Как оптимизировать процесс изменения номенклатурных групп в больших базах данных?

Для оптимизации процесса изменения номенклатурных групп в больших базах данных можно использовать следующие методы:

• Автоматизация с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. vc.ru Они позволяют обрабатывать большие объёмы данных, самостоятельно выявлять дубликаты, исправлять опечатки и унифицировать записи без ручного вмешательства. vc.ru
• Нормализация данных. itentika.ru Это процесс приведения базы данных к организованному и эффективному виду. itentika.ru Нормализация необходима для создания гибких и эффективных баз данных, особенно в случаях с большим массивом данных и сложными запросами. itentika.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
• Параллельная обработка. itentika.ru Это стратегия, направленная на одновременное выполнение нескольких задач или операций в базе данных с целью повышения производительности и сокращения времени обработки данных. itentika.ru
• Кластеризация данных. itentika.ru Это упорядочивание информации для оптимизации доступа. itentika.ru Кластеризация группирует данные по определённому критерию, что упрощает логическое понимание структуры данных. itentika.ru
• Компрессия данных. itentika.ru Это сжатие данных, которое уменьшает их объём, освобождая пропускную способность сети, делая передачу данных быстрее и более эффективной. itentika.ru
• Архивирование или удаление старых данных. sql-ex.com Это может улучшить производительность запросов и уменьшить требования к хранилищу, особенно в системах с большими наборами исторических данных. sql-ex.com