tablas o bd

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Una base de datos es un conjunto de datos, estructuras, relaciones y restricciones, pertenecientes a un mismo contexto y con un mismo destino. No se agrupan los datos por que sí, ni se trata de rejuntes de tablas. Es un conjunto sistematizado de datos y por consecuencia tiene una estructura lógica subyacente.
¿Qué quiere decir esto?
Que, por ejemplo, si tienes un sistema comercial, de venta de productos, la base de datos estará compuesta de todas aquellas tablas que se relacione con los producto, las ventas, los clientes, listas de precios, proveedores, formas de pago, modalidades de pagos, transacciones financieras y contables, condiciones impositivas, distribuciones de sucursales, vendedores, responsables de ventas y gerenciamiento, etc., etc., etc...
¿Cuán grande puede ser esa base de datos?
He visto algunas con más de novecientas tablas, todas necesarias.
¿Sirve para un local de venta de ropa para niños?
No. La base de datos diseñada para un negocio de ropa minorista es muchísimo más pequeña, aunque algunas estructuras similares puede llegar a tener.

¿Se va entendiendo?
La complejidad de una base está dada por el sistema al que debe alimentar de datos y del que debe recibirlos. No puede tener menos tablas de las necesarias, ni más de las que va a usar.

¿Cuándo aparecen sistemas de múltiples bases de datos?
Cuando cada base se segmenta por razones de sistema, ya sea por necesidad de seguridad, porque son subsistemas que se integran a otro nivel, o por otras razones que han planteado por los analistas encargados de eso.
Yo trabajo en una empresa en la que hay al menos veinte esquemas de bases de datos diferentes, pero las razones para eso son complejas de explicar. No se hacen bases por que sí, o para reducir la carga de tablas en una de ellas. Se hacen por razones que realmente se puedan justificar.

Respondiendo al final tu pregunta: poder, puedes hacer lo que quieras. Pero si estás pensando en juntar todo en una misma base, puedes terminar haciendo un rejunte irracional de basura, con grandes cantidades de inconsistencias, redundancias nocivas, y serios problemas de performance.
Es mejor trabajar correctamente, y diseñar bien el modelo de datos que necesitas.