数据库的关系图怎么做
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种: * 用户信息、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...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
这种方式不仅能够直观地展示语义关系,还提高了检索的效率和准确性。因此,随着LLM的发展,向量检索也相应地迎来了更多关注和研究。对于向量检索来说,一方面Milvus、Qdrant等专用向量数据库的出现提供了完备的向量检... 商品以图搜搜 || 互联网-社交 | 图像去重、视频原创验证、风控审核、关联推荐、舆情监控 || 政府机构 | 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...
推荐系统是如何做召回的?
然后每个指标下取前K个商品作为属性的召回列表存储在数据库中,线上用户访问时,直接对某些属性进行召回,从而达到了快速且高质量的目的,剩下的工作便交给了排序环节。这样简单高效的召回方式是非常符合直觉的,但是作为一个推荐系统工程师,不能仅仅满足于普通的直觉,我们要看到这种做法的不足之处:* **召回覆盖率太低。召回仅仅照顾到了各个属性的头部商品,而召回作为排序的上游,返回的结果已经限制了后续可能展示的上限,作为一...
如何又快又好实现Catalog系统搜索能力?火山引擎DataLeap这样做
每个筛选项下的可选项需要根据输入和其它关联的筛选值动态生成,这部分也需要聚合服务提供。- **搜索服务**。支持核心的搜索过程,通过输入,返回对应的资产作为搜索结果。分为4个主要的部分。 - **预处理... 如"数据库名.表名”等。 - 对用户信息的预处理。用户是否为超级用户,是否为API用户等,可以借此判断用户常搜索的资产类型或从未搜索的资产类型。 - **召回过程**(Recall),负责通过输入和筛选项根据...
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数据库的关系图怎么做-优选内容
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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、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,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...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述: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和模式,不能用传统...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,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...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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)等等。这类数据用关系型数据库很难处理,特别是在互联网海量数据条件下更复杂,所以图 NoSQL 数据库主要是针对这类场景做了专门的设计与优化,用于进行“关系”数据的存储与查询。从技...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
宽列型NoSQL数据库,主要用在大数据、OLAP场景。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NoS...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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)等等。这类数据用关系型数据库很难处理,特别是在互联网海量数据条件下更复杂,所以图 NoSQL 数据库主要是针对这类场景做了专门的设计与优化,用于进行“关系”数据的存储与查询。从技术...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,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...
[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... C-Store 支持标准的关系型数据模型,一个数据库包含多张表,每张表包含多个attribute(column)。数据在C-Store里面不是根据逻辑数据类型进行物理存储的。反之大多数rowstore是直接存储物理表的,然后添加各种各样的ind...
干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > **文 | Dash**来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名...
