# 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... 数据排列结构如下图所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e16f7264796645db9dc2fa09c6b38df8~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)列存和行存的区别主要是在存储时将多行数据的相同colum...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/125153dda2484d44bd7a1cba22f0c5e1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729220&x-signature=8haGXmRQ%2FY3PXyzql9DwEEecKgo%3D)第十二期技术夜校分享嘉宾是DBA大咖——Xiaoyu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。# ...
随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bc50dc4519a14312bdb4dfa25da7fc1b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729246&x-signature=N%2FH00oG6A4Zg58wqH5QycQwKdFw%3D)随着人工智能时代的来临,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...
## 分布式数据库架构简介![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9ca5ef2ef9af4cedb544547a86a09a3e~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这... 数据库架构图。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/33662e5f0b2f49cd828a21cf98777dac~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到,我们的系统分为三个层次:- 最上面是代理层;- 中...
向量数据库的应用不仅限于文字语义搜索,还包括传统AI应用和机器学习场景中的人脸识别、图像搜索、语音识别等功能。这个方案为AI获得理解和维护长期的记忆以及执行复杂任务提供了有力支持。# Vector EmbeddingsVector Embedding(向量嵌入)是一种将数据映射到高维向量空间的技术。这种映射由深度学习模型生成,旨在捕捉数据的各种特征和语义信息。在这个高维向量空间中,数据的不同方面和关系通过向量的位置和方向得以表示。具体...
单一种类的数据库已经无法满足现代应用的需求,因此各类专门构建的数据库应运而生,包括关系数据库、键值数据库、文档数据库、内存中数据库、图形数据库、时间序列数据库、宽列数据库和分类账数据库等等。 随着数据网... TiKV 内存数据库 亚毫秒级延迟,每秒百万级操作,支持多种编程语言,可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,...
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求,引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索势在必行。ESCloud 在全文检索的基础上增加向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频...
称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层... 原本很多系统采用的是Volcano模型(open-next-close语义,参考[Volcano](https://ieeexplore.ieee.org/document/273032/keywords)),传统Volcano模型是典型的tuple-at-a-time的处理方式,CPI比较高,且无法做loop pipel...
图形、视频数据)、无模式或者模式不明显、不连贯语法和句义 * 大数据是由**结构化和非结构化数据**组成的 * 10%的结构化数据,存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二位逻辑表来表现的数据。### 1.3 大数据的影响* 思维方式上,完全颠覆了传统的思维...
以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据库的读压力。文档型 NoSQL 数据库使用的是一种半结构化的数据模型(json 或 xml 格...
如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和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...
AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和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...
其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过一些算法转换为向量化的 E...