Несколько способов оптимизации производительности при массовом обновлении данных:

• Профилирование данных. 1 Изучение структуры данных позволяет понять качество, структуру и характеристики информации, выявить проблемы (пропущенные значения, дубликаты и другие аномалии). 1
• Оптимизация автоматизации. 1 Можно использовать предварительные изображения данных или фильтры, чтобы минимизировать работу, когда фактических изменений не произошло. 1 Также стоит избегать запуска автоматизации для неизмененных данных. 1
• Оценка автоматизации триггеров. 1 Нужно оценить, когда и как запускаются обновления на основе изменений данных, и оптимизировать триггеры, например, добавив в них фильтр. 1
• Индексирование. 24 Эффективное индексирование позволяет быстрее находить данные без необходимости сканировать всю таблицу, что сокращает время выполнения запросов. 2 Важно создавать индексы только для тех столбцов, которые часто участвуют в условиях запросов. 4
• Регулярное тестирование и мониторинг. 34 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. 3

Выбор конкретного способа оптимизации производительности зависит от конкретной ситуации.