Какие существуют методы оптимизации работы с большими текстовыми массивами?

Некоторые методы оптимизации работы с большими текстовыми массивами:

• Разделение данных на фрагменты. nuancesprog.ru Например, с помощью опции Pandas chunksize можно работать с данными по частям, а не с одним большим блоком. nuancesprog.ru
• Использование ленивых вычислений. nuancesprog.ru Они позволяют отложить операцию вычисления до того момента, когда возникнет реальная необходимость в результате. nuancesprog.ru На основе ленивых вычислений построены такие механизмы распределённых вычислений, как Spark и Dask. nuancesprog.ru
• Обработка разреженных данных. uproger.com Этот метод эффективен, когда значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения. uproger.com Эффективное хранение такой информации позволяет сэкономить память и повысить производительность вычислений. uproger.com
• Использование индексов полнотекстового поиска. dzen.ru Они индексируют текстовые столбцы на основе содержащихся в них слов и фраз, что ускоряет поиск определённых слов или фраз в больших блоках текста. dzen.ru
• Параллельная обработка. uproger.com Эта технология позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. uproger.com Она особенно полезна, когда есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин. uproger.com