Некоторые методы оптимизации работы с крупными таблицами в SQL:

• Партиционирование. 1 Позволяет эффективно управлять большими объёмами данных. 1 Например, можно разделить таблицу на части по новым и старым данным, чтобы быстрее находить свежие значения. 3
• Создание индексов по ключевым полям. 1 Это ускорит доступ к данным. 1 Регулярное обновление индексов помогает поддерживать высокую скорость доступа к ним при большом объёме. 1
• Использование правильных типов данных. 4 Нужно, чтобы типы данных колонок в условии соответствовали передаваемым параметрам (например, не хранить даты в строковых полях, не сравнивать числа с текстом). 4 Если типы не совпадают, может происходить неявное преобразование, которое усложняет использование индексов. 4
• Регулярное обновление статистики. 4 Это помогает оптимизатору выбирать лучший план. 4
• Профайлинг. 4 Многие СУБД позволяют собирать детальные сведения о выполнении запросов. 4 Например, PostgreSQL даёт возможность посмотреть BUFFERS или TIMING для диагностики узких мест. 4
• Мониторинг системных метрик. 4 Системные метрики (CPU, память, диск) влияют на производительность. 4 Даже самый оптимизированный запрос будет работать медленно при постоянном свопе или нехватке оперативной памяти. 4

Выбор метода оптимизации зависит от конкретной ситуации и требований к базе данных.