聚合函数计算大数据量的策略

并行计算：利用多核处理器或者分布式计算框架，将数据分成多个部分并行计算，提高计算效率。

数据压缩：对大数据进行压缩，减少数据传输和存储成本，同时加速计算速度。

数据分片：将大数据分成多个小部分进行计算，避免一次性处理大量数据导致内存溢出或者计算时间过长。

数据预处理：提前对数据进行处理，如去重、过滤、排序等操作，减少计算时的数据量。

数据采样：对大数据进行采样，选取一个代表性的样本进行计算，减少计算复杂度和时间。

数据分区：将数据按照某种规则分成不同的区域，利用分区计算的策略提高计算效率。

增量计算：对数据进行增量计算，每次只计算新增数据或者变化的数据，减少计算量。

数据预聚合：在数据集合上进行部分聚合操作，减少计算量，提高计算效率。