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:![p... 向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。...
是一种数据库的物理存储结构,它是根据数据的列而不是行来存储数据的。列式存储的主要优势在于它能够提高数据分析和查询的性能,尤其是在处理大规模数据集时。以下是列式存储的一些主要特点:1. **数据压缩**: 由... 极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。通常事务型数据库采用行存便于支持事务和高并发读写,分析型数据库采用列存减少 IO 和便于压缩。ByteHouse 采用列存的方式,保证读写性能、支持事务一致性,又...
事务是数据库管理系统(DBMS)执行过程中的一个逻辑单位(不可再进行分割),由一个有限的数据库操作序列构成(多个DML语句,select语句不包含事务),要不全部成功,要不全部不成功。如 A 给 B 要划钱,A 的账户-1000 元, B 的账户就要+1000 元,这两个 update 语句必须作为一个整体来执行,不然 A 扣钱了,B 没有加钱这种情况就是错误的。那么事务就可以保证 A 、B 账户的变动要么全部一起发生,要么全部一起不发生。## 2. 事务特性事务...
传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同...
传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同...
veDB MySQL 实例支持修改数据库名称吗?不支持,因为 MySQL 原生也是不支持修改数据库名称的。若必须要变更,您可以参考以下方案转移库表: 方法一:通过 mysqldump 导出数据,再新建一个库导入。该方法相对比较保险,但数... 该方法相比 mysqldump 速度较快,但风险较高,例如可能会导致视图不可用,因为视图名称虽然发生了变更,但创建语句中引用的表名还是原表名。 sql 创建新的数据库CREATE DATABASE new_db_name; 对所有的表进行重命名R...
由于没有 Schema 的特性,可以随意地存储与读取数据,因此文档型 NoSQL数据库解决了关系型数据库表结构扩展不方便的问题。宽列型NoSQL数据库,主要用在大数据、OLAP场景。其特点是可以提供海量的存储容量,PB级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型NoSQL数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型No...
由于没有 Schema 的特性,可以随意地存储与读取数据,因此文档型 NoSQL 数据库解决了关系型数据库表结构扩展不方便的问题。宽列型 NoSQL 数据库,主要用在大数据、OLAP 场景。其特点是可以提供海量的存储容量,PB 级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型 NoSQL 数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如 IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型 NoSQL 数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的...
这种方式可塑性强,但需要大量的算力和人才资源,综合成本高。此外,企业还需要持续监控和更新模型,以确保与不断变化的领域知识保持同步。 Prompt Engineering 方法,改变“自己” 该方法基于向量数据库,补充足够的对话上下文和参考资料,完善与大语言模型进行交互的问答问题(Prompt),其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下...
由于没有 Schema 的特性,可以随意地存储与读取数据,因此文档型 NoSQL 数据库解决了关系型数据库表结构扩展不方便的问题。宽列型 NoSQL 数据库,主要用在大数据、OLAP 场景。其特点是可以提供海量的存储容量,PB 级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型 NoSQL 数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如 IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型 NoSQL 数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样...
本文介绍如何在数据库工作台 DBW 的数据交互台内可视化的创建、编辑和删除数据库,实现数据库的全生命周期管理。 前提条件已注册火山引擎账号并完成实名认证。关于账号的创建方法和实名认证,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已创建实例和创建账号。 说明 您创建的账号需要有对应数据库的查询、修改等对应权限。 注意事项不支持删除和编辑系统库。 不建议在系统库中对表、视图、触发器、存储过程等做增、删、改的操作。 创...
本文介绍如何在数据库工作台 DBW 的数据交互台内可视化的创建、编辑和删除数据库,实现数据库的全生命周期管理。 前提条件已注册火山引擎账号并完成实名认证。关于账号的创建方法和实名认证,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已创建实例和创建账号。 说明 您创建的账号需要有对应数据库的查询、修改等对应权限。 注意事项不支持删除和编辑系统库。 不建议在系统库中对表、视图、触发器、存储过程等做增、删、改的操作。 创...
这一方法也可以显著提高GPT的输出质量。向量数据库的应用不仅限于文字语义搜索,还包括传统AI应用和机器学习场景中的人脸识别、图像搜索、语音识别等功能。这个方案为AI获得理解和维护长期的记忆以及执行复杂任务提供了有力支持。# Vector EmbeddingsVector Embedding(向量嵌入)是一种将数据映射到高维向量空间的技术。这种映射由深度学习模型生成,旨在捕捉数据的各种特征和语义信息。在这个高维向量空间中,数据的不同方面和...