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图数据库计算公式

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753257&x-signature=Y8PxNLJr6nT%2Bpwb4EHGMniHjPgY%3D) 本文将对字节跳动自研的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...

stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗

stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗

数据表公式、模板字段新增数据存储功能

集简云数据表将公式、模板字段增加了数据存储功能,让用户可以对数据进行计算、分析以及筛选排序等,以便更好地运用于业务场景中。 **功能类型****存储功能支持两种类型:*** 仅展现如您只需查看最新数据时,可选“仅展现”。数据不会存入数据表对应的数据库中,仅在表单页面展现数据,也不会产生额外的算力费用,但是无法使用该字段进行排序、筛选等功能。* 存储数据逻辑处理后...

一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文

HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多维分析场景中。例如分别统计一款 APP 每个小时的 UV 以及全天的 UV,这类问题就非常适合使用 HLL 算法。本文将会由浅入深,从基本概念讲起,引导读者从直观上理解 HLL 算法背后蕴含的基本思想。# 基数统计基数 (...

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图数据库计算公式-优选内容

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753257&x-signature=Y8PxNLJr6nT%2Bpwb4EHGMniHjPgY%3D) 本文将对字节跳动自研的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...
数据库巡检管理
本文介绍如何开启数据库巡检和查看数据库巡检报告。 前提条件已注册火山引擎账号并完成实名认证。详细操作,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已创建实例,且实例状态处于运行中。详细操作,请参见创建实例。 注意事项数据库巡检的评分规则如下表所示。 扣分项 规则 计算方式 CPU 使用率 按照平均 CPU 使用率进行扣分,最大可扣 10 分。 平均 CPU 使用率 < 70% 时,不扣分。 平均 CPU 使用率 >= 70% 时,扣分计算公式为:min((使...
stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗
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数据表公式、模板字段新增数据存储功能
集简云数据表将公式、模板字段增加了数据存储功能,让用户可以对数据进行计算、分析以及筛选排序等,以便更好地运用于业务场景中。 **功能类型****存储功能支持两种类型:*** 仅展现如您只需查看最新数据时,可选“仅展现”。数据不会存入数据表对应的数据库中,仅在表单页面展现数据,也不会产生额外的算力费用,但是无法使用该字段进行排序、筛选等功能。* 存储数据逻辑处理后...

图数据库计算公式-相关内容

一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文

HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多维分析场景中。例如分别统计一款 APP 每个小时的 UV 以及全天的 UV,这类问题就非常适合使用 HLL 算法。本文将会由浅入深,从基本概念讲起,引导读者从直观上理解 HLL 算法背后蕴含的基本思想。# 基数统计基数 (...

数据表功能再升级!新增公式、文件、模板字段

通过公式字段自动计算员工应发工资,总工资=基础工资+奖金-扣款,避免手动计算出错;* 班级管理中,计算学生成绩平均分,得分等级划分等,提高统计速度与效率➢ 使用方式-------1 字段类型选择“公式”,点击下方空白输入框,进入公式设置页面。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/74dbeb30accf4aeea3cc0c95d452f90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expi...

产品计费

计费方式向量数据库当前只支持按量计费,该计费方式为一种后付费方式,即先使用再付费,费用计入账单内,您可以在账单出账后结算费用。 计费周期向量数据库以小时为周期统计所有计费项的使用量,并结算生成账单。 计费项计费项 定义 如何计量 单价 计算资源 构建索引、自动优化分析、线上检索依赖的计算资源。 按 CU(Compute Unit)计量,1 CU包含的计算资源为 8 GB内存和1 CPU Core。计算公式为 CU=MAX(CPU, MEM/8),当使用的内存...

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[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... 在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分...

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山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化** ,和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。⏰ **时间**: **2...

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented...

产品计费

计费方式向量数据库当前只支持按量计费,该计费方式为一种后付费方式,即先使用再付费,费用计入账单内,您可以在账单出账后结算费用。 计费周期向量数据库以小时为周期统计所有计费项的使用量,并结算生成账单。 计费项计费项 定义 如何计量 单价 计算资源 构建索引、自动优化分析、线上检索依赖的计算资源。 按 CU(Compute Unit)计量,1 CU包含的计算资源为 8 GB内存和1 CPU Core。计算公式为 CU=MAX(CPU, MEM/8),当使用的内存...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

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通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

下图是一个简要的 Shared-Storage 架构的分布式数据库架构图。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1fcc631be1fa4801a5ee8b276b9a323c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753261&x-signature=BApfUsQydcfL3hFwtOMU7MdaRUU%3D)可以看到,我们的系统分为三个层次:* 最上面是 **代理层** ;* 中间是 **计算层** ;* 最底层是 **分布式存储层** ...

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