Методика оптимизации большого набора данных включает в себя различные подходы, которые направлены на повышение производительности и скорости обработки информации. 3 Некоторые из них:
- Профилирование данных. 1 Включает в себя изучение данных из источника и сбор информации о них. 1 Цель — понять качество, структуру и характеристики данных. 1
- Оптимизация запросов. 1 Запросы уточняются, чтобы уменьшить количество подходящих и возвращаемых данных. 1 Это повышает эффективность и скорость получения информации. 1
- Кэширование. 12 Результаты часто выполняемых запросов сохраняются для удобства повторного использования. 1 Это устраняет необходимость многократного выполнения одного и того же запроса и снижает накладные расходы на обработку. 1
- Архивирование и очистка данных. 1 Архивирование перемещает старые данные, к которым реже обращаются, в более экономичное хранилище. 1 Очистка данных навсегда удаляет избыточные данные. 1
- Параллельная обработка. 2 Стратегия направлена на одновременное выполнение нескольких задач или операций в базе данных. 2 Это позволяет базе данных обслуживать большие объёмы данных быстрее, чем при последовательной обработке. 2
- Кластеризация данных. 2 Группировка данных по определённому критерию (например, по значению определённого поля). 2 Это упрощает логическое понимание структуры данных и ускоряет процесс чтения. 2
- Комбинирование моделей. 3 Вначале используются наиболее простые алгоритмы. 3 Часть данных, которые можно обсчитать при помощи таких моделей, анализируется и исключается из дальнейшей обработки. 3 Оставшиеся данные передаются на следующий этап обработки, где используются более сложные алгоритмы, и так далее по цепочке. 3
Не существует универсальных способов оптимизации производительности, пригодных для всех задач и любых объёмов данных. 3 Оптимизация должна производиться на различных уровнях: аппаратное обеспечение, системы хранения данных, аналитическая платформа, подготовка исходных данных, специализированные алгоритмы. 3