Каким образом крупные веб-сервисы организуют хранение больших объемов данных в формате массивов?

Крупные веб-сервисы используют различные подходы для хранения больших объемов данных в формате массивов. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:

1. Распределенные базы данных: крупные веб-сервисы могут использовать распределенные базы данных, такие как Cassandra, MongoDB или HBase для хранения массивов данных. Эти базы данных могут обрабатывать огромные объемы данных и обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость.

2. Кеширование: кеширование данных может быть использовано для хранения часто запрашиваемых данных в оперативной памяти, что увеличивает скорость доступа к данным. Кеширование может быть реализовано с использованием технологий, таких как Redis или Memcached.

3. Индексация: хранение данных в формате массивов может быть оптимизировано с помощью индексации, что позволяет быстро находить необходимые элементы в массиве. Некоторые базы данных автоматически создают индексы для улучшения производительности запросов.

4. Фрагментация данных: данные могут быть фрагментированы на более мелкие части для улучшения параллельной обработки и распределения нагрузки. Этот подход может быть эффективен для данных, связанных с единым элементом, таким как канал с несколькими пользователями.

Для обеспечения эффективности системы при доступе к данным о пользователях канала, можно также использовать следующие методы:

1. Кэширование запросов: данные о пользователях канала могут быть кешированы для быстрого доступа к ним. Например, данные о пользователях могут быть кешированы на уровне приложения или в базе данных кешей.

2. Использование индексов: для быстрого доступа к данным о пользователях канала можно использовать индексы, чтобы эффективно находить соответствующую информацию.

3. Предварительное вычисление данных: предварительное вычисление и кэширование некоторых данных о пользователях канала, например, статистики или агрегированных данных, может улучшить производительность системы при доступе к этим данным.

4. Распределение нагрузки: для обеспечения эффективности системы при доступе к данным о пользователях канала можно распределить нагрузку между несколькими серверами или узлами. Это позволит балансировать нагрузку и предотвратить перегрузку одного сервера.

Так же как и все - в БД плюс специальные архитектурные решения. Для разных типов данных используются различные механизмы доступа - все зависит от того, что и как использует эти данные. Там на самом деле куча различных как программных решений и систем, так и железных - типа специальных БД, нескольких уровней кэширования на SSD/RAM и прочего. 
 
 
как подобные сервизы хранят большие объёмы данных привязанные к единому элементу, например в канале находятся несколько сотен или даже тысяч пользователей
 
 Точно так же как и в более простых случаях -  по ID в реляционных БД и в иерархии в иерархических БД, например. Для межсистемного взаимодействия используется специальный ID для передачи его между разными API. 
 
 
Какой в целом предпочтительный способ хранения подобного вида информацию 
 
 Зависит от конкретных требований в конкретном случае. Горячие данные - в кэше, холодные - на диске. И т.п.