acs数据库的优缺点
社区干货
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
把这个任务资产节点和表资产节点之间的边更新到图数据库中去。 **在实时更新的时候,我们有两种方案:** **方案一:**是在引擎侧,即在任务运行时,通过任务执行引擎把该任务在构建DAG后生成的血缘信息通过Hook送入。 **●****优点****:**在引擎侧的血缘采集是相对独立的,每个引擎在采集血缘的时候不会互相影响。**●****缺点:**1.每个引擎都需要适配一个血缘采集的Hook,一...
ByteFUSE的演进与落地
ByteFUSE是ByteNAS团队和STE团队合作研发的一个项目,因其具有高可靠性、极致的性能、兼容Posix语义以及支持丰富的使用场景等优点而被业务广泛使用。目前承接了在线业务ES,AI训练业务,系统盘业务,数据库备份业务,消... 但是使用TTGW具有以下缺点:* **无法支持大吞吐场景:**用户的吞吐不仅受限于TTGW集群本身吞吐的限制,而且受限于NFS协议单次读写1MB的限制。另外NFS是单TCP连接,同时内核slot并发请求也有限制,这会导致吞吐受限...
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... **优点:**- Region Leader 都在同城低延迟机房,数据写入速度更优;- 两中心可同时对外提供服务,资源利用率更高;- 可保证任一数据中心失效后,服务可用并且不发生数据丢失。**缺点:**- 因为数据一致性...
干货|高性能、高稳定、高扩展:解读ByteHouse实时导入技术演进
HaKafka继承了社区原有Kafka表引擎的消费优点,再重点做了高可用的Ha优化。 就分布式架构来谈,其实每个Shard内可能都会有多个副本,在每个副本上都可以做 HaKafka表的创建。但是ByteHouse只会通过ZK选一个... 云原生架构也不是没有缺点,将原来的本地读写改为远端读写,必然会带来一定的读写性能损耗。 但是,以一定的性能损耗来换取架构的合理性,降低运维成本,其实是利大于弊的。 
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acs数据库的优缺点-优选内容
acs数据库的优缺点-相关内容
干货|底层技术揭秘!如何搭建“广告投放”场景下的A/B测试平台
弊端是容易造成密码的泄露; **OAuth2** 是基于令牌Token的授权,在无需暴露用户密码的情况下,使应用能获取对用户数据的有限访问权限。 这种模式会为开发者的应用颁发一个有时效性的令牌 Token,使得第三... 将开发者信息预先保存至数据库中; **2.**将权限信息、开发者账户信息以及需要希望回调时带回的数据,统一拼装至授权链接后跳转至广告平台; **3.**用户点击授权,广告平台回调开发者账号填写的...
分布式数据库TiDB的设计和架构
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/125153dda2484d44bd7a1cba22f0c5e1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358035&x-signature=p6n3MBhFz%2B%2Fo7Eg8D%2BN6FusOKMk%3D)第十二期技术夜校分享嘉宾是DBA大咖——Xiaoyu他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的**数据符号**,还囊括了各种如图片、视频、声音等**非规则的数据**。 * 价值(value):**低价值密度**,大量的不相关信息,需要深度分析 * 价值密度低,商业价值高 * 多样... * 服务器虚拟化优点 * **提高硬件使用率**:虚拟化使得低利用率的服务器负载整合到一台服务器 * **快速统一部署服务器** * **降低服务器投资成本**:典型的平均整合比率在8:1-15:1 * **降低能耗**...
干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185244&x-signature=ACs1HL9dAvclJSB9Aj2Cjj5D8%2FM%3D)ByteHouse 进行多表关联的复杂查询时,采用分 Stage 的方式,替换目前 ClickHouse的2阶段执行方式。将一个复杂的 Query 按...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358061&x-signature=DoCBxkACs06sP9p6VRMyiPoi%2FVg%3D)Iceberg 社区支持了基本的写入和读取功能。Flink 1.17 引入了行级更新和删除的功能(FLIP-282),我们在此基础上增加了批量 U... 如数据库、数据湖仓库。用户也可以基于这些接口轻松实现定制的连接器。## OLAP 架构 **应用使用示例**===========**企业微信+荟聚+表单系统:** 当企业微信有新员工添加时,荟聚可自动查询员工信息,并...
干货|字节跳动数据湖技术选型的思考
作为众多Flink用户中的一员,对于Flink的投入也是逐年增加。DataLeap 字节跳动数据集成的现状 在2018年,我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导... 每种索引都有不同的优缺点,索引的选择需要根据具体的数据分布来进行取舍,从而达到写入和查询的最优解。下面举两个不同场景的例子。