Какие существуют способы оптимизации производительности при массовом обновлении данных?

Несколько способов оптимизации производительности при массовом обновлении данных:

• Профилирование данных. learn.microsoft.com Изучение структуры данных позволяет понять качество, структуру и характеристики информации, выявить проблемы (пропущенные значения, дубликаты и другие аномалии). learn.microsoft.com
• Оптимизация автоматизации. learn.microsoft.com Можно использовать предварительные изображения данных или фильтры, чтобы минимизировать работу, когда фактических изменений не произошло. learn.microsoft.com Также стоит избегать запуска автоматизации для неизмененных данных. learn.microsoft.com
• Оценка автоматизации триггеров. learn.microsoft.com Нужно оценить, когда и как запускаются обновления на основе изменений данных, и оптимизировать триггеры, например, добавив в них фильтр. learn.microsoft.com
• Индексирование. studwork.ru serverspace.ru Эффективное индексирование позволяет быстрее находить данные без необходимости сканировать всю таблицу, что сокращает время выполнения запросов. studwork.ru Важно создавать индексы только для тех столбцов, которые часто участвуют в условиях запросов. serverspace.ru
• Регулярное тестирование и мониторинг. eurobyte.ru serverspace.ru Важно тестировать систему на нагрузку и мониторить работу базы данных, чтобы выявить узкие места (запросы или операции) и потенциальные проблемы, которые могут возникнуть при реальной нагрузке. eurobyte.ru

Выбор конкретного способа оптимизации производительности зависит от конкретной ситуации.