Некоторые методы оптимизации времени вычислений в современных системах обработки данных:

• Распараллеливание задач. 3 Задача делится на несколько подзадач, которые выполняются одновременно на разных процессорах. 3 Этот подход эффективен для задач, которые могут быть разделены на независимые части. 3
• Балансировка нагрузки. 35 Вычислительные задачи распределяются между процессорами так, чтобы каждый выполнял примерно равный объём работы. 3 Это важно для минимизации времени ожидания и достижения максимальной производительности. 3
• Минимизация коммуникационных задержек. 3 При параллельных вычислениях учитывается время, затраченное на обмен данными между различными частями программы, выполняющимися на разных процессорах. 3 Для этого используются эффективные алгоритмы для обмена данными, например, протоколы с минимальной коммуникационной сложностью. 3
• Использование многозадачности и асинхронных вычислений. 3 Асинхронные операции позволяют одному процессору выполнять задачи, не блокируя другие части программы, что увеличивает общую производительность системы. 3
• Индексирование. 45 Индексы значительно сокращают время поиска данных, позволяя системе быстро идентифицировать и извлекать нужную информацию. 4
• Кэширование. 24 Часто используемые данные сохраняются в области хранения с быстрым доступом, что позволяет получать данные быстрее, чем извлекать их из основного источника. 2
• Использование хранимых процедур. 4 Заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций сохраняются на сервере базы данных и выполняются непосредственно на нём, что приводит к сокращению объёма передаваемых данных между клиентом и сервером. 4