Solução de processamento de dados em tempo real de alto desempenho baseada no Tinybird
Ao trabalhar com dados em tempo real em grande escala, os problemas de latência geralmente decorrem de pipelines de dados mal arquitetados ou de consultas subotimizadas:
- Mecanismo de otimização ClickHouse: Aproveita o armazenamento colunar e um mecanismo de execução vetorial que é mais de 100 vezes mais rápido do que os bancos de dados tradicionais
- Aceleração da visualização física: fazer uso de
CREATE MATERIALIZED VIEWResultados de agregação pré-calculados para reduzir o tempo de resposta de segundos para milissegundos - Otimização do pipeline de dados: Divisão de consultas complexas em vários nós por meio de arquivos .pipe para computação incremental
Etapas operacionais específicas:
- Criar visualizações materializadas:
CREATE MATERIALIZED VIEW user_actions_mv TO processed_data AS SELECT user_id, count() FROM events GROUP BY user_id - Limpe automaticamente os dados antigos usando políticas TTL para manter o tamanho ideal da tabela
- Monitore o desempenho das consultas e identifique as consultas lentas por meio da interface do usuário do Observability
Em um cenário típico de aplicativo, a análise de cliques em tempo real para comércio eletrônico é reduzida do atraso original de 3 segundos para 50 milissegundos, ao mesmo tempo em que oferece suporte a consultas simultâneas de mais de 2000 QPS.
Essa resposta foi extraída do artigoTinybird: uma plataforma para criar rapidamente APIs de análise de dados em tempo realO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema da alta latência no processamento de dados em tempo real e em larga escala?
