大規模リアルタイムデータ処理における高レイテンシの問題をどう解決するか？

2025-08-20

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Tinybirdをベースとした高性能リアルタイムデータ処理ソリューション

大規模なリアルタイム・データを扱う場合、レイテンシーの問題は、しばしば、不十分なデータ・パイプラインや最適化されていないクエリに起因します：

具体的な運用ステップ

マテリアライズド・ビューを作成する：CREATE MATERIALIZED VIEW user_actions_mv TO processed_data AS SELECT user_id, count() FROM events GROUP BY user_id
TTLポリシーを使用して古いデータを自動的にクリーンアップし、最適なテーブルサイズを維持します。
クエリ・パフォーマンスを監視し、Observability UIを通じて遅いクエリを特定する。

典型的なアプリケーション・シナリオでは、電子商取引のリアルタイム・クリック解析が、2000QPS以上の同時クエリーをサポートしながら、当初の3秒の遅延から50ミリ秒に短縮されている。