यह निर्भर करता है ... तालिकाओं में शामिल होना एक बड़ी तालिका होने की तुलना में स्वाभाविक रूप से धीमी है जो 'पूर्व-जुड़' यानी डी-सामान्यीकृत है। हालांकि, असामान्य करके आप डेटा डुप्लिकेशन बनाने जा रहे हैं और आपकी टेबल बड़ी होने जा रही हैं। सामान्यीकरण को एक अच्छी चीज के रूप में देखा जाता है, क्योंकि यह डेटाबेस बनाता है जो 'किसी भी' प्रश्न का उत्तर दे सकता है, अगर इसे ठीक से किया जाता है तो आप अपने डेटा को प्राप्त करने के लिए एक चयन बना सकते हैं। डीबी के कुछ अन्य रूपों में ऐसा नहीं है, और वे अब (ज्यादातर) ऐतिहासिक अप्रासंगिकताएं हैं, सामान्यीकृत/संबंध डीबी ने उस लड़ाई को जीत लिया।
अपने प्रश्न पर वापस जाएं, चीजों को तेजी से आगे बढ़ाने के लिए डी-नॉर्मलाइजेशन का उपयोग करना एक अच्छी तरह से स्वीकृत तकनीक है। अपने डीबी को थोड़ी देर के लिए चलाना सामान्य रूप से सबसे अच्छा है ताकि आप जान सकें कि क्या डी-नॉर्मलाइज़ करना है और क्या अकेला छोड़ना है, और डेटा को उसके 'सही' सामान्यीकृत रूप में छोड़ना और डेटा को डी-नॉर्मलाइज़्ड रिपोर्टिंग के सेट में खींचना भी आम है। नियमित रूप से टेबल। यदि उस प्रक्रिया को रिपोर्ट के भाग के रूप में स्वयं चलाया जाता है तो डेटा हमेशा अद्यतित भी होता है।
अति-सामान्यीकरण के उदाहरण के रूप में मैंने अतीत में डीबी देखे हैं जहां सप्ताह के दिनों और वर्ष के महीनों को अलग-अलग तालिकाओं में खींचा गया था - तिथियां स्वयं सामान्यीकृत थीं - आप बहुत दूर जा सकते हैं।
