Какие подходы используются для оптимизации производительности при массовом создании данных в REST API?

Некоторые подходы, которые используются для оптимизации производительности при массовом создании данных в REST API:

• Разбивка на страницы (пагинация). www.tune-it.ru Большой объём данных разделяют на более мелкие фрагменты, называемые страницами. www.tune-it.ru Клиент запрашивает только одну определённую страницу данных за раз. www.tune-it.ru Такой подход позволяет сократить объём данных, передаваемый между сервером и клиентом. www.tune-it.ru
• Выборочная сериализация. www.tune-it.ru Пользователь API запрашивает только необходимые поля ресурса, что сокращает передаваемый объём данных и повышает производительность. www.tune-it.ru
• Кэш-заголовки. www.tune-it.ru Используются для повышения производительности API за счёт управления поведением кэширования на стороне клиента и на стороне сервера. www.tune-it.ru Определяют, насколько долго какой-либо ресурс может быть закэширован, может ли клиент использовать кэшированную копию этого ресурса, а также должен ли сервер возвращать ответ из кэша или нет. www.tune-it.ru
• Оптимизация запросов к базе данных. www.lonti.com www.makeuseof.com Используются эффективные механизмы фильтрации и уменьшается объём данных, которые нужно извлечь. www.lonti.com
• Использование эффективных структур данных. www.lonti.com Например, для быстрого поиска применяются наборы или словари, а для больших наборов данных не используются массивы или списки. www.lonti.com
• Минимизация размеров полезных данных. appmaster.io Ненужные или избыточные данные отфильтровываются, используется сжатие gzip и компактные форматы данных, такие как JSON, вместо XML. appmaster.io
• Использование HTTP/2. appmaster.io Позволяет одновременно передавать несколько запросов и ответов по одному соединению. appmaster.io Это снижает затраты на установление нескольких TCP-соединений и повышает производительность. appmaster.io