Какие существуют методы оптимизации работы с большими объемами бинарных данных в информационных системах?

Некоторые методы оптимизации работы с большими объёмами данных, в том числе бинарными, в информационных системах:

• Разбиение данных (чанкинг). sky.pro Существует несколько подходов: равномерное разбиение по размеру, разбиение по логическим границам, по временным меткам, хэш-разбиение и диапазонное разбиение. sky.pro Каждый из них имеет оптимальные сценарии применения. sky.pro Например, равномерное по размеру подходит для потоковой обработки бинарных файлов, видео, аудио. sky.pro
• Интеллектуальный анализ данных (ИАД). cyberleninka.ru Эти методы позволяют находить скрытые закономерности в больших объёмах данных большой размерности. cyberleninka.ru К ним относятся, например, ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. cyberleninka.ru
• Визуализация аналитических данных. gb.ru Этот метод используют для удобства оценки результатов анализа. gb.ru Результат визуализируют в виде графиков, 3D-моделей, диаграмм и т. д.. gb.ru
• Смешение и интеграция данных. gb.ru Этот метод применяют, когда большие данные получают из различных источников, и они имеют разнородный формат. gb.ru Все данные приводят к единому виду: сводят в единый формат, дополняют информацией из разных источников, отфильтровывают и удаляют ту, которая недоступна для анализа. gb.ru
• Кэширование. sql-ex.com Этот механизм используют для сохранения результатов часто выполняемых запросов. sql-ex.com Он уменьшает нагрузку на базу данных, предоставляя кэшированные результаты и сокращая время отклика. sql-ex.com