一张图看懂真正的数据库
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
到底应该如何根据自己的业务特征去选择最合适的数据库系统?这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合适,可能会让业务系统停摆,造成严重经济损失。所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足业务需求,还要尽可能降低成本,减轻运维管理难度,满足业务未来的发展等等。这是个复杂的问题, 因为各行各业的业务场景各不相同,对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库系统也是几十上百种,如此一组合下来,对于非数据库专业人士,选择复杂...
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分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这张图是 DB Engines 的数据库排名,准确来说是一个关系型数据库的排名。在 2021 年 4 月份的榜单上,MySQL 和 PG 都是关系型数据库的 Top5。这就意味着,如果我们想... 我们实现了一个高效的压缩算法进行数据压缩,同时可保证不会损耗太多性能。这是从软件层面来缓和成本问题。- 智能副本策略:我们的存储系统是多副本存储的,但在一些场景下可以不使用真正意义上完整的多副本,例如可...
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VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介  。这里应该是迁移有些...
十分钟读懂字节跳动的 Doris 湖仓分析实践
# **1. Doris 简介**Doris 是一种 MPP 架构的分析型数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容 MySQL 协议。Apache Doris 具备以下... **MySQL 协议兼容,** 支持直接使用 MySQL 客户端连接,非常易用的数据应用对接。Doris 由 Frontend(以下简称 FE)和 Backend(以下简称 BE)组成,其中 FE 负责接受用户请求,编译,优化,分发执行计划,元数据管理,B...
硬核干货!一文掌握 binlog 、redo log、undo log|社区征文
今天就跟大家一起,来清晰明了的介绍一下这些日志的核心思想和功能原理。## 1 binlog### 1.1 binlog 设计目标binlog 记录了对 MySQL 数据库执行更改的所有的写操作,包括所有对数据库的数据、表结构、索引等等... 开启一个后台线程,每 **1s** 刷新一次到磁盘中 ;- **1(实时写,实时刷)** :表示每次事务提交时都将 redo log 直接持久化到磁盘,真正保证数据的持久性;- **2(实时写,延迟刷)** :表示每次事务提交时都只是把 re...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
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数据监控指南
本文介绍在使用缓存数据库 Redis 版时,需要重点关注的一些监控指标数据,帮助及时关注数据库的性能和稳定性问题。 监控指标分类缓存数据库 Redis 版支持展示单个或聚合的代理(Proxy)节点或数据(Server)节点的监控数据。其中: 代理节点和数据节点 代理节点即 Proxy 节点,主要用于实现数据库读写分离、负载均衡等功能。在代理节点上,主要需要关注 CPU 使用率、连接数、QPS、等影响性能的监控指标。 数据节点即 Server 节点,是真正提...
命令支持
缓存数据库 Redis 版支持多个引擎版本和架构类型,不同的引擎版本和架构类型对命令的支持程度不同。本文以原生 Redis 的相关命令为基准,介绍缓存数据库 Redis 版详细的命令支持情况。 说明 关于表格中的标识,说明如... 但不会真正地修改参数。 Redis 7.0版本命令 未启用分片集群 启用分片集群 启用分片集群(直连模式) ACL CAT ❌ ❌ ❌ ACL DELUSER ❌ ❌ ❌ ACL DRYRUN ❌ ❌ ❌ ACL GENPASS ❌ ❌ ❌ ACL GETUSER ❌ ❌ ❌ A...
字节跳动的 Flink OLAP 作业调度和查询执行优化实践
# 一、背景字节跳动内部有很多混合计算的需求,需要一套既支持 TP 计算,也支持 AP 计算的系统。下图是字节跳动 HTAP 系统的总体架构。系统使用内部自研的数据库作为 TP 计算引擎,使用 Flink 作为 AP 的计算引擎。... 在每一个作业启动时会为它创建一个作业级别的本地线程池,作业相关的定时任务会先提交到本地线程池,当这些任务需要被真正执行时,本地线程池会将它们发送到 Akka 线程池直接执行。作业结束后会直接关闭本地线程池,快...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并进行一个近似度的匹配就可以实现对非结构化数据的查询。在技术原理层面,向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很多场景,用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索...
