Оптимизация отношений «один-ко-многим» для больших массивов данных в прогнозировании продаж [закрыто]
Одно ко многим отношениям для огромного набора данных в итерации? Я пытался предсказать будущие продажи, используя магазин и продукт, для которого каждый магазин сопоставляется со всеми продуктами, что занимает огромное время для обработки данных. Я пробовал пакетную обработку и многопоточность, но все равно для 1200 магазинов и 750 продуктов сопоставление занимает 20-30 минут, что слишком много для такого маленького набора данных в 18000 строк, как я могу масштабировать, если у меня есть огромные данные в миллионах. Я хочу, чтобы процесс происходил в течение нескольких минут для любого количества данных, даже если это занимает слишком много времени для моей обработки.