常是添加、修改或删除数据时可能发生的不一致，而依赖性问题使维护数据库变得更加困难且容易出错。
标准化在称为“范式”(NF) 的各个阶段中执行，从第一范式 (1NF) 到第五范式 (5NF)。每个范式代表特定的规范化级别，并且每个后续范式提供额外的优化级别，如下所示：
1. 第一范式（1NF）：在1NF中，表必须有主键，每个属性必须仅包含原子值，这意味着值不能重复或分为多个部分。删除多值和复合属性，并在必要时将表拆分为多个表。此阶段确保每个表行代表有关单个实体的单个事实。
2. 第二范式（2NF）：要实现2NF，表必须是1NF，并且所有非键属性必须完全依赖于主键。当非键属性仅依赖于主键的一部分时，就会出现部分依赖关系，通过将表拆分为具有适当键的新表，可以消除部分依赖关系。
3. 第三范式（3NF）：对于一个处于3NF的表，它必须处于2NF并且没有传递依赖关系，这意味着非键属性不能依赖于其他非键属性。通过为间接相关的属性创建单独的表并通过外键链接它们来消除传递依赖性。
4. Boyce-Codd 范式 (BCNF)： BCNF 是 3NF 的更严格版本，它通过确保每个行列式（决定另一个属性的一组属性）都是候选键来消除所有剩余的冗余。满足 BCNF 要求的表也在 3NF 中，但反之并不总是如此。
5. 第四范式（4NF）： 4NF中的表必须是BCNF并且没有多值依赖关系（当多个独立的属性集依赖于主键时）。此类表被拆分为更小的表以消除多值依赖性。
6.第五范式（5NF）：要达到5NF，表必须处于4NF并且没有连接依赖性（当表可以通过连接其他表来重建时）。具有连接依赖性的表被分解为更小的表，而不会丢失任何信息。
虽然这些是主要的范式，但还有一些更高的范式，例如解决数据库中的特定问题的第六范式（6NF）和域键范式（DKNF）。然而，大多数实际应用只需要归一化到 3NF 或 BCNF。
在AppMaster平台环境中应用规范化非常重要，因为它为平台内使用的关系数据库管理系统 (RDBMS) 生成标准化且高效的服务器后端提供了基础。 AppMaster使用 Postgresql 兼容数据库作为其主要数据存储，因此需要实现规范化模式以实现兼容性、可扩展性和高性能。
例如，如果用户设计的应用程序具有包含多种关系的复杂数据模型， AppMaster的规范化过程将优化模型以防止冗余和不一致，从而实现更易于维护的结构。通过在设计阶段采用规范化， AppMaster确保生成的应用程序健壮、可扩展且易于维护，并遵循业界公认的数据库设计实践。
总之，规范化是设计关系数据库模式、确保可扩展性、可维护性和性能的关键过程。由于AppMaster no-code平台支持从小企业到大型企业的各种用例开发应用程序，标准化在生成结构合理且高效的服务器后端方面发挥着关键作用，确保生成的应用程序符合企业级期望和要求。
