Некоторые способы оптимизации работы с большими базами данных:

• Нормализация. 1 Уменьшает избыточность данных, устраняет аномалии и поддерживает связи между таблицами. 1 Нормализованная модель данных повышает эффективность работы базы данных. 1
• Денормализация. 1 В некоторых случаях может повысить производительность за счёт уменьшения количества соединений таблиц, необходимых для выполнения запроса. 1
• Моделирование отношений между сущностями (Entity-Relationship, ER). 1 Позволяет выявить и определить ключевые сущности, атрибуты и связи, что помогает создать эффективную модель данных. 1
• Выбор оптимальных типов данных. 1 Правильный выбор типов данных для столбцов базы данных позволяет минимизировать место для хранения и ускорить поиск данных. 1
• Оптимизация запросов. 1 Включает в себя правильное использование индексов, ограничение объёма запросов, уменьшение количества возвращаемых данных и использование плана выполнения для выявления «узких мест». 1
• Кэширование. 15 Позволяет снизить задержки и разгрузить базу данных от работы, сохраняя и повторно используя часто используемые данные. 1
• Использование хранимых процедур. 4 Заранее скомпилированные наборы SQL-инструкций, сохранённые на сервере базы данных, выполняются непосредственно на сервере, что сокращает объём передаваемых данных между клиентом и сервером. 4
• Параллельная обработка. 4 Стратегия, направленная на одновременное выполнение нескольких задач или операций в базе данных с целью повышения производительности и сокращения времени обработки данных. 4
• Кластеризация данных. 4 Упорядочивание информации для оптимизации доступа, при котором схожие данные физически находятся рядом, что уменьшает фрагментацию и ускоряет процесс чтения. 4
• Репликация. 5 Создание и поддержание нескольких копий данных на разных серверах или узлах, что обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость базы данных. 5
• Шардинг. 5 Разделение одной большой базы данных на меньшие, более управляемые единицы, что позволяет горизонтально масштабировать базу данных. 5