Некоторые методы оптимизации скорости поиска информации в современных компьютерных системах:

• Индексирование. 15 Создание индексов по часто просматриваемым столбцам позволяет значительно сократить время поиска. 1
• Кэширование. 1 Сохранение результатов дорогостоящих вызовов функций и их повторное использование помогает избежать избыточных вычислений. 1
• Распараллеливание. 1 Для больших наборов данных разделение пространства поиска между несколькими потоками может привести к более быстрому поиску. 1
• Эвристические подходы. 1 При поиске пути эвристика может направлять процесс поиска, часто приводя к более быстрым результатам за счёт приоритизации более перспективных путей. 1
• Предварительная обработка данных. 1 Структурирование данных таким образом, чтобы свести к минимуму необходимость в исчерпывающем поиске, может привести к созданию более эффективных алгоритмов. 1
• Использование искусственного интеллекта и машинного обучения. 4 Современные алгоритмы ИИ могут автоматически анализировать и оптимизировать запросы, предсказывая наиболее эффективные пути выполнения на основе исторических данных о запросах и производительности. 4
• Нормализация и денормализация. 4 Нормализация позволяет снизить объём хранения и упростить обновление данных, а денормализация, наоборот, сокращает число JOIN-операций за счёт объединения данных в одну таблицу. 4
• Использование хранимых процедур и представлений. 4 Они позволяют заранее определить и оптимизировать выполнение стандартных запросов. 4