Для эффективного хранения и обработки данных в больших системах с миллионными записями можно использовать следующие подходы:

• Правильный дизайн базы данных. 1 Важно нормализовать структуру базы данных, исключить избыточные данные и установить соответствующие индексы для оптимизации производительности запросов. 1
• Секционирование. 1 Большие таблицы разделяют на более мелкие сегменты (секции) на основе предопределённых критериев, таких как диапазон, список или хэш. 1 Это повышает производительность запросов за счёт уменьшения объёма данных, которые необходимо сканировать для каждого запроса. 1
• Индексация. 1 Определяют наиболее часто запрашиваемые столбцы и создают соответствующие индексы для ускорения выполнения запроса. 1 Однако чрезмерной индексации следует избегать, так как это может повлиять на производительность записи и увеличить нагрузку на хранилище. 1
• Очистка и анализ. 1 Регулярная очистка базы данных удаляет устаревшие записи и освобождает место для хранения, одновременно анализируя статистику обновлений для планировщика запросов. 1
• Объединение в пул соединений. 1 Это позволяет повторно использовать подключения к базе данных и минимизировать накладные расходы на установление новых подключений для каждого запроса клиента. 1
• Оптимизированные запросы. 1 Создают эффективные SQL-запросы, которые используют возможности базы данных и индексы. 1 Сложные запросы оптимизируют, разбивая их на более мелкие, более управляемые части. 1
• Параллельное выполнение запросов. 1 Несколько ядер процессора обрабатывают запросы одновременно, что значительно повышает производительность запросов. 1
• Сжатие. 1 Используют методы сжатия на уровне таблиц и столбцов для снижения требований к хранилищу и повышения производительности. 1
• Высокая доступность и репликация. 1 Обеспечивают высокую доступность и отказоустойчивость, внедряя механизмы репликации и отработки отказа. 1

Универсальных способов оптимизации производительности, пригодных для всех задач и любых объёмов данных, не существует. 2 Оптимизация должна производиться на различных уровнях: аппаратное обеспечение, системы хранения данных, аналитическая платформа, подготовка исходных данных, специализированные алгоритмы. 2