数据分布，包括诸如可聚类性和重复数据等因素，在决定一种方法是否能够很好地扩展到大型数据集时，起着重要的作用。 许多算法都对数据结构做出了隐含的假设，而偏离这些假设会导致效率低下。 例如，诸如 k-means 之类的聚类算法假定数据大致分为球形簇。 如果数据改为均匀分布或形成不规则的簇，则该算法可能需要更多迭代或无法收敛，从而增加计算成本。 同样，具有许多重复项的数据集会在处理中创建冗余，如果处理不当，则会浪费资源。 可扩展性通常取决于该方法与数据的底层结构对齐的程度。
具体的例子突出了这种关系。 考虑在高维数据中进行最近邻搜索。 如果数据形成紧密的簇，则诸如 KD 树之类的空间索引结构可以有效地划分数据，从而减少搜索时间。 但是，如果数据均匀分布，这些结构将失去其优势，从而迫使暴力搜索的扩展性较差。 重复项也很重要：诸如决策树或梯度提升模型之类的方法可能会不必要地处理重复的样本，从而增加训练时间。 相反，诸如随机梯度下降（SGD）之类的算法通过批量处理数据来固有地处理重复项，但是即使是SGD，如果重复项使梯度更新产生偏差，也可能会遇到困难。 簇或重复项的存在本身并不坏，但是它要求将方法的设计与数据的特征相匹配。
为了解决可扩展性挑战，开发人员应尽早分析数据分布。 对于聚类数据，诸如分层聚类或基于密度的技术（例如，DBSCAN）之类的方法可能比基于分区的方法更好地扩展。 对于重复数据量大的数据集，诸如重复数据删除或加权采样之类的预处理步骤可以减少计算量。 诸如 Apache Spark 之类的分布式框架可以通过在节点之间对数据进行分区来缓解扩展问题，但是当分区与自然簇或唯一样本对齐时，效果最佳。 在具有相似分布的子样本或合成数据集上进行测试可以发现瓶颈。 最终，可扩展性不仅仅是原始速度，还涉及确保该方法的结构和数据的分布协同工作，从而避免不必要的计算。