图数据库查询特点
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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... 其需求也是有自身特点的,可以总结为:* **海量数据存储**:百亿点、万亿边的数据规模;并且图符合幂律分布,比如少量大 V 粉丝达到几千万;* **海量吞吐**:最大集群 QPS 达到数千万;* **低延迟**:要求访问延迟 ...
抖音春晚幕后|支撑 12 亿红包雨的云原生基础设施
**自研分布式图数据库系统** **ByteGraph** 用在了生产环境。在红包活动中,相比常见的 KV 存储系统和 MySQL 存储系统,图数据库在应对春晚千万级并发查询方面有更大的性能优势和更简洁高效的接口。而 ByteGra... 支撑团队根据红包活动流量需求特点,将大量新增业务逻辑就近接入边缘汇聚机房,既保证了网络的低时延,也减少了对核心 IDC 机房的压力。同时,边缘汇聚机房采用 IaaS 虚拟化技术,可实现非活动业务快速切换,在短时间内为...
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,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点...
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以此实现血缘查询。## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。...
特惠活动
图数据库查询特点-优选内容
图数据库查询特点-相关内容
数据库表及视图
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都属于一个帐户。用户只能访问属于自己帐户的数据库(当拥有权限时) 创建数据库 sql CREATE DATABASE my_database01;注意 数据库名称中只能包含 字母数字 字符 a-z 0-9 和 下划线 _ 。所有名称将自动转换为 小写 。 ...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
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... 结合Data Catlog产品的特点,调整了Apache Atlas以及底层Janusgraph的实现或配置,并对优化性能的方法论做了一些总结。 
以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索... ### 以文搜图:文本向量化,执行 knn 查询```def extract_text(text): # 文搜图 res = cloudSearch.search( body={ "size": 5, "query": {"knn": {"photo_embedding": {...
使用 ES 构建(以图搜图、以文搜图)图文检索应用
输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模... 结果验证以图搜图图片向量化,执行 knn 查询。 Python def extract(img): 以图搜图 res = cloudSearch.search( body={ "size": 5, "query": {"knn": {"photo_embedding": {"...
使用火山引擎云搜索服务构建搜图应用(以文搜图/以图搜图)
以文搜图的端到端解决方案。**原理介绍**图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,... **查询**--------### 以文搜图:文本向量化,执行 knn 查询``` def extract_text(text): # 文搜图 res = cloudSearch.search( b...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
主流的分布式数据库的架构主要有以下两个类型:- Shared-Nothing 架构:最早使用 Shared-Nothing 架构的一些产品我们称之为 MPP 数据库。如果用户选择使用 MPP 架构的数据库,那他们可能更关心的是整个系统的吞吐量,对查询时延并不会特别敏感。MPP 数据库主要对接的是报表或者分析类的应用,可能经常会使用列式存储。但是,列存还是行存并不是绝对的,这只是对现有产品特点的总结。- Shared-Storage 架构:目前一些主流的基于 Sh...
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 Flin... MySQL Proxy 接收到查询后根据查询的复杂度和特点(是否使用索引等),将查询分发给 TP 或者 AP 计算引擎。Flink SQL Gateway 是 AP 计算引擎的查询入口,接收到 AP 查询后生成 Flink 作业执行计划,并提交到 Flink 集群...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。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... 例如各类大宽表单的查询,这也是ClickHouse最擅长的场景。ClickHouse的优点是简单、高效,通常来说,简单就意味着高效。但随着企业业务的持续发展,愈加复杂的业务场景对ClickHouse提出了以下三类挑战。**第一类,当...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其特点是可以提供海量的存储容量,PB 级别数据量可以轻松存储,并且成本较低。时序型 NoSQL 数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如 IoT、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。...
