Какие есть способы оптимизации кода при работе с большим количеством данных?

Некоторые способы оптимизации кода при работе с большим количеством данных:

• Lazy Loading. 1 Позволяет загружать данные по мере необходимости, а не все сразу. 1 Это может значительно улучшить производительность при работе с большими объёмами данных. 1
• Pagination. 1 Способ управления большими объёмами данных: вместо загрузки всех данных сразу можно загружать и отображать только небольшое подмножество данных за один раз. 1
• Virtual Scrolling. 1 Техника, при которой отображаются только видимые строки. 1 При прокрутке старые строки удаляются, а новые добавляются. 1 Это может значительно улучшить производительность при работе с большими объёмами данных. 1
• Оптимизация циклов. 1 Может включать в себя уменьшение количества итераций, замену рекурсии на итерацию или перемещение вычислений из цикла, если они не изменяются на каждой итерации. 1
• Использование эффективных структур данных и алгоритмов. 12 Правильный выбор структур данных и алгоритмов может существенно улучшить производительность кода. 1
• Минимизация обращений к базе данных. 1 Использование кэширования, оптимизация запросов и уменьшение количества обращений к базе данных могут улучшить производительность. 1
• Параллелизация кода. 1 Если код можно разделить на независимые части, которые будут выполняться одновременно, это улучшит производительность на многоядерных процессорах. 1

Универсального решения проблемы оптимизации кода при работе с большим количеством данных нет. 5 Оптимальный способ зависит от конкретных данных и задач приложения. 5