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

• Сжатие данных. 12 Для этого можно использовать алгоритмы Gzip, Snappy или LZ4. 1
• Дедупликация. 1 Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. 1
• Использование колоночных форматов данных. 2 Они обеспечивают сжатие данных при сохранении производительности запросов. 2
• Обработка разреженных данных. 2 Если значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения, то эффективное хранение таких данных может сэкономить память и повысить производительность вычислений. 2 Для этого используют разреженные матрицы, которые сохраняют только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. 2
• Потоковая обработка и разбиение на части. 2 Эта стратегия помогает работать с большими массивами данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера. 2 Для этого данные разбивают на управляемые «куски» или порции и обрабатывают их последовательно. 2
• Параллельная обработка. 2 Технология позволяет одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. 2