Для ускорения запросов к таблице транзакций с миллиардом записей по определённому счёту за последний месяц можно применить несколько подходов:

Индексация — создать составной индекс по полям счёта и дате транзакции. Это позволит быстро отфильтровать нужные записи.
Партиционирование таблицы — разбить таблицу по дате (например, по месяцам). Тогда запросы за последний месяц будут обращаться только к соответствующему партиционному сегменту.
Материализованные представления — если запросы повторяются часто, можно создать агрегированное или отфильтрованное представление, обновляемое периодически.
Использование кеширования — например, кешировать результаты запросов для часто запрашиваемых счетов.
Оптимизация запроса — убедиться, что запрос использует индексы, избегать SELECT *, выбирать только нужные поля.

Пример создания индекса в SQL:

CREATE INDEX idx_account_date ON transactions (account_id, transaction_date);

И пример партиционирования по дате (на примере PostgreSQL):

CREATE TABLE transactions (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    account_id INT NOT NULL,
    transaction_date DATE NOT NULL,
    amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (transaction_date);

CREATE TABLE transactions_2024_06 PARTITION OF transactions
    FOR VALUES FROM ('2024-06-01') TO ('2024-07-01');

Такой подход значительно уменьшит объем данных для сканирования и ускорит выполнение запросов.

Как ускорить запросы к таблице транзакций с миллиардом записей за последний месяц по определённому счёту?