クエリの実行速度を上げるためには、ケトルに最適化が必要です
データ抽出速度を最適化するには、次のような点を検討してください。
- 効率的なデータ構造を使用する: ハッシュテーブルなど、格納と高速アクセスにより適したデータ構造を使用する（リストではなく）。
- インデックスの使用：頻繁にアクセスする必要があるデータに対しては、インデックスを作成することでデータの検索を高速化できます。
- 不要なデータ変換を避ける：正規表現や文字列操作によるデータの変換処理をなるべく減らし、データ取得処理では避けるようにしましょう。
- データをバッチ処理化し、一度に処理するデータ量を減らすことで処理全体の速度を上げることができます。
- 並列処理：マルチスレッドやマルチプロセスを利用して、複数のデータ取得タスクを同時に処理することで、計算リソースを最大限に活用。
- 増分更新：定期的に抽出する必要があるデータについては、増分更新の方法が採用でき、変更されたデータのみを抽出し、重複した抽出を回避できます。
- ネットワーク転送を最適化：データ抽出がネットワーク転送を含む場合は、高速のネットワーク接続を使用したり、データ圧縮技術を使用して転送時間を短縮することを検討します。
- キャッシュの使用：頻繁にアクセスするデータは、メモリ内にキャッシュして、毎回ソースからデータを取得する手間を省くことができます。
- アクセス頻度の低いデータは圧縮して保存することで、ストレージ容量を削減しつつ、読み出し速度も向上させることが可能。
- 専用のデータ抽出ツールを使用して: Apache Nutch や Apache Kafka といった専用のデータ抽出ツールを使用すると、データ抽出に特化して設計されており、抽出速度を向上させることができます。
