> 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 作为云计算的下一个迭代,Serverless 可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相... 让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放,更聚焦在核心业务功能中。 然而,在 OLAP 领域的 Serverless 技术实现上,仍然存在一些技术难点。 首先,OLAP 数据分析涉及到存储、网络、操作系统、数据库、...
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务...
数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 ClickHouse 增强自研的云原生数据仓库,在... 架构简单:使用 ClickHouse 本身的计算资源进行数据增量同步,无需搭建其他的数据同步工具,数据架构简单。- 时效性好:支持实时同步源端数据,ClickHouse 端几乎是毫秒和秒级延迟,时效体验非常好。# ByteHous...
支持了 Int4/Int8/fix16 等多种量化方式、基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户...
在向量数据库中,每个向量都有一个唯一的标识符,可以实现快速检索和访问向量数据库中的数据。我们可以借助亚马逊云技术平台强悍的测算、存储和负载平衡服务,向量数据库能够实现高效、可扩展性跟高容错性,为用户提供稳定可靠的数据库服务。**高性能**:利用查找、缓存、并行等技术,增强对向量数据检索、聚类、降维等行为的速度与精确性;**高可扩展性**:利用分布式、云计算、边缘计算等技术,提高对向量数据的存储、管理和查询规模...
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... 并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承担运用的思路解决方法。云...
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,火山引擎Byt... 才能适应ByteHouse查询引擎和优化器,带来人力成本、开发成本提升。 在本次升级中,ByteHouse 对 MySQL 数据类型、函数等均提供了完善的支持,避免用户反复进行查询改写,极大降低迁移成本。 举个例子来说...
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... 数据库的处理方式是不一样的,时序型 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关...
# 前言 边缘计算是云计算的重要添充和改进。计算水平能从集中转变成分散,边缘计算可以充分满足物联网时代对低延迟、高可靠性的规定。同时,边缘计算也为我们解决数据爆炸式增长带来的挑战提供了更灵活、更有效的解... 边缘计算是什么?边缘计算是指通过网络、计算、存储和运用核心能力在接近物体或数据库的一侧给予近期的终端服务的开放平台。其应用程序在边缘侧开展,造成更快地网络服务响应,达到行业在及时业务、智能应用、安全和...
该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过一些算法转换为向量化的 Embedding。在向量空间中,相似的词语或信号距离更近,可以用这种性质来表示词语或信号之间的关系和相似性。例如,通过...
时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型NoSQL数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图NoSQL数据库主要用于处... 包含关系型数据库与NoSQL数据库。OLAP与大数据相关不在本文讨论范围。# 2、选型基本方法论在开始介绍数据库选型方法论之前,首先需要介绍一个理念:“数据库选型没有银弹”。就是说没有任何一款数据库可以满足所...
若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超长**。于是,查看了MySql中那些字段的类型及长度,都是varchar(50) 。这里应该是迁移有些... 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...
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,和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。 ⏰时间:2024/03/23(周六...