Некоторые методы для оптимизации работы с информационными базами:

• Проектирование структуры данных. 1 Нужно определить оптимальное количество таблиц, их взаимосвязи, а также выбрать подходящие типы данных для каждого столбца. 1
• Нормализация данных. 1 Направлена на устранение избыточности, предотвращение аномалий данных и упрощение структуры базы данных. 1
• Разделение и шардинг данных. 1 Позволяет распределить данные по различным таблицам или базам данных на основе определённых критериев, например, по времени или географическому признаку. 1
• Индексирование. 12 Позволяет системе быстрее находить данные без необходимости сканировать всю таблицу, что сокращает время выполнения запросов. 1
• Использование хранимых процедур. 2 Заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций, сохранённые на сервере базы данных. 2 Они выполняются непосредственно на сервере, что сокращает объём передаваемых данных между клиентом и сервером. 2
• Параллельная обработка. 2 Направлена на одновременное выполнение нескольких задач или операций в базе данных с целью повышения производительности и сокращения времени обработки данных. 2
• Кэширование. 2 Позволяет избежать постоянного обращения к базе данных, снижая тем самым нагрузку на сервер. 2
• Кластеризация данных. 2 Группирует данные по определённому критерию (например, по значению определённого поля), что упрощает логическое понимание структуры данных и ускоряет процесс чтения. 2
• Регулярное тестирование и мониторинг. 3 Важно тестировать систему на нагрузку и мониторить работу базы данных, чтобы выявить узкие места (запросы или операции) и потенциальные проблемы. 3