高性能データAPIを3ステップで構築するベストプラクティス
従来のAPI開発では、サーバーのデプロイメントやロードバランシング、その他の複雑な問題に対処する必要がありましたが、Tinybirdはすぐに使えるソリューションを提供します：
- API生成の自動化： JSON/CSVをサポートしたRESTエンドポイントとしてSQLクエリを直接発行する。
- 動的パラメータのサポート： クエリーでの使用
{{参数名}}構文は柔軟なフィルタリングを可能にする - マルチレベルのキャッシュ機構： ホットスポットのクエリー結果を自動的にキャッシュし、バックエンドが更新されると自動的に無効にする。
実現への道：
- 分析クエリー（例）を書く：
SELECT * FROM user_clicks WHERE date > {{start_date}} LIMIT {{limit}} - CLI経由で投稿：
tb pipe publish user_activity.pipe --endpoint /v1/activity - アクセスコントロールを設定する：
tb endpoint auth /v1/activity --jwtJWT認証を有効にする
あるソーシャル・プラットフォームは、このソリューションを使用して、ピーク時の処理能力が15,000 RPM、平均レイテンシが100ms未満のリアルタイム・インタラクティブ・データAPIをわずか1日で本稼働させた。
この答えは記事から得たものである。Tinybird: リアルタイムデータ分析APIを迅速に構築するためのプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 高い並行性をサポートするリアルタイムデータAPIを素早く構築するには？
