在处理大型数据集时，如何平衡查询复杂度和性能？

平衡查询复杂度与性能涉及优化数据库查询，以高效处理大量数据。关键术语包括查询复杂度（指连接或聚合等需要大量资源的操作）、性能（指响应时间和资源使用情况）以及加剧速度下降的大型数据集。这种平衡对于在实时分析、电子商务和其他由及时洞察驱动决策的应用中保持系统响应能力至关重要，可确保可扩展性和用户满意度。 核心策略包括索引（用于更快的数据检索）、分区（用于数据分段）、缓存（用于重复查询）和反规范化（用于减少连接需求）。特点包括通过查询优化最小化计算开销、使用列式存储进行分析，以及利用执行计划识别瓶颈。这些方法可提升高读取场景（如商业智能仪表板）的性能，并通过实现高效的数据管道而不影响结果准确性，对人工智能等领域产生影响。 为实现平衡，需分析查询以确定高成本操作，通过减少连接或使用近似聚合来简化复杂度，并对频繁访问的列应用索引。使用分区进行大小管理，在读取密集型任务中谨慎使用反规范化。必要时进行基础设施的垂直或水平扩展。这可减少延迟，提高报告系统等场景的吞吐量，降低运营成本，促进数据驱动的创新。