数据库设计中设计出的图
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...
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...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以有效减少事务因等待锁释放而造成的延迟,确保数据库能够快速响应用户的查询和更新操作。因此,设计合理的并发控制机制是分析型数据库中非常重要的一个环节,它能够确保数据库系统高效、稳定地运行,为数据分析、查询等应用提供强有力的支持。作为火山引擎推出的一款分析型数据库,ByteHouse通过并发控制,让多...
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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数据库设计中设计出的图-优选内容
数据库设计中设计出的图-相关内容
[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...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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 的数据模型和 API****数据模型**就像我们在使用 SQL 数据库时,先要完成数据库 Schema 以及范式设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
VikingDB 基于大规模云原生架构设计,在基础设施层面做了大量开发工作,以降低用户的使用、运维成本:* 弹性调度:单租户支持千级别数量的索引,单库百亿候选,用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请求规模弹性扩缩容,且不同租户之间具有可靠的隔离机制,从而为用户提供了稳定的毫秒级检索能力。* 索引管理:支持自动调参,用户无需关注索引参数即可获得最佳的索引性能;支持自动分片,完全免除用户的运维负担。* 企业...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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。在基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
“数据分析”的需求越来越多,现在主要分为两类数据应用:- OLTP(Online Transaction Processing)- OLAP(Online Analytical Processing)而且这两类数据应用的边界非常非常明显,例如- OLTP中一般有“事务... 取消了原本的后台数据同步机制,整合到一个黑盒里,称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,**为大家详解「在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现」** ,和大家共同探讨如何...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去、现状与未来](https://mp.weixin.qq.com/s/4Bvo0EBo_xtKdVcqhGynCQ)》,本文根据分享整理而成。数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛...
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
我们要更有效的解决图象、语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,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...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模...
