图数据库的查询问题
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
查询语言** ,支持 **灵活丰富的写入和查询接口** , **读写吞吐可扩展到千万 QPS** , **延迟毫秒级** 。目前,ByteGraph 支持了头条、抖音、西瓜、火山等几乎字节跳动全部产品线,遍布全球机房。ByteGraph 主要用于在线 OLTP 场景,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(...
如何排查RDS for MySQL 查询运行缓慢的问题
为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速增长,数据库压力可...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成 **图状结构** 。**自研分布式图数据库**为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式图存储数据库 ByteGraph** 。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条...
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图数据库的查询问题-优选内容
图数据库的查询问题-相关内容
RDS for MySQL 慢SQL问题分析
# 问题描述我的 RDS for MySQL 慢查询数很高,我该如何排查问题并解决?如下图:在 RDS MySQL 控制台上点击 "监控告警","引擎监控",再点击 "访问",查看 "慢查询数" 指标,会发现在一个时间段内出现尖刺# 问题分析在真实的使用场景中,总体的架构设计和数据库表设计都会影响数据库的查询性能,优秀的架构设计会提...
使用 ES 构建(以图搜图、以文搜图)图文检索应用
输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模... 结果验证以图搜图图片向量化,执行 knn 查询。 Python def extract(img): 以图搜图 res = cloudSearch.search( body={ "size": 5, "query": {"knn": {"photo_embedding": {"...
RDS for MySQL 慢SQL问题分析
# 问题描述我的 RDS for MySQL 慢查询数很高,我该如何排查问题并解决?如下图:在 RDS MySQL 控制台上点击 "监控告警","引擎监控",再点击 "访问",查看 "慢查询数" 指标,会发现在一个时间段内出现尖刺# 问题分析在真实的使用场景中,总体的架构设计和数据库表设计都会影响数据库的查询性能,优秀的架构设计...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比... 支持多个场景的问题,同时,还能够节省索引构建资源,加快索引构建,使在线检索服务稳定性得到明显提升。对于用户来讲,在抖音上搜索内容则会又快又准。2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速增长,数据库压力可能增大,当前实例类型已经无法适应高峰期...
[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:
快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特... ### 以文搜图:文本向量化,执行 knn 查询```def extract_text(text): # 文搜图 res = cloudSearch.search( body={ "size": 5, "query": {"knn": {"photo_embedding": {...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,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的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享字节跳动解决ClickHouse复杂查询...
