Досліджено вплив технік денормалізації на продуктивність запитів у сховищах даних IoT, зберігаючи прийнятну надлишковість даних. Проведено аналіз нормалізованих і денормалізованих підходів у середовищі розумних будинків на базі Azure Synapse. Емпіричні тести (10 000–5 млн записів) показали, що стратегічна денормалізація разом із колонковим зберіганням покращує продуктивність до 94%. Аналіз чотирьох технік оптимізації (Join Reduction, Columnar Storage, Query Complexity Optimization, Temporal Scaling Optimization) показав, що денормалізація збільшує початкові вимоги до сховища на 16% (120 ГБ vs. 103,5 ГБ), але ефективне стиснення зменшує кінцевий розмір на 50,4% (17,1 ГБ vs. 34,5 ГБ). Дослідження пропонує рекомендації щодо балансування продуктивності та надлишковості даних у високошвидкісних IoT-середовищах.