基于图数据库的导航数据
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小的数据集和较低的访问吞吐场景,比如开源的 Neo4j 是单机架构;因此,在互联网场景下,通常都是基于已有的基础设施定制系统:比如 Facebo...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。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... 从图数据库又引申出来一个非常大的概念——图计算。举个例子,在 Google 上搜索时,需要基于网页的链接关系计算每个页面的 page rank,从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page ra...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。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... 从图数据库又引申出来一个非常大的概念——图计算。举个例子,在 Google 上搜索时,需要基于网页的链接关系计算每个页面的 page rank,从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page ra...
业务中台数据一致性方案|社区征文
如下图所示,业务中台就是将平台的通用能力进行下沉,避免重复建设,形成底座平台能力,上层的各个应用服务都是基于中台能力进行快速构建。但是随着应用规模的扩大,原本在单体应用中不是问题的问题,在微服务架构中可能就是比较严重的问题,本文所要探讨的服务之间的数据一致性便是其中最具代表性的问题。本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。
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基于图数据库的导航数据-优选内容
基于图数据库的导航数据-相关内容
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,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... 用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进,提出了全新的向量检索功能设计思路,满足业务对向量检索...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路
安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。数据血缘是帮助用户找数据、理解数据以及使数据发挥价值的基础能力。基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验,火山引擎... 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,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。- 在血缘...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年,伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这... 基于以上设计,veDB 呈现 6 大特点:* **灵活性强**:veDB 基于 shared-storage 架构,实现了计算存储分离,业务方可以按需弹性使用存储容量,解决了存储成本比较高的问题;* **兼容性好**:目前 veDB 基本上已做到 1...
数据开发流程引导
填写以下信息:库名:输入 LAS 数据库名,以字母、下划线开头,并且由字母、数字、下划线组成。 数据大小:选择导入样式的数据集大小,可选 1GB 或 10GB,本次演示选择以 10GB 数据样例为例。示例图为 TPC-DC 数据集的 E-... 2.3 新建任务LAS 样例数据导入完成后,回到 DataLeap 任务开发界面,进行后续的开发流程。 新建 LAS SQL 任务基于湖仓一体分析服务提供的简化 TPC-DS 样例数据集, 快速创建库表并导入样例数据。任务模板中提供示例...
活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,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... 用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进,提出了全新的向量检索功能设计思路,满足业务对向量检索...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
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 VikingD... 上面几张图从索引算法、量化方式、索引参数以及硬件等维度表示了精度和延迟之间的取舍。最左侧第一张图相对比较了 FLAT、IVF、HNSW 这三种索引算法的计算精度和延迟。向量检索的计算和访存 IO 都非常重,为了提高...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
数据消费者: 各种引擎之间找数难,元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
是由麻省州立大学波士顿校区的研究员定义的基于现实商业应用的数据模型。SSB 是在 TPC-H 标准的基础上改进而成,主要将 TPC-H 中的雪花模型改成了更为通用的的星型模型,将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
图或表不存在,字段列名不存在的异常。若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件... db2等等数据库,那么其他关系型数据库?肯定是提供一些这样的入口可以去扩展的,只是各种框架的适配程度不一样,都在不断兼容。网上关于这块的资料并不全面,基于数据库产品名称这条线索,于是,小编封装了独立的适配器sd...
