Для оптимизации производительности функции накопления для больших объёмов данных можно предпринять следующие шаги:

• Уменьшить объём данных. 1 На вход принимать только необходимые сырые данные, а промежуточные датафреймы делать компактными. 1 Если замена источника данных невозможна, стоит использовать другой формат данных, например, компактный Parquet, чтобы считывать только те столбцы, которые действительно нужны. 1
• Сбалансировать рабочую нагрузку с помощью рандомизации. 1 Это сделает рабочую нагрузку равномерно распределённой, упростит выделение ресурсов на уровне кластера, а также смешает приложения разных размеров вместе, уменьшив время простоев. 1
• Использовать кэширование данных. 3 Хранение копий часто используемых данных в более быстродоступной памяти позволит снизить количество обращений к основному хранилищу данных и уменьшить время отклика на запросы. 3
• Применить партиционирование. 4 Разбить данные на части, чтобы облегчить управление ими и повысить производительность за счёт параллельной обработки запросов. 34
• Создать индексы по ключевым полям. 4 Это ускорит доступ к данным. 4

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных условий и требований системы.