图数据库性能比较
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
**图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几年在数据爆炸的大趋势下快速发展,百花齐放;但目前比较成熟的大部分都是面对传统行业较...
自建数据库与RDS性能对比注意事项
# 前言从 on-premise 数据库迁移到火山引擎(ECS 自建或是RDS),您可能希望做一次全面的性能测试,本文主要说明在测试前,我们需要提前考虑哪些先决条件。在测试之前,需要尽可能的保证二者具有相同的环境,如网络,实例规格,部署架构,数据库版本,参数配置等。# 网络环境由于公网网络环境的不可预测性,在性能测试时,不论 ECS 自建数据库还是 RDS,请均使用内网环境,即客户端和数据库实例在同一可用区。常见的部署架构有:1. 应用 与...
自建数据库与RDS性能对比注意事项
# 前言从 on-premise 数据库迁移到火山引擎(ECS 自建或是RDS),您可能希望做一次全面的性能测试,本文主要说明在测试前,我们需要提前考虑哪些先决条件。在测试之前,需要尽可能的保证二者具有相同的环境,如网络,实例规格,部署架构,数据库版本,参数配置等。# 网络环境由于公网网络环境的不可预测性,在性能测试时,不论 ECS 自建数据库还是 RDS,请均使用内网环境,即客户端和数据库实例在同一可用区。常见的部署架构有:1. 应用...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产... 与当前Catalog系统的元数据做对比,并更新差异的部分 - MQ:用于暂存各类元数据增量消息,供Catalog系统近实时消费 - 与上游系统打交道的各类Clients,封装了操作底层资源的能力### 核心服务层系统的核...
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图数据库性能比较-优选内容
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性能白皮书
本文介绍以 Memtier-benchmark 工具测试缓存数据库 Redis 版实例性能的详细方法和测试结果,您可以按照本文介绍自行测试对比,快速了解数据库系统的性能。 测试环境测试所用的 ECS 实例和缓存数据库 Redis 版实例均在同一地域、同一可用区。本测试中为华北 2(北京)可用区 A。 网络类型均为私有网络 VPC。 说明 ECS 实例和 Redis 实例需保证在同一个 VPC中。 测试所用缓存数据库 Redis 版实例 数据库版本为 Redis 5.0。 实例类型...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产... 与当前Catalog系统的元数据做对比,并更新差异的部分 - MQ:用于暂存各类元数据增量消息,供Catalog系统近实时消费 - 与上游系统打交道的各类Clients,封装了操作底层资源的能力### 核心服务层系统的核...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。在内部推广应用的过程中,VikingDB 经历了非常多样的挑战:超大规模的数据、极致的延迟/性能要求、海量业务场景的接入支持等。为了克服这些困难,我们做了很多架构和性能的优化,以及产品特性的完善。比如:* 架构层...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路
我们通过对比前后两天的血缘快照文件,来获取血缘的变更情况,然后把这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。- 在血缘存储方面(见上图右边部分),除了图数据库之外,血缘本身... 保存到图的节点中,如当前节点下游总节点数量、下游层级数量等。采用预先计算的目的是为了“用空间换时间”,在产品对外展示的功能上可能要露出数据信息,如果从图里实时查询可能影响性能,因此采用空间换时间的方式...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。**> > > > > ![picture.image]... 引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMw...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况下,数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提升性能。行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成 **图状结构** 。**自研分布式图数据库**为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式图存储数据库 ByteGraph** 。针对刚才提到的图状数据结构,... 但是图数据比较特殊,天生就有关联性,无法像以前常用的行式数据一样直接切割。如果用批处理系统来运行图的算法,就需要引入大量 shuffle 操作来实现关系的连接。但 shuffle 操作非常重,不仅会导致任务的运行时间变...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火... 本次演讲将重点介绍 VikingDB 解决各类应用中极限性能、规模、精度问题上的探索实践,并通过落地的案例向听众介绍如何在多模态信息检索、RAG 与知识库等领域进行合理的技术选型和规划。主要内容:* AI 原生、云...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
但是其实性能并没有提升,而且实现比较暴力。 **另外一种方式是改造Apache Atlas血缘服务对图库查询的调用。**因为Atlas使用JanusGraph作为底层的实现,提供了一部分的抽象,但是只暴露了单节点的查询,而没有批量查询的方法,我们还需要适配JanusGraph这边批量查询的接口,才可以达到提速的效果。 所以我们在图数据库的操作入口增加了一个新的批量查询的方法,通过这种方式对血缘节点进行批量查询,来进一...
