Необходимо прочитать n больших объектов (в сумме ~4 млрд. свойств) в бэкенде, как это сделать на сайте с Node.js самым оперативным способом?

парсирование

???

Опишите задачу и свойства того мифического массива с 4B записями

А ты точно все правильно посчитал? Ты хоть представляешь сколько это данных? И все их ты хочешь передавать на клиент.

sim3x, Опишу задачу описанием игровой механики. Постараюсь максимально коротко. В самом конце представил объект аналогичный моему.

Пишется AI для компьютера-противника в игре, в игре пользователь играет против компьютера.
Есть поле состоящее из 9-ти ячеек и у каждого игрока (пользователя и компьютера) есть по 5 предметов. Они поочередно кладут предметы и происходит некоторая игровая механика (основа которой - только что расположенные предметы с большой, чем у соседей стоимостью, переводят соседние предметы в собственность противника) , в результате которой определяется победитель. Потенциальных вариантов итоговой раскладки предметов, исходя из которой определяется победитель и которые используются AI для выбора своего очередного хода примерно 4-5 млрд. Отсюда и такой большой объект. Для понимания моей ситуации этого достаточно, но если интересует пример объекта аналогичного моему с некоторыми пояснениями он представлен ниже.

В свойствах будут записываться потенциальная раскладка, где на каждом уровне вложенности будет потенциальная раскладка на очередном ходу вплоть до 9-го последнего. Для удобства напишу тут свойства кириллицей и подробнее. Подразумевается, что первым ходит пользователь. Потенциальные раскладки показываются свойством:значением, где свойство отражает очередной ход, а в значении показана раскладка и счет на момент после хода, а также процент выигрышных подвариантов.

varianty = {
    "2 ход. 2 игрок 1-м предметом ходит на ячейку 2": {
        "Раскладка": "0b5g-------------- schet=0:0",
        "Процент выигрышных подвариантов": 75,
        //дальше свойства этого вложенного объекта представляют собой раскладки на последующих потенциальных ходах
        "3 ход. 1 игрок 2-м предметом ходит на ячейку 3": {
             "Раскладка": "0b5g1b------------ schet=0:0",
             "Процент выигрышных подвариантов": 73,
             "4 ход. 2 игрок 2-м предметом ходит на ячейку 4": {
                 "Раскладка": "0g5g1b6g---------- schet=1:0",
                                  <.....>
                                                           "9 ход. 1 игрок 5-м предметом ходит на ячейку 9": {
                                                               "Раскладка": "0g5g1b6g2b7g3g8g4b schet=2:0"
                                                           },
                                  <.....>
             },
             ...
        },
        "3 ход. 1 игрок 2-м предметом ходит на ячейку 4": ...
        ...
        "3 ход. 1 игрок 2-м предметом ходит на ячейку 9": ...
    },
    "2 ход. 2 игрок 1-м предметом ходит на ячейку 3": "0b--5g------------ schet=0",
    ...
    "2 ход. 2 игрок 1-м предметом ходит на ячейку 9": "0b--------------5g schet=0",
    "2 ход. 2 игрок 2-м предметом ходит на ячейку 2": "0b6g-------------- schet=0",
    ...
   "2 ход. 2 игрок 5-м предметом ходит на ячейку 9": "0b--------------9g schet=0",
}

В принципе можно оставить данные только 9-го уровня вложенности, необходимо будет только добавить инфу о порядке добавления предметов и иметь объект с одноуровневой вложенностью, но это не суть, все равно мы имеем дело с овербольшим объектом и суть вопроса в этом.

Камал Хафизов,

Потенциальных вариантов итоговой раскладки предметов, исходя из которой определяется победитель и которые используются AI

у вас неправильное понимание как должен работать ИИ

Хотите получить убийственный ИИ - посмотрите как делался https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_Zero

В упрощенном случае - сделать 5-10 типичных подходов, сделать метрики их еффективности
и исходя из текущей ситуации применять их