在这篇文章中我将会挑选几条手册中的编程规约做一个简单的导读。**友情提示,文末有手册下载方式哦。**>对软件来说,适当的 规范和标准绝不是消灭代码内容的创造性、优雅性,而是限制过度个性化,以一种普遍认可的... 这样做会使程序无法根据不同的异常做出正确的应激反应,也不利于定位问题,这是一种不负责任的表现。用户注册的场景中,如果用户输入非法字符,或用户名称已存在,或用户输入密码过于简单,我们应该在程序上作出分门别...
设计和拓展工作。> **火山引擎存储&数据库解决方案团队**,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。## 上云迁移背景### 什么是云迁移云迁移是指将数字化业务运营迁移到云的过程。云迁移更侧重于将数据、应用程序和 IT 流程等企业数字资产从某些数据中心迁移到其他数据中心,而...
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... 分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据DB-Engines的统计,数据库产品数量已经有将近400种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模也大有不...
有效避免了传统 MPP 架构中的 Re-sharding 问题,同时保留了 MPP 并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有... 数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,这部分数据记录数量通常是业务数据的数百倍。...
那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个... 但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且...
作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享字节跳动解决ClickHouse复杂查询问题的优化思路与技术细节。> **关注字...
和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.com/activity/cloudnative***实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选...
主要有操作型处理和分析型处理两类。操作型处理也称事务处理,指对联机数据库的日常操作,通常是对数据库中记录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务,强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等;分析型处理则... 不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重组,且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系统结构包含四个层次:l 数据源,数据仓库系统的基础;l 数据的存...
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 ... 用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请求规模弹性扩缩容,且不同租户之间具有可靠的隔离机制,从而为用户提供了稳定的毫秒级检索能力。* 索引管理:支持自动调参,用户无需关注索引参数即可获得最佳...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 O...
不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中... 也就是 Data Server 可以直接访问 Ingestion Server 内存中的数据,提供毫秒级别的数据可见性。5. **Cache**1. 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 R...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 O...
存储于云数据库 PostgreSQL 版向量数据库中,详细流程如下图所示: 问答阶段 首先问答系统接收用户的提问,同样转换为 Embedding 数据,通过与向量化的问题进行相似性检索,获取最相关的 TOP N 的知识单元。并通过 Prompt 模板,将问题、最相关的 TOP N 知识单元、历史聊天记录,拼装成新的提问问题。大语言模型理解优化过的提问问题,返回相关结果。系统最终将结果返回给提问者。流程如下图所示: 云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据...