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 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本...
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 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高...
通过使用table索引,可以快速寻址到页,然后根据页尾的索引能快速寻址到行首,将数据返回,这个特点非常符合OLTP的workload场景,所以在OLTP场景主要使用行存;但是行存不是完美的,例如需要遍历全表获取符合要求的行,但只取部分列进行分组/排序/聚合等操作,行存就不太适合了,在读取时,由于会读取大量的无效的列的数据,且数据量很大,在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache的使用效率;在计算时,由于行数据在内存中...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... ByteHouse单个事务可能涉及到海量数据(例如,上亿行级别),事务对数据吞吐和写入性能有较高要求,并且需要保证其原子性。其次,分析型数据库的workload中读的比例高于写,事务需要保证读workload不会被写workload影响和...
这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。3. 数据强一致。我...
开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我们称之为 ByteGraph。**ByteGraph 的数据模型和 API****数据模型**就像我们在使用 SQL 数据库时,先要完成数据库 Schema 以及范式设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更...
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 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关系”不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系...
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 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关系”不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系...
**该算子是用来做物理Tile和逻辑Tile的转换的。** 如上图最底层的操作,从Table(物理Tile)读出数据转为逻辑Tile;又如上图最顶层的操作,从最终的聚合结果返回给客户端时,要将逻辑Tile转化为物理Tile。1. **Metadata Operator**(笔者译:元数据算子):**该算子是用来修改逻辑Tile里记录的元数据的,对应一些不需要修改物理数据的代数操作。** 如上图的projection和selection操作,无非就是筛掉一些不必要的行(R.a = 1和S.x = 2)和不...
再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用云存储、对象存储这样的系统来管理。**业务增速快,诉求不断变化。** 如上图所示,近 3 年内,字节跳动的数据量迎来了近 100 倍的增长,业务对数据的诉求也产生了一些变化。一开始客户只需要几 TB 或几十 GB 的数据,到一年两年后,他们就要求基础架构能应对数十 TB ...
我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。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。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向量的维数变化很大,从几个...
再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用云存储、对象存储这样的系统来管理。**业务增速快,诉求不断变化**。如上图所示,近 3 年内,字节跳动的数据量迎来了近 100 倍的增长,业务对数据的诉求也产生了一些变化。一开始客户只需要几 TB 或几十 GB 的数据,到一年两年后,他们就要求基础架构能应对数十 TB...
由于这些业务天然具有极大的数据规模,因此从一开始,就需要思考如何在向量索引中支持百亿数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于1亿条128维的Float向量,不考虑任何辅助结构,就需要100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约48GB的服务器内存。研发团队设计了一套存算分离的分布式系统架构,来进行向量数据的分片和分布式编排,通过向量存储、批式构建和实时在线检索,解决一份向量多个索...