数据库设计步骤图
社区干货
分布式数据库TiDB的设计和架构
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?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技... 步骤如下:1、比如当前的架构是4台 TiKV 节点,假设其中 Node1 的负载较高,我们要把 Region1 迁移出到新节点。 [控制台](https:...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 列式存储通过支持按列存储数据,提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是一种数据库的物理存储结构,它是根据数据的列...
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数据库设计步骤图-优选内容
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新建数据库
前提条件已经准备待导入数据库,并获取到数据库配置信息,包括:数据库 IP、协议端口、登录名、认证方式、密码/密钥等信息。 使用限制目前仅支持添加 MySQL 5.7 及以上版本的数据库。 需自行保证待导入数据库与云堡垒机的网络连通性。 数据库的 IP 地址不可重复,否则会导致导入失败。 数据库 IP 地址、协议端口等信息,需与待导入数据库原始配置一致,否则可以成功新建数据库但云堡垒机无法正常登录该数据库。 操作步骤登录 云堡垒机...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提升性能。行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:列存和行存的区别主要是在...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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NoSQL数据库主要用于处...
MongoDB 恢复逻辑备份至自建数据库
前言 在本教程中,您将学习如何创建恢复 MongoDB 中的逻辑备份到自建的 MongoDB 数据库中 关于实验 预计部署时间:20分钟级别:初级相关产品:MongoDB受众: 通用 环境说明 如果还没有火山引擎账号,点击此链接注册账号。 如果您还没有VPC,请先点击链接创建VPC。 云数据库 MongoDB 版。 自建 MongoDB 数据库。 实验步骤 步骤1:创建逻辑备份进入到 MongoDB 控制台 选择您的实例,进入到详情页之后,选择 备份恢复,如下图: 点击 手动...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直... 另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
根据其特点可以大概分为 **关系型数据库管理系统(RDBMS)** , **非关系型数据库(NoSQL)** , **NewSQL** 、 **云原生数据库** 、 **分布式数据库** 等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模也大有不同,其中关系型数据库管理系统是所有数据库中使用最广泛的一类。同时,根据...
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
不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向量的维数变化很大,从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,使用各种过程(如机器学习模型、词...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
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... 数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于1亿条128维的Float向量,不考虑任何辅助结构,就需要100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约48GB的服务器内存。研发团队设计了...
