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. 1 Старые записи перемещают в отдельные хранилища или удаляют, если информация более не актуальна. 1
• Использование внешних баз данных. 1 Подключение таких систем позволяет вынести наиболее объёмные таблицы за пределы основной базы. 1
• Разделение базы данных на логические сегменты. 1 Это помогает оптимизировать работу отдельных модулей системы и снизить конкуренцию за ресурсы. 1
• Пакетная обработка. 1 Объединение множества небольших операций в одну крупную транзакцию снижает нагрузку на сервер и ускоряет выполнение задач. 1
• Оптимизация SQL-запросов. 1 Переписывание сложных SQL-запросов, отказ от вложенных подзапросов и минимизация выборок может существенно сократить время отклика системы. 1
• Параллельные вычисления. 1 Использование многопоточных обработчиков позволяет загружать серверные ресурсы равномерно, ускоряя выполнение больших расчётов. 1
• Кэширование данных. 1 Часто используемые данные можно хранить в оперативной памяти, чтобы снизить количество обращений к дисковым накопителям и базам данных. 1
• Использование хранимых процедур. 3 Это заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций, сохранённые на сервере базы данных. 3 Такие процедуры выполняются непосредственно на сервере, что приводит к сокращению объёма передаваемых данных между клиентом и сервером. 3
• Кластеризация данных. 3 Это упорядочивание информации для оптимизации доступа. 3 Данные группируют по определённому критерию, что упрощает логическое понимание структуры данных. 3