Для оптимизации кода поиска элементов с определёнными характеристиками в большом массиве данных можно использовать следующие подходы:

• Алгоритмы сортировки. 13 Они помогают снизить время обработки массивов данных, что особенно важно при высоких нагрузках и больших объёмах информации. 1 Скорость работы любого алгоритма сортировки пропорциональна количеству выполняемых операций сравнения элементов массива между собой, а также их перестановок. 3
• Использование индексов. 5 Например, в PostgreSQL для эффективного поиска в JSONB-массивах применяют GIN-индекс с классом операторов jsonbpathops. 5 Этот метод оптимизирует работу оператора содержания и обеспечивает быстрый поиск нужного элемента. 5
• Применение частичных индексов. 5 Это эффективный способ работы с большими таблицами, содержащими важную, но редко встречающуюся информацию. 5 Такие индексы формируются только для тех строк, где JSONB-столбец содержит нужную пару «ключ-значение», что значительно увеличивает скорость выполнения запросов. 5
• Использование параллельного поиска. 2 Если данных более 10 000, то параллельный поиск (ответ ищут несколько ядер процессора) даёт результат лучше, чем линейный. 2

Также для оптимизации поиска можно использовать алгоритмы, такие как бинарный поиск, алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (KMP), алгоритм Рабина-Карпа и другие. 14