数据库数据存储
社区干货
[数据库系统] 业界列式存储浅析
面临TB级别的数据仓库的出现,存储侧数据模型急待变革,而列存中有两种途径可以通过CPU周期来节省磁盘带宽:首先,我们可以编码数据元素成压缩格式;然后可以将数据密集填充(densepack)后存储,而要提升压缩率,列存的相同列的数据存储在一起使其具备先天优势;再加上能不再读取无效的列带来的带宽节省,使其更势不可挡,随之而来的列式存储相关的研究和工业系统如雨后春笋般出现。2005年,是列式存储的重生之年,首个完整的列式存储系统C-St...
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...
mysql事物存储过程
MySQL 数据库中的事务和存储过程是两个不同的概念,我将会分别解释这两个概念,然后提供一个简单的存储过程示例。1. **事务(Transaction)**:数据库事务是指一个或一组SQL语句的逻辑单元,这个逻辑单元中的操作要么全部执行,要么全部不执行。如果在执行过程中出现错误,那么事务将会回滚(Rollback),即撤销已经执行的操作;如果所有操作都成功执行,那么事务就会被提交(Commit),数据会被永久保存在数据库中。事务的主要特点是可以保证在...
火山引擎新一代数据库的探索与实践
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...
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数据存储
数据地图中已完成 EMR Hive 元数据采集。详见元数据采集。 已购买 DataLeap 分布式数据自治服务。详细操作说明请参见 DataLeap 服务信息。 2 进入数据存储登录 DataLeap 控制台 。 在概览界面中,单击数据治理 > 资源优化 > 数据存储,进入数据存储界面,便可查看各资产的数据存储界面。 3 操作指南 3.1 多维度筛选在数据存储界面,您可以通过多个维度进行筛选 EMR Hive、LAS 数据库表情况:当设置多个筛选条件时,会取各个条件的交...
火山引擎新一代数据库的探索与实践
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...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是...
数据库表及视图
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都属于一个帐户。用户只能访问属于自己帐户的数据库(当拥有权限时) 创建数据库 sql CREATE DATABASE my_database01;注意 数据库名称中只能包含 字母数字 字符 a-z 0-9 和 下划线 _ 。所有名称将自动转换为 小写 。 ...
什么是云数据库 veDB MySQL 版
云数据库 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...
云端生信分析时代和传统生信分析数据管理的差异
在传统的生物信息研究中,用户需要从公开的标准生信数据库中下载数据到本地进行存储,而在基于云端的生信分析平台中,数据永远存放在云端,以链接形式供用户随时随地访问、获取和使用,用户无需下载和存储,避免了传输过时间浪费、传输错误以及存储费用等现象。 传统的生物信息研究 每个用户均下载一份数据至本地存储,数据不共享 用户需要面临传输时间长、传输错误高、存储成本高的情况 因为数据在用户本地,用户做的研究对其他人而言...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
OLTP任务也很可能会update新 & 老数据,一旦OLAP和OLTP任务要访问的数据有读写交叉,要协调两边的任务比较麻烦。现有的HTAP系统的架构一般是实现两个相对独立的子模块,一侧是row-store存储层对接OLTP执行引擎,另一侧是column-store对接OLAP执行引擎,然后再实现一个coordinator(sync method)来协调两侧。**笔者认为,这么做无非是把外边的多套子系统称为子模块,取消了原本的后台数据同步机制,整合到一个黑盒里,称为HTAP数据库罢了。这...
干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音每日新增的数据量庞大、业务标签五花八门,更需要满足业务人员对复杂查询的实时性诉求。 之前技术团队采用MySQL作为存储架构,作为一种行式存储的数据库,MySQL对于大量数据的处理效率较低。如果要在MySQL上查询上亿级别的数据,可能需要更高配置的硬件,甚至可能需要采用分片、读写分离等策略来提升性能,这将导致硬件成本显著提高。 因此,技术团队逐渐将兴趣平台基于ByteHo...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
# 向量数据库的崛起与多元化场景创新## 前言:> 在如今的数字时代,数据被称作金子,对企业、科学家和管理者都有很大价值。但是,随着数据规模的不断增长,高效的管理、存储和检索数据变得越来越复杂。这引进了当今向量数据库系统,能够反转数据解决与分析的方式...随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述: