业界在线上被验证稳定可信赖的开源图存储系统基本没有满足的了;另外,对于一个承载公司核心数据的重要的基础设施,是值得长期投入并且深度掌控的。因此,我们在 18 年 8 月份,开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我们称之为 ByteGraph。**ByteGraph ...
服务器规模 1W+ 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式图数据库,最初是为了解决抖音关系的多度在线查询(约百万 QPS),当时最主要的功能是支持定制点和边的接口。 在 2019 年-2021 年,ByteGraph 已经支持了属性图模型和 Gremlin 语法,也在公司内部广泛落地,集群数量快速扩张,并逐步标...
用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 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 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富...
# 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...
# 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...
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。# 数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩...
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。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与 NoSQL 数据库。**从场景角度出发,数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库**。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLA...
(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。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与NoSQL数据库。从场景角度出发,数据库又可以分为OLTP数据库与OLAP数据库。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理...
云数据库 MySQL 版是一种即开即用、稳定可靠、灵活弹性、易于使用的关系型数据库服务。RDS for MySQL完全兼容原生MySQL,提供易用的管理界面与工具,方便用户以云模式使用和管理数据库。使用RDS for MySQL数据库,客户无需再关系底层硬件资源,降低使用成本,提高整体效率。
从在线数据角度看,1000 万个容器构成了超过 10 万个微服务,这些微服务在线上运行期间会产生大量数据。在 2020 年,字节跳动的在线数据量级达到 EB 级;到 2021 年 5 月份,字节跳动数据库团队已支撑超过 10 EB 的存储... 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...
缓存的数据值 = 数据库中的值;- 缓存中没有该数据,数据库中的值 = 最新值。反推缓存与数据库不一致:- 缓存的数据值 ≠ 数据库中的值;- 缓存或者数据库存在旧的数据,导致线程读取到旧数据。> 为何会出现数据... 则查询数据库获取数据,同时将数据写到缓存中,以便后续读取相同数据会命中缓存,最后再把数据返回给调用者。3. 如果缓存命中,直接返回。时序图如下:![旁路缓存读时序图](https://magebyte.oss-cn-shenzhen.aliy...
图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型...
是构建缓存数据库 Redis 版实例的最小单位,每个实例至少含有 1 个数据节点。若每个分片中仅包含 1 个节点,该实例无法提供数据持久化和高可用能力;若每个分片中节点个数超过 1 个,节点间一定具有主从关系。实例中的每个数据节点均使用相同的 Redis 版本(即您创建实例时选择的 Redis 版本)。一个实例中的所有数据节点规格均相同,且包含相同的内存量。缓存数据库 Redis 版支持多种规格,不同规格提供不同的内存量。关于规格详情,请参...