Ответ
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