云数据库研究课题分析
社区干货
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... 这一时期数据库的典型特征是为了解决应用程序开发过程中管理数据的复杂性问题。随着时间的推移,1990s 企业开始出现大量数据分析型需求,比如银行报表,这催生了一个新的分支 OLAP。到 21 世纪初,互联网行业迎来大规...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
点击上方👆蓝字关注我们! 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...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
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 Analytical Processing)而且这两类数据应用的边界非常非常明显,例如- O... 称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层...
[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... 所以存在大量复杂查询的数据分析场景(OLAP)主要使用列存。上帝开启了一扇门,也会关起一扇窗,列存在更新场景明显存在缺陷,每insert/update/delete 一行数据,由于会去更新存在在不同位置的column,会带来IO放大,且为随...
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OLAP进阶之“性能提升”
TPC-H 和 TPC-DS 是常用于测试分析型数据库/数据仓库的数据集。在白皮书中,通过使用以上三种数据集进行性能测试,并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品,ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。 # 背景ByteHouse是字节跳动数据平台自主研发的云原生数据仓库产品,在开源ClickHouse引擎之上做了技术架构重构,实现了云原...
喜讯!字节跳动基础架构计算团队两篇论文入选数据库顶会 VLDB
流式计算团队研究成果分别被 VLDB 2023 接收,并受邀进行现场报告。****VLDB** **会议**全称 International Conference on Very Large Data Bases,是**数据库领域历史悠久的三大顶级会议** **(** **SIGMOD、VLDB、... 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务场景的实时服务分析 HSAP (Hybrid Serving & Analytical Processing)系统。在统一的数据存储之上,既能够满足用户高并发 (e.g. 百万 QPS),低延迟 (e.g. ~10...
KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
主要研究工作集中在弹性伸缩场景中如何在减少QoS违约的同时提高CPU利用率的优化问题。我的Github:[zhy76 (Haiyu Zuo) --- zhy76 (Haiyu Zuo) (github.com)](https://github.com/zhy76)因为实验室是云原生方向,... 在多云领域探索和了解了一段时间的我,关注到字节的多云项目KubeAdmiral开源,并在11月份开启了开源编程挑战活动,活动的课题二也很有挑战性,于是随即写了一份Proposal提交报名,很荣幸被社区选中,能够参与到KubeAdmir...
云原生时代的安全变化趋势 | 社区征文
种类多种多样的非关系型大数据存储分析平台在云原生环境下也往往都是以数据库服务的方式来提供和使用。针对大型的大数据库平台,在云环境下,同一个大数据平台会同时被多个租户来租用。毫无疑问,数据是信息系统中最重要的资产。在云环境下,如何保护这个重要的资产、如何控制对资产的访问、确保资产不会泄露和被滥用,是云原生系统设计当中的重要课题。##### 5、自动化软件开发流程传统的软件开发工程流程包含需求分析、软件设...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:# 2.技术趋势和挑战## 业务需求企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
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... > 并行计算目前热点研究方向* 大趋势:从“高性能”走向“高效能”* 提高并行计算机系统性能、可编程性、可移植性和稳定性并努力降低系统开发、运行及维护成本。* 并行算法优化* 并行程序性能优化* 硬件/软件...
Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB
字节跳动 Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB。2022 年 9 月 5 日至 9 月 9 日,VLDB 2022 在澳大利亚悉尼举行。 **字节跳动基础架构研究成果《** **ByteHTAP** **: ByteDance’s** ... 作为将字节跳动内部云原生大数据方案整合优化后输出的企业级统一计算引擎,流式计算 Flink 版具备开箱即用、弹性部署、流批一体、OLAP 多模态计算等特性。 之一**,同时也是数据库领域...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
是我们需要思考和实践的一个重要课题,接下来我从个人的角度,来阐述下数据驱动业务增长的一些思考与建设。 咱们先看整体框架,我们给这个框架定位为“**3+2**”数据模式 。整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指...
