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

• Автоматизация с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. 1 Они позволяют обрабатывать большие объёмы данных, самостоятельно выявлять дубликаты, исправлять опечатки и унифицировать записи без ручного вмешательства. 1
• Нормализация данных. 2 Это процесс приведения базы данных к организованному и эффективному виду. 2 Нормализация необходима для создания гибких и эффективных баз данных, особенно в случаях с большим массивом данных и сложными запросами. 2
• Использование хранимых процедур. 2 Это заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций, сохранённые на сервере базы данных. 2 Такие процедуры выполняются непосредственно на сервере, что приводит к сокращению объёма передаваемых данных между клиентом и сервером. 2
• Параллельная обработка. 2 Это стратегия, направленная на одновременное выполнение нескольких задач или операций в базе данных с целью повышения производительности и сокращения времени обработки данных. 2
• Кластеризация данных. 2 Это упорядочивание информации для оптимизации доступа. 2 Кластеризация группирует данные по определённому критерию, что упрощает логическое понимание структуры данных. 2
• Компрессия данных. 2 Это сжатие данных, которое уменьшает их объём, освобождая пропускную способность сети, делая передачу данных быстрее и более эффективной. 2
• Архивирование или удаление старых данных. 4 Это может улучшить производительность запросов и уменьшить требования к хранилищу, особенно в системах с большими наборами исторических данных. 4