処理速度比較表
項目 | SQL | RDBMS | ![]() |
---|---|---|---|
処理速度 | 58分6秒 | 47分45秒 | 60秒 |
BOM データ処理速度評価
![](https://www.keepdata.co.jp/wp-content/uploads/BOM-300x186.png)
・ソートとクエリのレコード: 3,767,500
・クエリのヒットレコード : 148,168
・要約対象のレコード : 3,715,191
Benchmark 大手某F 社
データの高速処理ができる理由
他社にはない超高速データ処理を実現する独自技術成
① 成分分解アルゴリズムによるカラム型データベース
②簡単にデータを追加したり削除することが出来る技術(リアルタイム処理)
③他社にはない独自のインデックス生成技術(リアルタイム処理)
④1コアで4つのタスクを同時並行処理)
⑤2GBメモリーから高速データ処理可能
データの高速処理により時間効率が大幅UP
事例:バッチ処理の高速化
既存システムにアドオンで「バッチ処理」をノーコードでリアルタイム処理が可能。
項目 | Before | After |
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ebook検索(大量) | 1時間 | 5秒 |
データ抽出 (900万複数データ) | 1時間 | 数秒/DWH導入不要 |
1500店舗データの集計 | 2,3日 | 5分 |
請求書発行(45,000社) | 10時間 | 50分 請求書作成5分 電子化45分 |
その他の具体的な使用例
Webアプリ
(1)顧客情報、商品情報、セッション情報などをオンメモリデータベースエンジンに格納し、ページの表示速度を向上させる
(2)リアルタイムな分析処理をオンメモリデータベースエンジンで実行し、ユーザーに最新の情報を提供する
分析基盤
(1)大量のログデータをオンメモリデータベースエンジンに格納し、高速な分析処理を実現する
(2)リアルタイムな分析処理をオンメモリデータベースエンジンで実行し、ビジネスに役立つ洞察を得る
IoTシステム
(1)センサーデータなどをオンメモリデータベースエンジンに格納し、リアルタイムなデータ処理を実現する
(2)リアルタイムな分析処理をオンメモリデータベースエンジンで実行し、異常検知などを行う
DX
(1)顧客行動分析、リスク管理、不正検知などのデータの見える化
生成AI
(1)リアルタイムなチャットボット、ニュース記事の自動生成、画像生成など