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リアルタイムデータ処理とは
リアルタイムデータ処理とは、データが生成された直後に、即座に分析や処理を行う技術です。この処理により、企業や組織はデータに基づく迅速な意思決定を行うことが可能になります。ユースケース1: Eコマースの在庫管理
Eコマースプラットフォームでは、リアルタイムデータ処理を使用して在庫レベルを常に最適化します。SQLを利用して、購入や返品のたびに在庫データベースを更新し、品切れや過剰在庫を防ぎます。具体的なSQL処理
購入が行われるたびに、トリガーを使用して在庫データベースを自動的に更新します。以下は、その際に使用するSQLコマンドの例です。UPDATE inventory
SET quantity = quantity - 1
WHERE product_id = [購入された商品ID];
ユースケース2: ファイナンスのリアルタイム取引監視
金融業界では、リアルタイムデータ処理を使用して市場の動きを監視し、異常取引を即座に検出します。SQLを利用して、取引データをリアルタイムで分析し、リスク管理を強化します。具体的なSQL処理
異常な取引パターンを検出するために、以下のようなSQLクエリが使用されます。SELECT account_id, COUNT(*)
FROM transactions
WHERE transaction_time > NOW() - INTERVAL '1 HOUR'
GROUP BY account_id
HAVING COUNT(*) > [閾値];
ユースケース3: ソーシャルメディアのトレンド分析
ソーシャルメディアプラットフォームでは、リアルタイムデータ処理を使用してユーザーの行動やトレンドを分析します。SQLを利用して、データを集計し、新しいトレンドを迅速に識別します。具体的なSQL処理
次のSQLクエリは、特定のキーワードがどのくらいの頻度で言及されているかを分析するのに役立ちます。SELECT keyword, COUNT(*)
FROM social_media_posts
WHERE post_time > NOW() - INTERVAL '1 DAY'
GROUP BY keyword;
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