Оптимизация производительности баз данных и данных

Уровень 0 · материалов: 2

В кластер входят документы, посвященные методам оптимизации хранения и сжатия данных для аналитических нагрузок, и не входят документы об индексах в конкретных СУБД.

Общие признаки: повышение эффективности хранения данных, снижение нагрузки на инфраструктуру, аналитические нагрузки, сжатие данных, структуры данных

Группа выше: Индексы и настройка СУБД

Материалы

• #32652 — Principles and Applications of Column-Oriented DBMS — Представитель этого кластера

  Колоночные СУБД — принцип действия, преимущества и область применения — dgudkov

  Смысл: The main idea is to explain why column-oriented databases are superior for analytical workloads compared to row-oriented ones, specifically by reducing disk I/O and improving data compression.

  Column-oriented databases optimize analytical queries by storing data by columns rather than rows, significantly reducing disk I/O and enabling superior data compression.

• #4941 — Reducing Data Center Inbound Traffic via Zstandard Compression

  Как без усилий сократить объем входящего в дата-центр трафика на 70% — SergeAx

  Смысл: The main idea is that implementing modern client-side compression (specifically Zstandard) for high-volume analytical data can radically reduce infrastructure load and improve mobile device efficiency.

  FunCorp reduced its total inbound data center traffic by 70% by implementing Zstandard compression for mobile app analytical events on iOS and Android.