ETL 转换中的规范化和反规范化根据目标系统的需求发挥不同的作用。规范化通过将数据拆分为更小的相关表，将数据组织成结构化、非冗余的格式。这在将数据加载到事务数据库（OLTP 系统）中时很常见，因为在事务数据库中，写入效率、数据一致性和更新性能至关重要。例如，在 ETL 期间，原始客户订单数据可能会被拆分为客户、订单和产品的单独表格，每个表格都通过键链接。相反，反规范化组合表格以降低查询复杂性并提高读取速度，这对于数据仓库等分析系统 (OLAP) 至关重要。例如，销售数据可以展平为包含客户、产品和事务详细信息的单个表格，这些详细信息预先连接在一起以加速报告。
ETL 中规范化的一个实际例子是转换包含重复客户地址的 CSV 文件。ETL 过程可能会为客户和地址创建单独的表，并通过外键链接，以消除冗余。相反，反规范化可能涉及将产品类别和销售记录合并到仪表板的单个数据集中。这避免了分析期间代价高昂的连接，从而减少了最终用户的延迟。另一个例子是数据仓库中的星型模式，其中中央事实表（例如，销售额）被反规范化的维度表（例如，时间、产品、商店）包围，以简化查询。
规范化和反规范化之间的选择取决于用例。规范化可确保数据完整性和高效存储，但由于连接，可能会降低复杂查询的速度。反规范化牺牲存储效率并增加冗余以优先考虑查询速度。开发人员必须评估目标系统是需要频繁写入（有利于规范化）还是快速读取（有利于反规范化）。例如，电子商务平台的订单处理系统将规范化数据以处理并发事务，而其报告层将反规范化数据以加速销售趋势分析。在 ETL 设计阶段平衡这些权衡是满足性能和可靠性目标的关键。