数据库是大量数据仓库的集成
社区干货
字节跳动数据库的过去、现状与未来
数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年... 这也是一个非常大的挑战。字节跳动数据库团队一直在尝试通过技术上的融合简化在线应用的数据管理,例如 veDB 正在探索把 MySQL、ES Protocols 的协议集成到数据库里,支持事务处理、分析查询、搜索等融合任务,使应...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控... 并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 DNS A 记录。总体来说,Kubernetes的服务注册与发现总结主要通过Etcd+CordDNS来实现,其中又包含...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
在项目工程中引入达梦数据库驱动,SpringBoot对MySql做了集成,没有get到对达梦数据库做集成,小编这里采用的jdk1.8,安装的达梦数据库也是DM8,所以这里引入:DmJdbcDriver18,其相对于DmJdbcDriver17作出了很大的改进。... 若是同一个方法被找到多条sql时,首先,会优先使用 databaseId 相同的 sql。若是没有 databaseId 相同的sql,其次,再使用未配置 databaseId 的 sql,而databaseId 未对应的 sql 不会使用。i、当获取到的数据源信息为...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去... 这也是一个非常大的挑战。字节跳动数据库团队一直在尝试通过技术上的融合简化在线应用的数据管理,例如 veDB 正在探索把 MySQL、ES Protocols 的协议集成到数据库里,支持事务处理、分析查询、搜索等融合任务,使应...
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数据库是大量数据仓库的集成-优选内容
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数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
是否能满足以上的诉求# 二、是什么,数据仓库定义数据仓库广泛定义:数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。随着数字化浪潮到来仅仅支撑管理决策暴露出了局限性,**应在管理决策基础上扩展到产品决策、运营决策、服务决策等等** 1、面向主题【微服务、业务过程、数据域】 操作型数据库的数据组织面向事务处...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储... 分析型数据库采用列存减少 IO 和便于压缩。ByteHouse 采用列存的方式,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算。### Data layout表数据物理上按 Partition Key 切分为多个 Parts 存储在统一的云存...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结... 数据库选型不仅仅是一个技术选择,而是一个全局选择。后面会从多种视角多个方面来说明做数据库选型需要考虑的因素,包括应用接口、数据模型、性能、稳定性、成本、运维复杂度、高可用性、安全性、扩展性等方面。数...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 适用于商用生产的数据湖存储方案,其特性如下:- 字节数据湖为打通实时计算与离线计算 ,及实时数据、离线数据共通复用提供了桥梁。Hudi的开源实现支持多种引擎,在字节跳动的实现中,集成了Flink、Spark、Presto,同...
语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
数据库系统是企业信息技术基础架构的关键部分,它帮助企业管理和处理其数据,目前已有大量企业通过数据库保存数据,例如员工信息、客户数据、产品销售数据等等。但企业运营变得越来越复杂,数据库中的数据量也在持续增长,数据查找、分析效率变得不再便捷。随着企业知识管理需求的多样化,用户不仅 **需要一个强大的知识库,还希望知识库能与企业现有的数据库无缝集成,从而实现更为全面的数据处理和利用。**为了满足以上需...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
并介绍以ByteHouse为代表的具备向量检索能力的数据仓库应用场景。 # 向量检索介绍 ## 概念解析向量数据库的核心实现原理是向量化存储和索引技术。向量化存储是将向量数据转换为二进制格式进行存储,以提高存储效率和查询速度。向量索引是将向量数据进行索引,以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
异构数据源**中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行**清洗、转换、集成**,最后加载到**数据仓库或数据集市**中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管...
火山引擎ByteHouse:云原生数据库如何提升MySQL兼容性?
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群当前各类软件层出不穷,单独某一款软件往往难以满足企业应用需求,一般都需要与各类软件组合使用,这时软件生态兼容性就显得格外重要。作为关系数据库管理系统的代表之一,MySQL支持大多数操作系统、编程语言、程序语言,具备广泛的使用基础,其他数据类产品和工具对MySQL的兼容愈显重要。 作为源于字节跳动多年积累的云原生数据仓库,火山...
