Работал ли с большим объёмом данных

Да, работал с большими объёмами данных (1M+ записей) в аналитических и ETL-процессах. Использовал SQL для агрегации и оптимизации запросов (индексы, партиционирование), Python (pandas, Dask) для обработки. Пример оптимизации в SQL:

-- Вместо полного сканирования таблицы
SELECT user_id, SUM(amount) 
FROM transactions
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY user_id;

-- С партиционированием по дате
CREATE INDEX idx_transactions_date ON transactions(date);

Для работы с "узкими местами" применял:

• Чанкование данных
• Распределённые вычисления (Spark)
• Кэширование промежуточных результатов