Leistungsstarke Echtzeit-Datenverarbeitungslösung auf Basis von Tinybird
Bei der Arbeit mit großen Echtzeitdaten sind Latenzprobleme oft auf schlecht konzipierte Datenpipelines oder nicht optimierte Abfragen zurückzuführen.Tinybird reduziert die Latenz erheblich durch..:
- ClickHouse Optimierungsmaschine: Nutzt einen spaltenorientierten Speicher und eine vektorisierte Ausführungsengine, die mehr als 100 Mal schneller ist als herkömmliche Datenbanken
- Physikalische Ansicht Beschleunigung: ausnutzen
CREATE MATERIALIZED VIEWVorberechnete Aggregationsergebnisse zur Verkürzung der Reaktionszeit von Sekunden auf Millisekunden - Optimierung von Datenpipelines: Aufteilung komplexer Abfragen in mehrere Knoten über .pipe-Dateien für inkrementelle Berechnungen
Spezifische operative Schritte:
- Erstellen Sie materialisierte Ansichten:
CREATE MATERIALIZED VIEW user_actions_mv TO processed_data AS SELECT user_id, count() FROM events GROUP BY user_id - Automatisches Bereinigen alter Daten mithilfe von TTL-Richtlinien, um die optimale Tabellengröße beizubehalten
- Überwachung der Abfrageleistung und Identifizierung langsamer Abfragen über die Observability UI
In einem typischen Anwendungsszenario wird die Echtzeit-Klickanalyse für den E-Commerce von der ursprünglichen Verzögerung von 3 Sekunden auf 50 Millisekunden reduziert, während gleichzeitig 2000+ QPS gleichzeitige Abfragen unterstützt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTinybird: eine Plattform für den schnellen Aufbau von Echtzeit-Datenanalyse-APIsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der hohen Latenzzeit bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten in großem Maßstab lösen?
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