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Ao aplicar a normalização (ou o oposto, denominado desnormalização), temos que ter em mente o que queremos fazer com o projeto do banco de dados. Geralmente, um modelo com poucas tabelas e muitos dados replicados tem as seguintes características:

Ocupa maior espaço em disco.
Possui dados duplicados.
Realiza consultas mais rápidas.
As consultas SQL criadas são mais simples (pois envolvem menos tabelas).

Já um modelo cuja normalização foi feita em máximo grau, apresenta as seguintes características:

O banco de dados fica menor (ocupa menos espaço em disco).
A quantidade de tabelas criadas fica muito maior (maior complexidade do modelo).
Não possui dados duplicados.
As consultas SQL criadas são muito mais complexas (pois são utilizadas mais tabelas nas consultas).
As operações podem ficar mais lentas, principalmente se envolverem cálculos.

Dessa forma, performance e otimização de dados são questões antagônicas. Alguns modelos de dados (e consequentemente os projetos de software) serão melhores se forem muito normalizados; outros projetos serão melhores se forem mais eficientes. Decidir o nível de normalização é uma questão de projeto. Dessa forma, é possível ter um modelo misto, onde a maior parte do projeto de banco de dado esteja bem normalizada e alguns módulos tenham sido desnormalizados para maior eficiência nas consultas.