1. Используйте кэширование результатов запросов, чтобы уменьшить количество обращений к базе данных и ускорить обработку запросов.
2. Используйте индексы в базе данных для ускорения поиска и сортировки данных.
3. Оптимизируйте запросы к базе данных, используя инструменты анализа запросов и профилирования производительности.
4. Проводите регулярную оптимизацию и настройку сервера Flask для улучшения скорости выполнения кода.
Для обработки 10 миллионов строк за 3 секунды можно использовать следующие методы оптимизации:
1. Использование эффективных алгоритмов обработки данных, таких как индексы, хеш-таблицы и т.д.
2. Параллелизация выполнения задач с помощью многопоточности или многопроцессорности.
3. Использование батч-обработки данных, чтобы уменьшить количество обращений к базе данных.
4. Оптимизация кода и запросов к базе данных для улучшения производительности.
5. Использование кэширования результатов запросов для ускорения повторных запросов.
Для распараллеливания выполнения на 4 процессора можно воспользоваться модулем multiprocessing в Python, который позволяет создать и управлять процессами. Каждый процесс будет выполнять определенную часть работы и обрабатывать свою часть данных из базы. После выполнения работы процессы могут быть объединены для получения общего результата.