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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

并将介绍计算相关实践。 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... 思路其实很简单,总结来说,就是采用灵活的边聚合方式,使得 KV store 中的 value 大小是均匀的,具体可以用以下四条来描述:1. 一个点(Vertex)和其所有相连的边组成了一数据组(Group);不同的起点和及其终点是属于不同...

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抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。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。用片... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666868&x-signature=71efer29954J39Vio95AE%2BhI1zw%3D)图虫提供了以图搜图的能力,致力于为用户提供正版素材内容及数字资产管理解决方案。目前,图虫创意在库图片量4.6亿、高清视频...

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

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/aadd2238c5db4717a892c3dc0244cb08~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666824&x-signature=u0DQLmM3%2BNiWBlXwVg%2FZvSPNcYA%3D) 近两年随着大模型技术的快速发展,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...

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火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?

向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张片可以表示为一个三维向量,分别代表图片的宽度、高度和颜色。向量数据库中的向量可以是稠密向量或稀疏向量,稠密向量是指向量中大部... 第三种是 Cluster-based,也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一...

分布式数据库TiDB的设计和架构

他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、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?相信很多同学以前听说过TiDB,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...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问题。如果您计划将 IT 业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎云数据库服务,为业务应用打造坚实... 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 提出的 BASE 原则。再往后,业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原...

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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足业务需求,还要尽可能降低成本,减轻运维管理难度,满足业务未来的发展等等。这是个复杂的问题, 因为各行各业的业务场景各不相同,对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库系统也是几十上百种,如此一组合下来,对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问题。如果您计划将 IT 业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎...

火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(一):背景与调研思路

图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产品能力上,帮助数据生产者方便快捷组织元数据,数据消费者更好的找数和理解数- 系统能力上,将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别,架构精简,单人业余时间可运维# 调研与思路## 业界产品调研站...

超复杂调用网下的服务治理新思路

是一个常规的微服务架构,流量从客户端过来后,会通过 Gateway 进入微服务层,这时微服务之间相互调用、相互依赖就形成了所谓的调用链。这些调用链相互交织,最终形成了调用网。![picture.image](https://p6-v... 如果用户想要在域外访问这个数据库,我们需要通过左下角的 Query、ETL 把它转化成一个离线数据库。整个大框是一个 domain,它不同于 DDD 的 domain,它被称为服务域,可以理解成是一组服务的集合。字节跳动内部也参考了...

揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会... 元数据架构设计如下所示,设计思路包括几方面: 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create Catalog,将 Type 指定为 Hive,指定 Hive Catalog 的地址,即可...

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复杂查询问题的优化思路与技术细节。> **关注字节跳动数据平台微信公众...

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