Creo que el número de tablas es importante y puede tener un gran impacto en el rendimiento si elige dividir los datos que, para todos los propósitos y propósitos comerciales, deben permanecer juntos, en varias tablas (es decir, tendría una base de datos normalizada). Por lo general, cuando hace esto, se verá obligado a UNIRSE a Operaciones (o no equivalente a SQL) para obtener todos los datos que necesita y para tablas suficientemente grandes estructuradas de esta manera, el rendimiento se empantana rápidamente.
No voy a entrar en detalles, pero creo que el hecho muy real de que el número de tablas puede influir en el rendimiento es una de las razones por las cuales no se han inventado bases de datos SQL como Cassandra, Mongo y Google BigTable (sic). y también es por eso que fomentan la desnormalización de los datos (y, en consecuencia, evitan una gran cantidad de tablas / colecciones, etc.).
Lo mismo podría decirse de los servidores de búsqueda como el Solr de Apache, que en realidad no fomenta o facilita la división de sus documentos en múltiples "tablas" o "tipos de entradas", alentándolo a tener un esquema de "uno que abarque todo" que tenga campos comunes. a todos los tipos de documentos que desea indexar (y, en consecuencia, evite tener que realizar operaciones similares a JOIN).
No estoy diciendo que el simple hecho de tener tablas x en un esquema necesariamente lo hará más lento que un esquema con tablas x / 2 todo el tiempo, pero hay ciertos contextos en los que puede conducir a desaceleraciones debido a la consecuente Se necesitan operaciones adicionales para agregar los datos en todas esas tablas. Continuando con esto, tampoco creo que esté bien decir "cualquier cantidad de tablas y la normalización extrema de los datos no tienen ningún impacto en el rendimiento".