图数据库有哪些问题
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
图数据的分析和计算需求也逐渐显现。在这篇文章中,将从 ByteGraph 的适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍,并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍 从数据模型角度看,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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
火山引擎存储&数据库解决方案负责人 NoSQL 应用的现状 什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:* **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。* **Soft Stat...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
图数据库中去。 **在实时更新的时候,我们有两种方案:** **方案一:**是在引擎侧,即在任务运行时,通过任务执行引擎把该任务在构建DAG后生成的血缘信息通过Hook送入。 **●****优点****:**在引擎侧的血缘采集是相对独立的,每个引擎在采集血缘的时候不会互相影响。**●****缺点:**1.每个引擎都需要适配一个血缘采集的Hook,一些中小企业在引擎侧都可能面临的一个问题是同一...
抖音春晚幕后|支撑 12 亿红包雨的云原生基础设施
团队利用有限硬件设备,为春晚活动提供了充足的算力支撑。 支撑亿级用户的稳定高性能存储 解决计算资源问题后,摆在众人面前的第二个问题是存储。除夕当晚,抖音共迎来 703 亿次春晚红包互动,亿级高并发抢红包、拆红包行为,给后端数据库造成了巨大压力。为了确保活动的平滑顺畅不宕机,火山引擎采用 **自研架构的 Redis 系统**提供缓存服务:通过集中化元数据存储,实现了节点和集群性能的...
特惠活动
图数据库有哪些问题-优选内容
图数据库有哪些问题-相关内容
常见问题概览
本文汇总描述使用数据库传输服务 DTS 过程中可能遇到的常见问题和对应解决方法。如本文列举的问题未包含您遇到的问题,请提交工单联系技术支持沟通处理。 产品通用 FAQDTS 目前支持哪些数据库? DTS 支持哪些网络场景? DTS 支持哪些实例接入? DTS 是否支持断点续传? 在任务报错,提交工单联系技术支持时需要提供什么信息? 数据库传输服务 DTS 支持跨账号实现数据迁移或同步吗? 产品计费 FAQ数据库传输服务 DTS 支持哪些计费方式? 包...
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...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中间件层。- 底层是数据库层以及数据库下面的单机存储。这个架构应该是比较主流的大型后端的数据库架构,但这个架构有什么问题?首先是这个架构里使用了数据库中间件。中间件本身存在一定的使用限制,对用户不是很友好。举个例子,它可能在使用的过程中需要用户感知一些 sharding key,如果...
火山引擎DataLeap:「数据血缘」踩过哪些坑?来看看字节跳动内部进化史
这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。**在血缘存储方面(见上图右边部分),**除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。 **在... 第二个版本引入了全新血缘存储模型(如上图所示),并将第一个版本两张图融合成一张图,解决了无法通过表遍历字段血缘的问题。除此之外,第二个版本还引入了任务类型节点,服务于以下三种遍历场景:* 单纯遍历数...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 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... 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: