图数据库的典型应用场景
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
而在离线场景下,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... **场景使用伪码举例**构图完毕后,我们就可以把业务逻辑通过 Gremlin 查询语言来实现了;为便于大家理解,我们列举几种典型的场景为例。* 场景一:记录关注关系 A 关注 B
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图数据库的典型应用场景-相关内容
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
近两年随着大模型技术的快速发展,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... 多模态搜索场景已经成为当前搜索领域的主要趋势。在这个背景下,本次演讲将重点介绍字节跳动在混合搜索领域的探索,并探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。主要内容:* 混合搜索的应用场景* 云搜索服务...
活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
近两年随着大模型技术的快速发展,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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
典型场景:* **风控反作弊**:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。* **推荐模型**:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:* 服务 **2000+** 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)* **1000+**图数据库集群* 日均运行 **1...
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=MzkwMzMw... 一个比较典型的应用场景,是对通过关系拉取的其他节点,根据某种属性做Count。在我们的系统中,有一个叫“BusinessDomain”的标签类型,产品上,需要获取与某个此类标签相关联的元数据类型,以及每种类型的数量,返回类似...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
很多应用场景对正确率格外敏感,如果血缘数据有延迟,其实就等于血缘的不准确,会对业务造成影响。 **最后,赋能业务。**技术服务于业务,业务增长会帮助技术升级迭代,技术创新也会促进业务发展。在字节... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...
V2.58.0
PostgreSQL 数据库的直连方式,可以满足用户对数据实时性的要求。 【新增】LAS 连接新增抽取新链路 在数据连接的 LAS 连接中新增抽取新链路, LAS 抽取链路不经过JDBC,改成直接传输数据到 hdfs。如下图所示: 【优化... 让用户能够在业务营销场景中,实现快捷的数据使用与分析,缩短数据获取路径。此模块为增值模块,目前仅支持私有化部署版本,如需使用,请咨询商务人员。VeCDP主题数据集包含群体数据集和标签数据集两类。GMP 主题数据集...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将业务知识进行解析、切块、理解,文本向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
使用这种架构的数据库产品,用户可能会更关心在线事务的处理时延,可能是毫秒级甚至是微秒级别的需求。这种产品主要对接在线的事务应用。在这种场景下,可能常常会使用行式存储而非列式存储,因为它没有分析和报表类的需求。这里要再重申一下,这两种架构本身很难比较优劣,用户需要根据业务架构去选择数据库的架构。我们顺着 Shared-Storage 这个方向继续往下深入看,下图是一个简要的 Shared-Storage 架构的分布式数据库架构图...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将客户的业务知识进行切块、向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所传达的含义...
