Какие существуют методы быстрого подсчета времени при обработке больших массивов данных?

Несколько методов для быстрого подсчёта времени при обработке больших массивов данных:

• Предварительный расчёт. loginom.ru Сведения, которые чаще всего используются для анализа, можно заранее рассчитать и в подготовленном для обработки виде хранить на сервере базы данных. loginom.ru
• Кэширование в оперативную память. loginom.ru Данные, которые занимают немного места, но к которым часто обращаются в процессе анализа, например, справочники, можно кэшировать в оперативную память. loginom.ru Скорость увеличится за счёт того, что реже придётся обращаться к медленной дисковой подсистеме. loginom.ru
• Разбиение таблиц на разделы и табличные пространства. loginom.ru Можно размещать на отдельных дисках данные, индексы, вспомогательные таблицы. loginom.ru Это позволит базе данных параллельно считывать и записывать информацию. loginom.ru
• Комбинирование моделей. loginom.ru Вначале используются наиболее простые алгоритмы. loginom.ru Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей и которые бессмысленно обрабатывать с использованием более сложных методов, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. loginom.ru Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. loginom.ru
• Модель распределённых вычислений MapReduce. loginom.ru На Map-шаге данные разбиваются на фрагменты и производится предварительная обработка. loginom.ru Это особенно эффективно при наличии у сервера большого количества ядер. loginom.ru На Reduce-шаге происходит свёртка предварительно обработанных данных и рассчитывается итоговый результат. loginom.ru
• Профилирование кода. yourtodo.life Для точного измерения времени выполнения и использования памяти алгоритмов можно использовать инструменты профилирования. yourtodo.life
• Метод Монте-Карло. skillbox.ru С его помощью описывают производительность систем, состоящих из множества алгоритмов. skillbox.ru Суть метода в том, что алгоритм прогоняют на случайных данных разного размера, замеряют время и память. skillbox.ru Полученные измерения выкладывают на отдельные графики для памяти и времени, а затем автоматически вычисляется функция, которая лучше всего описывает полученное облако точек. skillbox.ru