Нормализация структурирует данные, поэтому каждый атрибут хранится ровно в одном месте. Это имеет два основных преимущества:
- Данные «автоматически» согласованы, поскольку нет дублирования.
- Обновление и вставка данных просты, поскольку значения должны иметь только go в одном месте.
Это хорошо. Требования к приложению более важны. Если у вас есть данные, которые не нужно обновлять, то эти проблемы очень смягчены. Вы должны использовать модель данных, которая соответствует требованиям приложения.
На самом деле довольно часто иметь операционные (транзакционные) системы с более нормализованной моделью данных, а затем иметь системы поддержки принятия решений с ненормализованными моделями. Каноническим примером является многомерное моделирование, где исходные данные обобщаются для прикладных целей.