Какие существуют методы оптимизации работы с большим количеством информации в сжатые сроки?

Некоторые методы оптимизации работы с большим количеством информации в сжатые сроки:

• Архивация и удаление устаревших данных. koderline-projects.ru Старые записи перемещают в отдельные хранилища или удаляют, если информация более не актуальна. koderline-projects.ru
• Использование внешних баз данных. koderline-projects.ru Подключение таких систем позволяет вынести наиболее объёмные таблицы за пределы основной базы. koderline-projects.ru
• Разделение базы данных на логические сегменты. koderline-projects.ru Это помогает оптимизировать работу отдельных модулей системы и снизить конкуренцию за ресурсы. koderline-projects.ru
• Пакетная обработка. koderline-projects.ru Объединение множества небольших операций в одну крупную транзакцию снижает нагрузку на сервер и ускоряет выполнение задач. koderline-projects.ru
• Оптимизация SQL-запросов. koderline-projects.ru Переписывание сложных SQL-запросов, отказ от вложенных подзапросов и минимизация выборок может существенно сократить время отклика системы. koderline-projects.ru
• Параллельные вычисления. koderline-projects.ru Использование многопоточных обработчиков позволяет загружать серверные ресурсы равномерно, ускоряя выполнение больших расчётов. koderline-projects.ru
• Кэширование данных. koderline-projects.ru Часто используемые данные можно хранить в оперативной памяти, чтобы снизить количество обращений к дисковым накопителям и базам данных. koderline-projects.ru
• Использование хранимых процедур. itentika.ru Это заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций, сохранённые на сервере базы данных. itentika.ru Такие процедуры выполняются непосредственно на сервере, что приводит к сокращению объёма передаваемых данных между клиентом и сервером. itentika.ru
• Кластеризация данных. itentika.ru Это упорядочивание информации для оптимизации доступа. itentika.ru Данные группируют по определённому критерию, что упрощает логическое понимание структуры данных. itentika.ru