Какие существуют методы оптимизации хранения данных в больших промышленных базах?

Некоторые методы оптимизации хранения данных в больших промышленных базах:

• Нормализация. appmaster.io studwork.ru Разделение больших таблиц на меньшие и установление связей между ними для поддержания целостности данных. studwork.ru
• Денормализация. appmaster.io studwork.ru Добавление избыточности в базу данных для ускорения чтения данных за счёт сокращения количества необходимых операций соединения таблиц. studwork.ru
• Разделение данных. studwork.ru Распределение данных по различным таблицам или базам данных на основе определённых критериев, например, по времени или географическому признаку. studwork.ru
• Шардинг. proglib.io studwork.ru Распределение данных по разным серверам или узлам, что позволяет достичь горизонтального масштабирования системы, увеличив её производительность и доступность. studwork.ru
• Индексация. proglib.io eurobyte.ru Создание структуры данных, позволяющей ускорить операции поиска и сортировки за счёт заранее созданных индексов для определённых столбцов. eurobyte.ru
• Кэширование. appmaster.io proglib.io Хранение часто запрашиваемых данных в высокоскоростном слое хранения, отдельно от основной базы данных. proglib.io
• Репликация. proglib.io studwork.ru Создание и поддержание нескольких копий данных на разных серверах или узлах. proglib.io Эта техника обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость базы данных. proglib.io
• Балансировка нагрузки. studwork.ru Распределение входящих запросов к приложению или базе данных между несколькими обработчиками (например, серверами или процессами), чтобы ни один из них не был перегружен. studwork.ru
• Дедупликация. habr.com Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. habr.com В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. habr.com