图数据库查询效率
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
图数据库内部数据是有向属性图,其 **基本元素是 Graph 中的点(Vertex)、边(Edge)以及其上附着的属性** ;作为一个工具,图数据对外提供的接口都是围绕这些元素展开。**图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,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...
如何解决 RDS for MySQL 主库和只读库查询效率不一致问题
# **问题现象** 主库查询效率比只读慢,如何排查优化主库的查询效率?# 问题分析主库和从库的执行计划不一致通常有如下原因:1. 统计信息不准确。2. 主库有大的事务导致回滚日志过大引起的一致性读慢。3. 表空... ### 3.查看存储引擎的 TRANSACTIONS 信息```Javamysql> SHOW ENGINE INNODB STATUS;...------------TRANSACTIONS------------Trx id counter 0 290328385Purge done for trx's n:o < 0 290315608 undo n:o...
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而面对抖音在整个春晚红包活动中提供的红包雨、集灯笼、答题分红包等多种互动玩法,抖音技术团队和火山引擎云原生团队将字节跳动 **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 ByteGraph 历经字节跳动丰富在线存储场景,在功能上已演...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通过关键字检索,或者目录浏览,来查找解决自己业务场景的数... 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痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产...
特惠活动
图数据库查询效率-优选内容
图数据库查询效率-相关内容
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分... 不同用户的查询相互不受到影响,整体查询性能可以达到91%用户查询都可以在10秒内完成。再者ByConity提供了自研的复杂查询链路,自研 Disk Cache以减少冷数据读取,并对于高频使用的Array 建立索引等,而且热读效率也优...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。**> > > > > ![picture.image]... 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...
如何排查RDS for MySQL 查询运行缓慢的问题
当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速增长,数据库压力可能增大,当前实例类型已经无法适应高峰期的工作负载,业务上需要进行一定的评估,主要包括:1. 高峰期流量是否满足预期2. 工作负载是否呈现周期性变化## 查询优化不够优化的 SQL 语句会导致数据库性能变慢, 需要收集并抓取可能有性能问...
发布|火山引擎发布ByteHouse性能白皮书,揭秘OLAP性能突破的关键技术(内附下载链接)
性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。 SSB、TPC-H 和 TPC-DS 是常用于测试分析型数据库/数据仓库的数据集。在白皮书中,通过使用以上三种数据集进行性能测试,并以性能著称的某开源OLAP为基准测试产品,ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。 **以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。** 。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...
