コンピュータが誕生して間もない頃は、入出力処理は当時のプロセッサの処理速度と比較しても非常に低速だった。そのため、読み込み処理を減らすため、プログラム中に埋め込まれた静的なルックアップテーブルや、動的に確保したプリフェッチ用の配列に、よく使われるデータ項目だけを格納するといったことが行われた。現在ではシステム全体でキャッシュが導入され、こういった処理の一部は自動的に行われるようになっている。それでもなお、変更頻度の低いデータをアプリケーションレベルでルックアップテーブルに格納することにより、パフォーマンスの向上を図ることができる。
例.
配列、連想配列、連結リストでのルックアップ.
線形探索や力まかせ探索では、リストの各要素との比較を次々に行い、対応する値が見つかったらその値が検索結果となる。このような検索方法では、対応する値がリスト中になかったり、あるいはリストの後ろの方にあったりといった原因で簡単に性能が悪化してしまう。一次元の配列や連結リストでは通常、このようなルックアップは入力値に合致する要素があるか判断するために行われる。
連結リストと配列の比較.
連結リストには配列と比較して以下のような利点がある。
一方、配列には以下のような利点がある。
配列上での二分探索.
自明なハッシュ関数.
この一見シンプルなアルゴリズムは、実際に実行すると、近代的なアーキテクチャのプロセッサでも数百サイクルを要する場合がある。これは、ループ中で繰り返し分岐処理が実行されるためである（分岐処理は遅いことが多い）。コンパイラによっては、最適化の際にこの処理をループ展開することで性能がいくらか改善される場合もある。しかし、自明なハッシュ関数を利用したアルゴリズムであればよりシンプルかつ高速に処理が行える。
プログラム中で正弦の値を使う際には、最も近い正弦の値をメモリから取得する。この際、求める値がテーブルにない場合は、公式を用いて求め直すこともできるが、テーブル中の最も近い値をもとに内挿することもできる。このようなルックアップテーブルは数値演算コプロセッサの内部でも使用されている。例えば、Intelの悪名高い浮動小数点除算バグはルックアップテーブルの誤りが原因であった。