Некоторые методы оптимизации хранения данных в больших промышленных базах:

• Нормализация. 13 Разделение больших таблиц на меньшие и установление связей между ними для поддержания целостности данных. 3
• Денормализация. 13 Добавление избыточности в базу данных для ускорения чтения данных за счёт сокращения количества необходимых операций соединения таблиц. 3
• Разделение данных. 3 Распределение данных по различным таблицам или базам данных на основе определённых критериев, например, по времени или географическому признаку. 3
• Шардинг. 23 Распределение данных по разным серверам или узлам, что позволяет достичь горизонтального масштабирования системы, увеличив её производительность и доступность. 3
• Индексация. 24 Создание структуры данных, позволяющей ускорить операции поиска и сортировки за счёт заранее созданных индексов для определённых столбцов. 4
• Кэширование. 12 Хранение часто запрашиваемых данных в высокоскоростном слое хранения, отдельно от основной базы данных. 2
• Репликация. 23 Создание и поддержание нескольких копий данных на разных серверах или узлах. 2 Эта техника обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость базы данных. 2
• Балансировка нагрузки. 3 Распределение входящих запросов к приложению или базе данных между несколькими обработчиками (например, серверами или процессами), чтобы ни один из них не был перегружен. 3
• Дедупликация. 5 Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. 5 В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. 5