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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...

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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。 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(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系)等等。这类数据用关系型数据库很难处理,特别是在互联网海量数据条件下更复杂,所以图 NoSQL 数据库主要是针对这类场景做了专门的设计与优化,用于进行“关系”数据的存储与查询。从技术...

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数据库表及视
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都... 按键排序用于决定数据在数据库中的实际存储方式。用户使用按键排序最多可以指定 5 列。 主键 (强制)- 主键通常与按键排序的作用相同,用于整理数据文件。 分区键 (强制)- 分区键用于决定表中的每行属于哪个数据分区...
自建高性能数据库-选型与性能测试
单一种类的数据库已经无法满足现代应用的需求,因此各类专门构建的数据库应运而生,包括关系数据库、键值数据库、文档数据库、内存中数据库数据库、时间序列数据库、宽列数据库和分类账数据库等等。 随着数据网... Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队...

用于设计数据库的图-相关内容

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字节跳动数据库的过去、现状与未来

也有云数据库方向的 veDB、HTAP 相关的一些技术。### veDB主体架构veDB 自身即一个较大的产品矩阵。它除了提供 MySQL、PG、MongoDB,也在字节跳动内部研发扩展了 Elastic Search 服务,包括自研的、用于处理 TP/AP 相关事务的产品 HTAP。数据库团队在设计上采用了分层式架构,由高性能网络连接上层的数据库和底层的分布式存储引擎平台。整个 veDB 的架构遵循的基本哲学是分离。首先是计算和存储的分离。如下所示,veDB 分为...

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

ByteGraph 主要用于在线 OLTP 场景,而在离线场景下,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。 ... 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,但图的数据抽象更加简单,基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图,我们称之为“构图”过...

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数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计

是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直... 我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上...

[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... 数据排列结构如下所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e16f7264796645db9dc2fa09c6b38df8~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)列存和行存的区别主要是在存储时将多行数据的相同colum...

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...

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8830cd001d2c4694b5e623cc645246af~tplv-tld... 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...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

时序型NoSQL数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型NoSQL数据库主要是有效地收集、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。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(人与...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 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 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 事务提交详细流程- Consistency(一致性)ByteHouse选择的分布式key-value存储系统,ByteKV和Foundation已经提供了一致性的支持,直接复用即可。- Isolation(隔离性)ByteHouse对用户提供Read Committed(...

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