在数据密集型应用中最佳利用 MonetDB，可以考虑以下策略：

1. 优化表设计：

   • 使用适当的数据类型，以减少内存使用和提高查询性能。
   • 尽量避免使用NULL值，可用默认值替代。
   • 如果可能，规范化数据库设计，以减少数据冗余。

2. 索引和分区：

   • 利用排序的列存储架构，确保频繁查询的列已排序，以加快检索速度。
   • 考虑使用纵向分区，将大表分割到多个磁盘，以便更有效地并行处理。

3. 高效的查询设计：

   • 使用聚合和过滤等操作尽量减少处理的数据量。
   • 避免在查询中使用过多的连接操作，尽量简化查询或通过物化视图来减少计算。
   • 尽可能地利用批处理和批量插入，以减少数据库的锁定和开销。

4. 调优内存使用：

   • 配置MonetDB的内存参数，比如“max_memory”、“min_pool_size”等，以确保数据库有足够的内存来处理大数据集。
   • 定期清理数据和日志，确保不必要的文件不会占用内存和存储。

5. 利用并行化和分布式计算：

   • MonetDB天然支持并行计算和多核处理，确保硬件资源得到充分利用。
   • 若需要处理PB级数据量，可以考虑通过外部工具或集成分布式框架（如Apache Spark）来增强处理能力。

6. 监控与调优：

   • 使用MonetDB的性能监控工具来检测瓶颈。
   • 定期分析查询日志，以优化慢查询和频繁调用的查询。

7. 更新策略：

   • 由于MonetDB擅长处理批量数据更新，而对单条记录更新性能一般。建议尽量采用批量数据更新策略。
   • 对于实时性要求不高的应用，批量更新数据而不是即刻更新。

通过这些策略，MonetDB可以在数据密集型应用中提供高效的数据处理能力，同时最大限度地利用系统资源。