Какие существуют способы оптимизации производительности при работе с базами данных в Flux?

Некоторые способы оптимизации производительности при работе с базами данных в Flux:

• Использование pushdowns. docs.influxdata.com Это функции или комбинации функций, которые переносят операции с данными в источник данных, а не выполняют их в памяти. docs.influxdata.com Запуск запросов с pushdowns улучшает производительность. docs.influxdata.com
• Избегание обработки фильтров внутри запроса. docs.influxdata.com Также рекомендуется избегать коротких периодов времени и «тяжёлых» функций. docs.influxdata.com
• Использование set() вместо map(). docs.influxdata.com
• Баланс диапазона времени и точности данных. docs.influxdata.com
• Разрешение преобразованиям обрабатывать несколько групп в одном сообщении. github.com Это может уменьшить накладные расходы на транспортном уровне выполнения. github.com
• Использование сохранённых поисковых запросов. github.com Это позволяет быстрее фильтровать результаты. github.com
• Измерение производительности запросов. docs.influxdata.com Для этого можно использовать пакет Flux Profiler, который предоставляет статистику об исполнении всего скрипта Flux и каждой операции в запросе. docs.influxdata.com