# Databaseoptimering > Udvalgte resultater, der demonstrerer denne ydelse. - [Har udviklet en pipeline til timebaseret aggregering af elforbrug i Python / SQL / Bash + Jq, der opnår 180 ms for 30‑dages datasæt på tværs af heterogene JSONL‑kilder.](https://engineer.company/da/portfolio/engineered-hourly-electricity-consumption-aggregation-pipeline-in-python-4/) - [Har øget ydeevnen af geografiske datapipelines med 50 gange ved at forbedre SQL‑programmering og datamodellering på tværs af PostgreSQL, MS SQL og Google Cloud BigQuery.](https://engineer.company/da/portfolio/accelerated-geographical-data-pipeline-performance-by-50x-by-5/) - [Har forbedret geografiske kortapplikationers ydeevne med 10 gange gennem en strategisk databaseovergang fra MSSQL til PostgreSQL, hvilket har optimeret behandlingen og datasikkerheden.](https://engineer.company/da/portfolio/improved-geographical-map-application-performance-by-10x-through-6/) - [Har arkitekteret, oprettet og administreret 100 data warehouse‑databaser i PostgreSQL, MS SQL og Google BigQuery med primært GIS- og tidsseriedata og optimeret ydeevne og skalerbarhed.](https://engineer.company/da/portfolio/architected-created-and-managed-100-postgresql-ms-sql-12/) - [Har accelereret PostgreSQL‑ydeevnen 10 gange via strategisk indeksering, partitionering og query‑optimering og forbedret databaseeffektiviteten for bruger-, tenant-, geospatiale og tidsserie‑eldata.](https://engineer.company/da/portfolio/accelerated-postgresql-performance-by-10x-via-strategic-indexing-15/) - [Har indført tidsordnede UUID v7‑identifikatorer (PostgreSQL 18) som entitetsnøgler for at reducere fragmentering af B‑tree‑indeks og øge forespørgselshastigheden.](https://engineer.company/da/portfolio/adopted-uuid-v7-time-ordered-identifiers-postgresql-18-64/)