云笔记数据库设计
社区干货
分布式数据库TiDB的设计和架构
导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用...
分布式数据库TiDB的设计和架构
在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
> 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 列式存储通过支持按列存储数据,提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 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,是一种数据库的物理存储结构,它是根据数据的列...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
> > *Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads*论文原文:[Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads](https://db.cs.cmu.edu/papers/2016/arulraj-sigmod2016.pdf)# Background随着数据量暴增,我们的上层应用对“数据分析”的需求越来越多,现在主要分为两类数据应用:- OLTP(Online Transaction Processing)- OLAP(Online ...
特惠活动
云笔记数据库设计-优选内容
云笔记数据库设计-相关内容
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势1. 可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展...
表设计之数据类型优化 | 社区征文
## 1. 概述MySQL 支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。## 2. 基本原则### 2.1 越小越好一般情况下,应该尽... 就应该尽量避免设计成可为 NULL 的列。## 3. 整数类型存储整数,可以使用这几种整数类型:TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT。分别使用 8,16,24,32,64 位存储空间,也就是 1、2、3、4、8 个字节。它们可以存...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,**为大家详解「在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现」** ,和大家共同探讨如何...
活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。 3 月23 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化,和大家共同探讨...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 但是SerDe不能分解一个复杂的数据类型,因此,当一个query需要访问一个复杂类型的field时,所有的该类型的fields都要被读取,这个带来了数据读取低效的问题。再加上RCFile主要是为了sequential data scan设计的。它没...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问题。如果您计划将IT业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎云数据库服务,为业务应用打造坚实的... 最大支持128TiB的结构化数据存储,单个数据库集群最多可扩展至 16 个计算节点,包含1个主节点与15个读节点。基于云原生数据库设计理念,云数据库veDB MySQL既融合了商业数据库高性能、高可靠、高可用的特征,又具有开源...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化** ,和大家...
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、现状与未来](https://mp.weixin.qq.com/s/4Bvo0EBo_xtKdVcqhGynCQ)》,本文根据分享整理而成。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...
