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图数据库主要有哪些

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

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...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

图数据库集群* 日均运行 **1000+** 图计算任务* 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...

火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践

通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以此实现血缘查询。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/74d4c574259c47e1ab8866d606f61e01~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494060&x-signature=pI1tITJaXfJwA9OFeAjsqZQ%2BdmE%3D)## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGrap...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 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...

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图数据库主要有哪些-优选内容

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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...
使用 ES 构建(以图搜图、以文搜图)图文检索应用
快速搭建一套以图搜图和以文搜图的图文检索应用。 背景信息图文检索在电商、广告、设计、搜索引擎等热门领域被广泛应用。常见的图文检索包括以图搜图和以文搜图,用户通过输入文字描述或上传图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片。输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。...
基于 ES 的分布式向量数据库
k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量算法库来构建向量索引,还会将构建好的向量索引持久化存储到磁盘,索引更加稳定。结合 ES 的倒排索引,可以将向量检索和全文检索的能力融合,实现更加强大的混合搜索(Hybrid Search)能力。 应用场景基于 k-NN 的业务场景主要有以下六大类,目前在企业的业务场景中均有所运用: 多模态搜索:包括图片搜索、语义搜索、音视频相似性检索等。 智能推荐: 视频推荐、广告投放推荐、关系推荐、...
自建高性能数据库-选型与性能测试
可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandra 图数据库 针对强关系数据,优化查询和遍历。 欺诈检测、社交网络...

图数据库主要有哪些-相关内容

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 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...

使用火山云搜索服务 ESCloud 构建图文检索应用(以文搜图/以图搜图)

本文**基于** **火山引擎** **云搜索** **服务** **ESCloud** 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模型,向量检索使用火山引擎云搜索服务在海量图片特征...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

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抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。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...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...

火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程

> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展... 调研应用的系统架构图,数据库信息,系统整体压力情况,系统底层部署情况,商业软件依赖等等方面内容。 2. **规划设计:** 根据当前应用以及性能数据进行容量规划,根据业务场景确定搬迁方式、迁移步骤,为每个业务系统...

火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践

没有便捷、友好的数据组织形式,来一站式的管理各类存储、计算引擎的技术与业务元数据 - 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...

抖音春晚幕后|支撑 12 亿红包雨的云原生基础设施

日志即数据库、Multi-master、新型硬件(RDMA +AEP)等技术,读写 QPS 达到数千万级别,保障了红包雨活动期间抖音的稳定运行。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/253f44f014074103ba6a5d24554f6465~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494047&x-signature=OKQ6kQlClT%2Ber1gs2jm4Fm0hTPE%3D)自研分布式图数据库系统 ByteGraph而面对抖音在整个春...

干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化

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=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&scene=21#wechat_redirect)。新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存储层替换成了Apache Atlas。然而,当我们把存量数据导入到新系统时,...

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