图数据库每秒并发量
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 但是面对字节跳动世界级的海量数据和海量并发请求,用万亿级分布式存储、千万高并发、低延迟、稳定可控这三个条件一起去筛选,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...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 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 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 保证数据的高可用性。一旦事务成功提交,其写入的数据会被持久化,及时在出现各种系统failure的情况下不丢失。ByteHouse采取的存储计算分离结构,利用了成熟的高可用分布式文件系统或者对象存储(例如hdfs,S3),保证成功...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,[点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/z4VjDaDDbspFz1rIB... 先检查缓存数据是否命中。2. 如果缓存未命中,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:
特惠活动
图数据库每秒并发量-优选内容
图数据库每秒并发量-相关内容
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集成必须方便高效,要求能进行高并发、大数据量的写入;三、极致性能要求:... 高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对...
接入FAQ
名词解释 QPS : Query Per Second,每秒的请求数,表示1s内到达后端服务的请求个数,计数周期为s 并发: 同一时刻请求服务的数量,是某一个时刻后端服务同时处理的请求数,计数周期为点 RTF : Real Time Factor的缩写,表示的是实时率,对于合成场景:RTF = 合成耗时 / 音频时长 Cluster: 合成服务后端对应的服务集群 首包延迟: 用户从发起合成调用,到第一次获取到音频数据对应的延迟 合成延迟: 用户获取到需要的音频数据对应的...
干货|十分钟读懂字节跳动的Doris湖仓分析实践
数据库,主要面向多维分析,数据报表,用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎,支持向量化执行引擎,不依赖其他组件,兼容MySQL协议。Apache Doris具备以下几个特点:- **良好的架构设计,** 支持高并发低延时的... Hudi是下一代流式数据湖平台,为数据湖提供了表格式管理的能力,提供事务,ACID,MVCC,数据更新删除,增量数据读取等功能。支持Spark,Flink,Presto,Trino等多种计算引擎。,即数据库每秒执行的操作数,单位...
一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文
量可以被定义为一个计数器,用于简单累加;请求的执行时间可以被定义为一个柱状图,在指定时间片上更新和统计汇总。**(2)Logging**:特点是描述一些离散的(不连续的)事件。例如:应用通过一个滚动的文件输出 debug 或 error 信息,并通过日志收集系统,存储到 Elasticsearch 中;审批明细信息通过 Kafka,存储到数据库(BigTable)中;又或者,特定请求的元数据信息,从服务请求中剥离出来,发送给一个异常收集服务,如 NewRelic。**(3)Tra...
火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践
由于ClickHouse是基于OLAP实时分析而生的列存的数据库,其本身是一个分布式数据库,加之其底层设计和实现让它在性能方面非常优秀,具体表现为单机可以达到每秒上亿行的读取速度以及GiB级的数据吞吐。由于社区官方不会... 由于分布式架构具有数据分片和本地存储的特性,所以它具有天然的并发性且高吞吐的优势。当然,分布式架构也有其明显缺陷。首先,当集群达到一定规模后,再小的节点故障率也会导致一定量的故障处理单,而本地存储的运维...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
图解那些OLAP分析引擎中的DBMS## 资讯元宇宙(Metaverse),数据... 并且容量也有明显天花板,可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-DBMS带来巨大挑战,在海量数据场景下,数据实时分析-时延低、并发数高、支持SQL或类SQL,变得尤为重要! ## 现状Orac...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
字节跳动选用 Flink 作为流式计算处理引擎后,每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 100 亿条数据。单个作业的规模也非常大,每个计算节点使用 3 万左右的并发,整个作业使用 300 多台物理机。F... 流式计算 Flink 版 架构图 **在 Serverless Flink 上线火山引擎之后,方勇发现,外部客户需求与内部业务需求很是不同。** 比如有的客户还在使用 Storm、Samza 等相对较为早期的流式技术栈。因此,团队不仅要对客...
