Нормализация данных – процесс проверки и реорганизации сущностей и атрибутов с целью удовлетворения требований к реляционной модели данных. Нормализация позволяет быть уверенным, что каждый атрибут определен для своей сущности, а также значительно сократить объем памяти для хранения информации и устранить аномалии в организации хранения данных. В результате проведения нормализации должна быть создана структура данных, при которой информация о каждом факте хранится только в одном месте. Процесс нормализации сводится к последовательному приведению структуры данных к нормальным формам – формализованным требованиям к организации данных. Известны шесть нормальных форм.

На практике обычно ограничиваются приведением данных к третьей нормальной форме. Для углубленного изучения нормализации рекомендуется книга К. Дж. Дейта "Введение в системы баз данных" (Киев; М.: Диалектика, 1998).

ERwin не содержит полного алгоритма нормализации и не может проводить нормализацию автоматически, однако его возможности облегчают создание нормализованной модели данных. Запрет на присвоение неуникальных имен атрибутов в рамках модели (при соответствующей установке опции Unique Name) облегчает соблюдение правила "один факт – в одном месте". Имена ролей атрибутов внешних ключей и унификация атрибутов также облегчают построение нормализованной модели.