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Als Skalierbarkeit eines Programms bezeichnet man die Abhängigkeit der Laufzeit eines Programms von der Datenmenge. Viele Operationen sind linear von der Datenmenge abhängig (t = O(n)), d. h., die Laufzeit steigt linear mit der Datenmenge an. Beispiele dafür sind Datenbankselektionen in großen Tabellen ohne oder mit ungeeigneter Indexunterstützung und Schleifen über interne Tabellen im Programm. Lineare Skalierbarkeit ist für die Bearbeitung mittlerer Datenmengen akzeptabel. Wenn sie bei Programmen, die große Datenmengen bearbeiten sollen, nicht vermieden werden kann, muss über Parallelisierung nachgedacht werden. Besser als eine lineare Skalierbarkeit sind für die Performance natürlich konstante Laufzeiten (t = O(1)) oder eine logarithmische Abhängigkeit (t = O(log n)). Logarithmische Abhängigkeiten treten z. B. bei Datenbankselektionen in großen Tabellen mit optimaler Indexunterstützung oder bei Leseoperationen in internen Tabellen mit binärer Suche auf. Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen konstanten und logarithmisch ansteigenden Laufzeiten nicht zu unterscheiden. Inakzeptabel für die Bearbeitung mittlerer und großer Datenmengen sind quadratische Abhängigkeiten (t = O(n × n)) und alles, was darüber hinausgeht. Allerdings können Probleme mit quadratischer Abhängigkeit durch intelligente Programmierung in der Regel auf Abhängigkeiten der Art t = O(n × log n) zurückgeführt werden. Ein Beispiel ist das Vergleichen zweier Tabellen, die beide mit der Ordnung n wachsen. Ein Vergleich der unsortierten Tabellen würde zu einer quadratischen Abhängigkeit führen, ein Vergleich mit sortierten Tabellen zur Abhängigkeit t = O(n × log n). Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen einem Ansteigen t = O(n × log n) und einem linearen Ansteigen nicht zu unterscheiden.