Несколько способов оптимизации работы с базами данных для снижения нагрузки на сервер:

• Проектирование схем данных. 2 Нужно выбрать типы данных, которые планируется хранить в базе, определить связи между таблицами, учесть особенности хранения информации и потенциальную необходимость в масштабировании. 2
• Индексирование и оптимизация запросов. 1 Эффективное индексирование позволяет быстрее находить данные без необходимости сканировать всю таблицу, что сокращает время выполнения запросов. 1
• Разделение и шардинг данных. 1 Разделение данных позволяет распределить их по различным таблицам или базам данных на основе определённых критериев, например, по времени или географическому признаку. 1 Шардинг данных включает распределение данных по разным серверам или узлам, что позволяет достичь горизонтального масштабирования системы. 1
• Управление дисковым пространством. 3 Можно удалить ненужные или устаревшие данные и использовать методы сжатия или архивирования для уменьшения размера данных. 3
• Кластеризация базы данных. 3 Предполагает распределение рабочей нагрузки базы данных по нескольким серверам или узлам для повышения производительности. 3
• Кэширование. 5 Применение механизма кэширования для сохранения результатов часто выполняемых запросов уменьшает нагрузку на базу данных, предоставляя кэшированные результаты и сокращая время отклика. 5
• Регулярное тестирование и мониторинг. 24 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. 2