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分布式数据库系统是服务器吗

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分布式数据库TiDB的设计和架构

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导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ec01329caf684af9a6d5171ef65230dc~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中...

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分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7b544e10955345818eae934a51c23e36~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185263&x-signature=P6EmbqkZtyjwe5S9ydclqDySkMc%3D)上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为...

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这也是字节跳动的的一个核心场景。- 目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:- 服务 2000+ 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)- 1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 服务器规模 1W+ 台字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式图数...

火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践

ByteHouse是基于社区ClickHouse数据分析管理系统(下文简称社区)来做的产品集成和开发。ClickHouse在开源以后,因为其实时分析方面极致的性能表现在业界被追捧。目前其开源社区的star活跃度非常高,国内很多公司都有针对ClickHouse开源社区做的产品集成和上云服务。由于ClickHouse是基于OLAP实时分析而生的列存的数据库,其本身是一个分布式数据库,加之其底层设计和实现让它在性能方面非常优秀,具体表现为单机可以达到每秒上亿行的...

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一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文

## 笔者介绍笔者介绍,近几年的工作内容都与数据库和大数据相关,公司的市场定位 为客户提供数据智能一体化的解决方案,笔者的工作主要围绕公司的旗舰产品做一些售前、售中、售后的事情 ,主要是DBA和技术支持。工作... 回顾数据库计算技术的发展历史,一般的传统单机数据库通过索引、分区实现数据的快速查找计算。当数据太大,单机数据的IO无法承受,所以有了**分库分表**以及**分布式数据库**的出现,**分库分表**多应用于tp,也有一些...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

服务器规模 1W+ 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式数据库,最初是为了解决抖音关系的多度在线查询(约百万 QPS),当时最主要的功能是支持定制点和边的接口。 在 2019 年-2021 年,ByteGraph 已经支持了属性图模型和 Gremlin 语法,也在公司内部广泛落地,集群数量快速扩张,并逐步标...

我在字节跳动研发数据库|火山引擎开发者社区 Meetup 讲师访谈

火山引擎开发者社区第二期 Meetup 邀请到了火山引擎系统开发工程师马浩翔为大家分享《分布式数据库在抖音春晚活动中的应用》,小火山提前采访了马浩翔,和大家分享他对春晚红包项目印象深刻的事情,以及对分布式数据库的看法。 **小火山:简单介绍一下自己,有什么兴趣爱好?****马浩翔**:我硕士毕业于美国东北大学,目前担任数据库系统开发工程师。因为我 **来自工程师文化的家庭** ,所以在小学的时候就很喜欢...

干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考

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支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组... 基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任...

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