Ключевые различия между денормализацией и нормализацией в дизайне баз данных:

• Цель. 15 Нормализация устраняет дублирование данных и улучшает их целостность, а денормализация позволяет ускорить выполнение сложных запросов за счёт увеличения объёма данных. 5
• Фокус. 1 Нормализация очищает базы данных от избыточных данных, а денормализация добавляет избыточность для ускорения выполнения запросов. 1
• Использование памяти. 1 При нормализации общая производительность оптимизирована и улучшена, а при денормализации из-за избыточности память используется неэффективно. 1
• Поддержка целостности. 1 При нормализации удаление аномалий улучшает целостность базы данных, а при денормализации целостность данных не поддерживается, присутствуют аномалии базы данных. 1
• Сценарий использования. 1 Нормализация применяется в базах данных, где часто происходят операции вставки, обновления и удаления, а соединения не слишком затратны. 1 Денормализация нужна для баз данных, которые часто запрашиваются, например, для хранилищ данных. 1
• Тип обработки. 1 Нормализация используется для онлайн-обработки транзакций (OLTP), а денормализация — для аналитической онлайн-обработки (OLAP). 1

В больших распределённых системах часто используют комбинированный подход: нормализацию для одних данных и денормализацию для других, в зависимости от требований производительности и объёма запросов. 5