Чем больше объём данных для обработки, тем дольше будет происходить работа программного обеспечения. 2 Это связано с тем, что для обработки больших объёмов данных требуется больше вычислительных ресурсов. 5

Однако есть способы оптимизировать работу с данными и повысить производительность программного обеспечения, например:

• Параллельная обработка. 45 Задачи обработки данных распределяются по нескольким потокам или узлам, что позволяет разделить и обрабатывать рабочую нагрузку одновременно. 4
• Пакетная обработка. 4 Похожие задачи группируются вместе, чтобы сократить накладные расходы, вызванные повторяющимися операциями. 4
• Кэширование. 4 Часто используемые данные сохраняются в области хранения с быстрым доступом, что позволяет получать данные быстрее, чем извлекать их из основного источника. 4
• Проектирование с учётом близости данных. 4 Данные размещаются ближе к пользователям или службам, которые обращаются к ним чаще всего. 4

Также на производительность программного обеспечения влияет сложность данных: структурированные данные обрабатываются быстрее, чем неструктурированные. 2