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2026-03-15Entwicklungslog

性能:Optimierung für große Datenmengen

Leistungsengpässe bei großen Datenmengen behoben.

性能:Optimierung für große Datenmengen

🚀 Performance-Sprint

Für Power-User mit zehntausenden Datensätzen wird jeder kleine I/O-Block verstärkt. Diese Woche haben wir uns der “Instant Response” Herausforderung gestellt.


📉 I/O-Effizienz: Vergleich

Wir haben die einzelnen Schleifenoperationen in eine Underlying Batch Processing Solution überführt.

Szenario Vorher (10k records) Nachher Boost
Daten-Batch-Cleanup 58s 0.28s 200x 🚀
Historien-Sync 12s 0.78s 15x
Status-Filterung 25s 0.15s 160x

💡 Dev-Guidelines Update

“I/O-Operationen in einer Schleife auszuführen, ist die Wurzel von Performance-Desastern.”