Untuk mengatasi masalah jika data yang ingin dijoin terlalu besar, terdapat beberapa langkah yang dapat diikuti:
1. Pemilahan data: Pertama-tama, data dapat dipisah menjadi potongan-potongan yang lebih kecil, seperti “chunk”. Hal ini membantu memecah data menjadi bagian yang lebih mudah diolah. Setiap bagian dapat diproses secara terpisah sehingga meringankan beban pemrosesan data yang terlalu besar.
2. Komputasi terdistribusi: Jika data yang ingin dijoin terlalu besar untuk diolah secara tradisional di satu mesin, metode komputasi terdistribusi dapat digunakan. Dalam hal ini, beberapa mesin atau node komputasi bekerja sama untuk memproses dan menggabungkan data. Contohnya adalah menggunakan teknologi seperti MapReduce atau Apache Hadoop.
3. Optimasi algoritma: Algoritma yang digunakan untuk join data juga dapat dioptimalkan agar lebih efisien dalam mengolah data yang besar. Terdapat beberapa teknik seperti pengurangan langkah-langkah join, pengurangan IO, atau penggunaan indeks terkompresi yang dapat mempercepat proses penggabungan data.
4. Komputasi terketinggalan: Jika data yang ingin dijoin sangat besar dan tidak memungkinkan untuk diproses dengan cara tradisional dalam waktu yang wajar, bisa dipertimbangkan untuk menggunakan teknik komputasi terketinggalan (batch processing). Data dapat diolah secara terjadwal atau saat beban sistem sedang rendah, seperti pada malam hari. Dengan menerapkan teknik ini, pemrosesan data menjadi lebih efisien dan tidak mengganggu operasional sistem pada saat puncak penggunaan.
5. Penggunaan teknologi Big Data: Jika Anda memiliki akses dan infrastruktur Big Data, Anda dapat menggunakan teknologi seperti Apache Spark, Apache Flink, atau Apache Hive untuk mengatasi pengolahan data yang besar. Teknologi ini dirancang khusus untuk mengatasi skala data yang besar dengan fitur-fitur seperti pemrosesan in-memory, pengolahan paralel, dan dukungan terhadap pemrosesan data secara terdistribusi.
Dalam mengatasi data yang terlalu besar untuk dijoin, penting untuk mengidentifikasi batasan teknis dan kemampuan perangkat keras yang digunakan. Terkadang diperlukan kombinasi beberapa pendekatan agar pengolahan data menjadi lebih efisien dan membuahkan hasil yang diharapkan.