数据库数据存储

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 。 ...

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...

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...

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...

保存在热存。 tiered.storage.strategy [PartitionCreateTime, TableAccessTime] 否 Schema/分区内部表 PartitionCreateTime 数据存储策略。当配置为 PartitionCreateTime 时,按照分区创建的时间来判断数据是否超期;当配置为 TableAccessTime 时,按照表最近访问时间来判断数据是否超期。非分区内部表仅支持设置为 TableAccessTime。 非分区内部表 TableAccessTime 4.1 创建 Schema 时配置 若采用 DDL 形式创建数据库,则可...

又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett 提出的 BASE 原则。再往后,业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原生数据库。**关系型数据库**将数据存储于二维表格之...