Какие существуют способы оптимизации хранения данных при работе с большими массивами символов?

Несколько способов оптимизации хранения данных при работе с большими массивами символов:

• Сжатие данных. habr.com uproger.com Для этого можно использовать алгоритмы Gzip, Snappy или LZ4. habr.com
• Дедупликация. habr.com Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. habr.com
• Использование колоночных форматов данных. uproger.com Они обеспечивают сжатие данных при сохранении производительности запросов. uproger.com
• Обработка разреженных данных. uproger.com Если значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения, то эффективное хранение таких данных может сэкономить память и повысить производительность вычислений. uproger.com Для этого используют разреженные матрицы, которые сохраняют только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. uproger.com
• Потоковая обработка и разбиение на части. uproger.com Эта стратегия помогает работать с большими массивами данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера. uproger.com Для этого данные разбивают на управляемые «куски» или порции и обрабатывают их последовательно. uproger.com
• Параллельная обработка. uproger.com Технология позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. uproger.com