大数据量（LDV）可能导致性能下降，包括查询速度降低，搜索和列表视图速度降低以及沙箱刷新速度降低
关于数据偏斜的独家报道
管理大型数据量以实现最佳性能的关键是精心设计记录所有权，以避免数据倾斜。当组织中有超过10,000个子记录与同一父记录相关联时，就会发生数据歪斜。
使用足够的帐户计划数据模型，以使每个父级的子记录数保持在此阈值以下，并在创建这些子记录时在这些帐户中分配新的子记录。如果不使用这些策略，则可能会发生三种类型的数据偏斜并对性能产生负面影响：帐户数据偏斜，所有权偏斜和查找偏斜
帐户数据偏斜
某些Salesforce对象（例如客户和机会）具有特殊的数据关系，这些关系在私有共享模型下维护父子记录访问。在这些关系之一中，与同一父对象关联的子记录过多，导致帐户数据偏斜。假设您有一堆未分配的联系人，并将它们放在一个名为“未分配”的帐户下。这可能会导致记录锁定和共享性能出现问题。
记录锁