数据库画er图和关系模型题
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett ...
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
可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型数据库有很大提升。传统的关系型数据库是基于表格的数据...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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...
分布式数据库TiDB的设计和架构
在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学... **关系模型到KV的映射** 
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数据库画er图和关系模型题-优选内容
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干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模... 我们在进行计划下发和调度时,主要实现了两种策略。**第一种是依赖调度,**根据Stage依赖关系定义拓扑结构,产生DAG图,并根据DAG图调度Stage。依赖调度要等到依赖Stage启动以后,才会调度对应的Stage。例如两表Joi...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能... 上面几张图从索引算法、量化方式、索引参数以及硬件等维度表示了精度和延迟之间的取舍。最左侧第一张图相对比较了 FLAT、IVF、HNSW 这三种索引算法的计算精度和延迟。向量检索的计算和访存 IO 都非常重,为了提高...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
[](https://files.mdnice.com/user/32396/281c1b59-8550-41f3-b126-4f07cc0213ba.jpg)## 前言我参加了2022年11月份的《软考-系统架构设计师》考试,在一个多月的备考之中我总结了一些学习经验和答题技巧,现毫无保... 数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控... 梳理并绘制软件生命周期可能引发安全问题的场景;梳理平台架构存在安全风险的的部件,以及敏感数据的流向,帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
纵观整个数据库发展史,关系型数据库系统是历史最悠久并且使用最广泛的一类数据库系统,其理论基础是基于IBM 研究员 E.F.Codd 博士在1970年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行... 存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图NoSQL数据库主要用于处理‘关系’数据。这里的‘关系’不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系...
【QCon门票福利】LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494030&x-signature=NAWlpuMce%2Fquyer3QCRK5Vz3Fw8%3D)**演讲题目:解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术**向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用,用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎 ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
这种方式不仅能够直观地展示语义关系,还提高了检索的效率和准确性。因此,随着LLM的发展,向量检索也相应地迎来了更多关注和研究。对于向量检索来说,一方面Milvus、Qdrant等专用向量数据库的出现提供了完备的向量检... 特征提取和特征归一化等步骤。例如,在文本向量化中,需要对文本进行分词、去停用词和词干提取等处理,然后使用词袋模型或词向量模型将文本转换为向量。2. 向量编码将向量数据编码为二进制格式,以便存储到磁盘或...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过一些算法转换为向量化的 Embedding。在向量空间中,相似的词语或信号距离更近,可以用这种性质来表示词语或信号之间的关系和相似性。例如,通过一定的向量化模型算法,将如下三句话,转...
