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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成状(Graph)结构数据。![picture.image](https://p6-volc-c... 业界在线上被验证稳定可信赖的开源图存储系统基本没有满足的了;另外,对于一个承载公司核心数据的重要的基础设施,是值得长期投入并且深度掌控的。因此,我们在 18 年 8 月份,开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这 4 年间,公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 **1000 万** 。这 1000 万个容器筑成了字节... 我们需要用图进行管理。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...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及...

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公司数据库图和视频-相关内容

分布式数据库TiDB的设计和架构

他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQ... 商业化服务公司(Percona等)、各式各样的周边运维工具。基于这些原因,让你完全可以忽略之前提到的性能之类的问题,通过生态工具去弥补。TiDB 的思路也是类似,在一开始就选择了互联网行业使用广泛的MySQL 协议。有个数...

基于 ES 的分布式向量数据库

k-NN 向量数据库可以提供大规模分布式能力,为用户带来可扩展数量级的向量搜索。本文介绍在大模型时代下的原生向量搜索和数据库的背景和应用场景。 背景信息随着音视频、推荐等新兴领域应用的发展和对大模型场景的需... 可以将向量检索和全文检索的能力融合,实现更加强大的混合搜索(Hybrid Search)能力。 应用场景基于 k-NN 的业务场景主要有以下六大类,目前在企业的业务场景中均有所运用: 多模态搜索:包括图片搜索、语义搜索、音视频...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

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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...

如何构建企业内的 TiDB 自运维体系

# 1 前言得物 App 从创立之初,关系型数据库一直使用的开源数据库产品 MySQL。和绝大部分互联网公司一样,随着业务高速增长、数据量逐步增多,单实例、单库、单表出现性能瓶颈和存储瓶颈。从选型和架构设计角度来看... 上是我们目前的接入方式和整体架构。TiDB 的部署架构这里就不做赘述了,需要了解的同学可以参考官方文档。我们之所以采用 SLB 来做 TiDB 的负载均衡接入,就是为了简化接入成本与运维成本,访问流量的负载均衡以及节...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

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。* 中间层是数据库中间件层。* 底层是数据库层以及数据库下面的单机存储。这个架构应该是比较... 向广大企业开放字节跳动 9 年增长背后的技术原力!扫描下图二维码或点击【 **阅读原文**】立即预约线上发布会,还有机会抽取火山引擎定制 T恤、帆布包、限量礼盒等多重大奖!![picture.image](https://p6-volc...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 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... 所以需要一个分布式存储/数据库的方案。我们选择了成熟的分布式key-value数据库的作为ByteHouse的元数据的存储方案,通过抽象元数据读写API,后端适配了字节自研的ByteKV和苹果公司开发的FoundationDB。### 分布式...

火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?

以提高存储效率和查询速度。向量索引是将向量数据进行索引,以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量... 视频检索、指纹搜索、人体图像检索、车辆查找、内容查重 || 金融 | 文本检索、智能客服 || 零售 | 商品识别、自动售货机 |### 大模型场景大模型类应用主要有企业知...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删...

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