Некоторые способы оптимизации производительности при работе с большими строками:

• Разработка оптимальных индексов. 1 Важно выбрать эффективный первичный ключ и тщательно планировать индексы с учётом анализа часто запрашиваемых данных. 1
• Улучшение оборудования. 1 Иногда проблемы с производительностью базы данных связаны с недостаточным качеством технического оборудования. 1 Увеличение объёма оперативной памяти, использование более быстрых накопителей, таких как SSD, или обновление процессора могут значительно улучшить ситуацию. 1
• Оптимизация запросов. 1 Переписывание запросов может существенно ускорить обработку данных. 1 Нужно проанализировать использование индексов, оптимизировать операции соединения и разделять сложные задачи на более простые. 1
• Шардинг. 1 Разделение базы данных на части и распределение их по различным серверам снижает нагрузку и увеличивает отказоустойчивость системы. 1
• Оптимизация агрегаций. 3 Агрегации, такие как SUM, COUNT, AVG и другие, необходимы, но могут быть ресурсоёмкими. 3 Можно создать материализованные представления, которые хранят предварительно вычисленные агрегации, что уменьшает необходимость их перерасчёта во время запросов. 3
• Пагинация данных. 4 Когда нужно работать с большими наборами данных, пагинация позволяет разбивать результаты на небольшие части, минимизируя объём. 4
• Минимизация объёма транзакций. 4 Транзакции следует делать как можно короче, чтобы минимизировать время блокировки ресурсов. 4
• Настройка параметров базы данных. 4 Кэширование данных — один из важнейших способов ускорения обработки запросов, поскольку оно снижает потребность в дисковых операциях. 4