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云软件数据库设计

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

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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...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、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。在基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,数据库在所有...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

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。在基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差...

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...

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云软件数据库设计-优选内容

创建云数据库MySQL
1 创建实例1)使用demo02进入火山引擎产品,选择「云数据库MySQL版」,区域选北京,详情可参考链接2)点击创建实例3)实例名称:DataLeap_MySQL_Private_Workshop(示例名称) 数据库类型:mysql社区版 兼容版本:5.7 实例类型:高可用版 可用区:华北2-可用区A(按需选择) 节点规格:2c4g(按需选择) 存储类型:SSD(按需选择) 存储空间:100GB(按需选择) 私有网络:dataleap-net-workshop (注意:RDS的vpc网络和子网确保和数据独享资源组保持...
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...
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# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、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。在基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,数据库在所有...
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云软件数据库设计-相关内容

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... 远程登录云服务器 ,首次登录需更改密码。 打开IE浏览器,在地址栏手动输入“https://www.hammerdb.com/download.html”,下载安装测试软件HammerDB。 下载完成后,双击安装HammerDB,根据安装向导指引,完成安装。 ...

什么是云数据库 veDB MySQL 版

数据库 veDB MySQL 版是火山引擎自研新一代云原生关系型数据库。云数据库 veDB MySQL 版 100% 兼容 MySQL,适用于企业多样化的数据库应用场景。 产品介绍云数据库 veDB MySQL 版采用计算存储分离架构,最多支持 128TiB 的超大容量结构化数据存储,单个数据库集群最多可扩展至 16 个计算节点。基于云原生数据库设计理念,云数据库 veDB MySQL 版既融合了商业数据库高性能、高可靠、高可用的特征,又具有开源数据库简单开放、快速迭代...

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... 字节跳动数据库经历了以下三个阶段:**2015 - 2017 年:刀耕火种的石器时代。** 在这一阶段,字节跳动的业务量级比较小,主要的 App 是今日头条,因此数据库的实例大概在 1~2k 量级,产品主要以开源的 MySQL 和 MyRock...

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VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

而向量数据库又是以 embedding 作为核心概念,并围绕其提供存储检索能力的基础软件,因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB ... VikingDB 基于大规模云原生架构设计,在基础设施层面做了大量开发工作,以降低用户的使用、运维成本:* 弹性调度:单租户支持千级别数量的索引,单库百亿候选,用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请...

分布式数据库TiDB的设计和架构

是基础软件最前沿的领域之一,技术门槛最高。NewSQL 代表产品有Spanner/F1(未开源)、CockroachDB(开源)和TiDB(开源)。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ce9970677d5d44b18deb03fdec2ca405~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135637&x-signature=vbMQQxlfmhM46se3oJDB25HHncg%3D)TiDB 设计及架构与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:- ...

火山引擎ByteHouse:云原生数据库如何提升MySQL兼容性?

> 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】进入官方交流群当前各类软件层出不穷,单独某一款软件往往难以满足企业应用需求,一般都需要与各类软件组合使用,这时软件生态兼容性就显得格外重要。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...

分布式数据库TiDB的设计和架构

是基础软件最前沿的领域之一,技术门槛最高。NewSQL 代表产品有Spanner/F1(未开源)、CockroachDB(开源)和TiDB(开源)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ce9970677d5d44b18deb03fdec2ca405~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signature=GasQKcfPmV0NPtF79iiSUckaRTA%3D)# TiDB 设计及架构与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:- ...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 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 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 为了保证数据质量,我们提供了事务语义的支持。每条SQL 语句都会转换为一个事务去执行,事务提供了原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性的保证,旨在在并发读写,软件异常,硬件异常等各种情况下仍然可以保证数据...

通过 RocketMQ 消费 Canal Proto 格式的订阅数据

数据库传输服务 DTS 的数据订阅服务支持使用 RocketMQ 客户端消费 Canal Proto 格式的订阅数据。本文以订阅云数据库 MySQL 版实例为例,介绍如何使用 Go 和 Java 语言消费 Canal Proto 格式的数据。 前提条件已注册... before = append(before, fmt.Sprintf("%s[%s(%s)]", col.GetName(), col.GetValue(), col.GetMysqlType())) } for _, col := range row.AfterColumns { a...

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