Normalization（正则化）是一种数据处理技术，它可以帮助我们将数据表中的数据进行规范化处理，以便更好地管理和利用这些数据。通过正则化，我们可以消除冗余数据、提高数据的完整性和一致性，从而增强数据的可靠性和可用性。

在数据库设计中，正则化通常涉及将数据表分解为更小的、更简单的表，以便消除重复数据，并且确保每个数据都只在一个地方存储。这种分解过程有一定的规则和层次，常用的有三种范式，即第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

第一范式要求数据表中的每个属性都是原子的，即不可再分的。这样可以消除重复数据，并且方便数据的查询和管理。

第二范式要求数据表中的每个非主键属性都完全依赖于主键，而不是部分依赖于主键。这样可以消除数据表中的冗余数据，并且确保数据的一致性和完整性。

第三范式要求数据表中的每个非主键属性都不依赖于其他非主键属性，而只依赖于主键。这样可以消除数据表中的传递依赖关系，并且确保数据的一致性和可靠性。

除了这三种范式之外，还有其他的范式和规则，如BCNF、4NF、5NF等。这些范式和规则在实际应用中并不是必须遵守的，而是根据具体情况进行选择和应用。

总之，Normalization是一种非常重要的数据处理技术，可以帮助我们管理和利用数据，提高数据的可靠性和可用性。在实际应用中，我们应该结合具体情况和需求，选择合适的范式和规则进行应用。