Какие методы подсчета используются при работе с большими диапазонами данных?

Некоторые методы подсчёта при работе с большими диапазонами данных:

• Предварительный расчёт. 1 Сведения, которые чаще всего используются для анализа, можно заранее рассчитать и в подготовленном для обработки виде хранить на сервере базы данных. 1
• Кэширование в оперативную память. 1 Данные, которые занимают немного места, но к которым часто обращаются в процессе анализа, например, справочники, можно средствами базы данных кэшировать в оперативную память. 1
• Разбиение таблиц на разделы и табличные пространства. 1 Можно размещать на отдельных дисках данные, индексы, вспомогательные таблицы. 1 Это позволит системе управления базами данных параллельно считывать и записывать информацию. 1
• Комбинирование моделей. 1 Вначале используются наиболее простые алгоритмы. 1 Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей и которые бессмысленно обрабатывать с использованием более сложных методов, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. 1 Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы. 1
• Паттерн MapReduce. 1 Один из популярных подходов к обработке больших данных. 1 На Map-шаге данные разбиваются на фрагменты и производится предварительная обработка. 1 На Reduce-шаге происходит свёртка предварительно обработанных данных и рассчитывается итоговый результат. 1
• Сэмплинг. 1 Для получения репрезентативных выборок существуют специальные методы, например, сэмплинг. 1 Их применение позволяет повышать скорость аналитической обработки, не жертвуя качеством анализа. 1

Выбор метода зависит от конкретной задачи. 2