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数据库词云课程实践大作业

基于云平台的即开即用、稳定可靠、灵活弹性、易于使用的关系型数据库服务

社区干货

火山引擎新一代数据库的探索与实践

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成长?7 月 14 日, **火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期**邀请到了火山引擎数据库技术负责人和存储&数据库解决方案负责人,为大家分享 **火山引擎新一代数据库的探索与实践**。...

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

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进行赋能。**应用:... 精度问题的实践经验 **极致计算性能**向量检索的性能一般包含两个维度:延时和精度。延时即在线服务的延时;精度即是检索的准确度。向量检索中通常使用的 ANN 索引是一种近似检索,无法保证检...

加速大模型落地:火山引擎向量数据库实践应用

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...

加速大模型落地:火山引擎向量数据库实践应用

近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、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...

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数据库词云课程实践大作业-优选内容

火山引擎新一代数据库的探索与实践
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成长?7 月 14 日, **火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期**邀请到了火山引擎数据库技术负责人和存储&数据库解决方案负责人,为大家分享 **火山引擎新一代数据库的探索与实践**。...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
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进行赋能。**应用:... 精度问题的实践经验 **极致计算性能**向量检索的性能一般包含两个维度:延时和精度。延时即在线服务的延时;精度即是检索的准确度。向量检索中通常使用的 ANN 索引是一种近似检索,无法保证检...
电商业务部署及数据库上云
近些年随着云计算、大数据等行业的高速发展,电商业务上云逐渐成为主流。本文为您介绍电商业务部署以及数据库上云的相关操作,指导您搭建数据库、部署业务及数据迁移等。 注意 本文仅为演示操作,文中出现的所有截图、... 名词解释产品 介绍 私有网络VPC VPC为云上资源构建隔离的、自主配置和管理的虚拟网络环境,可以在自己创建的专有网络内创建和管理云产品实例,比如ECS、负载均衡、RDS等。 负载均衡CLB 是一种将访问流量按策略分发给...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库实践应用
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...

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活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库实践应用

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...

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... **超大容量:** 单表 64 TB,并支持 PB-level 解决方案。### 业务实践在业务实践层面,数据库团队主要面对以下三种类型。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ccab3cf6ab83409...

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... 运维数据库的复杂性。缓存数据库Redis在开源社区Redis架构上进行了大量优化,采用字节跳动内部实践的Achemy架构,极大提升了Redis集群的规模与稳定性。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3...

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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=1714666832&x-signature=Jg4q4fAnvtXw9moqfueTrmNRDAA%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。# 导...

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...

自建高性能数据库-选型与性能测试

本文介绍如何选择火山引擎云服务器自建各类高性能数据库。 一、场景描述数据库一直是构建现代应用的重要组件,几乎所有应用都始于数据并终于数据。随着数据驱动时代的到来,数据更是无处不在,进一步成为未来创新的基... 性能测试在确定数据库类型后,您可以采用性能测试的方式来确认数据库的配置。 前提条件在进行本实践前,您需要完成以下准备工作: 已注册火山引擎账号,并完成实名认证。 火山引擎账户余额大于100元。 火山引擎基础环...

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... **业务实践** 在业务实践层面,数据库团队主要面对以下三种类型。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b2b0f7021cf24db295d1691cad3badf3~tplv-tlddhu8...

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... 运维数据库的复杂性。缓存数据库 Redis 在开源社区 Redis 架构上进行了大量优化,采用字节跳动内部实践的 Achemy 架构,极大提升了 Redis 集群的规模与稳定性。![picture.image](https://p3-volc-community-s...

【通俗讲解】向量数据库的崛起|社区征文

这似乎为处理更大文本提供了更大的灵活性,但这也引发了新的问题。Claude 模型在处理72K tokens的上下文时,响应速度已经达到20秒左右。这意味着,尽管我们有更大的上下文输入空间,但在实践中,处理大规模文档的效率依然面临着挑战。此外,考虑到 GPT API 的计费是基于 tokens 的,输入更多上下文将导致更高的成本。这使得在成本、性能和任务需求之间寻找平衡成为一项复杂的任务。# 向量数据库的崛起在GPT模型的限制下,开发者积极...

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