Некоторые методы увеличения скорости обработки больших данных:

• Предварительный расчёт. 2 Сведения, которые чаще всего используются для анализа, можно заранее рассчитать и хранить на сервере в подготовленном для обработки виде. 2
• Кэширование в оперативную память. 2 Данные, которые занимают немного места, но к которым часто обращаются в процессе анализа, можно кэшировать в оперативную память. 2 Скорость увеличивается за счёт того, что значительно реже приходится обращаться к медленной дисковой подсистеме. 2
• Разбиение таблиц на разделы и табличные пространства. 2 Можно размещать на отдельных дисках данные, индексы, вспомогательные таблицы. 2 Это позволит СУБД параллельно считывать и записывать информацию. 2
• Комбинирование моделей. 2 Скорость обработки существенно связана со сложностью используемого математического аппарата. 2 Чем проще алгоритмы анализа, тем быстрее расчёты. 2
• Сэмплинг. 2 Для получения репрезентативных выборок существуют специальные методы, например, сэмплинг. 2 Их применение позволяет повышать скорость аналитической обработки, не жертвуя качеством анализа. 2
• Вертикальное масштабирование. 3 Заключается в увеличении аппаратных ресурсов сервера — установке более мощных CPU, большего объёма ОЗУ, замене устаревших HDD на SSD. 3
• Репликация. 3 Заключается в создании и поддержании нескольких копий данных на разных серверах или узлах. 3 Эта техника обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость базы данных. 3
• Шардинг. 3 Разделяет одну большую базу данных на меньшие, более управляемые единицы, называемые шардами. 3

Не существует универсальных способов оптимизации производительности, пригодных для всех задач и любых объёмов данных. 2