Для реализации эффективной фильтрации по множеству полей в базе данных PostgreSQL и обработки большого объема данных, рекомендуется использовать следующие подходы:
1. Индексирование: Создание индексов на поля, по которым будут производиться фильтрации, позволит ускорить выполнение запросов. При этом необходимо учитывать комбинированные индексы для сценариев, где фильтрация происходит по нескольким полям.
2. Денормализация: Для ускорения поиска по `last_seen_at` для 100 миллионов пользователей, можно добавить это поле в таблицу, чтобы избежать дополнительных JOIN операций.
3. Партиционирование: Разделение таблицы на отдельные части (партиции) позволяет сократить время выполнения запросов за счет оптимизации работы с данными.
4. Кэширование: Использование кэширования позволит уменьшить нагрузку на базу данных и ускорить получение данных, особенно если одни и те же фильтры используются часто.
5. Оптимизация запросов: При написании запросов стоит учитывать оптимизацию индексов, использование правильных JOIN операций, избегание использования слишком сложных условий.
Для решения данной задачи также можно использовать инструменты и методологии, такие как использование ORM (Object-relational mapping), мониторинг производительности базы данных, тюнинг запросов и оптимизация индексов, параллельное выполнение запросов и другие методы оптимизации работы с данными.
Опытные специалисты рекомендуют проводить нагрузочное тестирование базы данных с различными вариантами фильтрации и оптимизации запросов, чтобы найти наиболее эффективный способ обработки данных в конкретном контексте. Также важно учитывать изменения в структуре данных и индексах при увеличении объема данных или изменении требований к фильтрации.