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图数据库的简单理解

社区干货

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 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...

业务中台数据一致性方案|社区征文

我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保证数据的一致性将会遇到什么样的问题。## 1、本地事务事务的概念对于程序猿来说一定不陌生,这里的事务指的是数据库事务。所谓数据库事务,简单理解就是一套关于数据一致性维护的数据库机制。 我们都知道,实际业务平台大部分的业务数据还是保存在关系型数据库中,在单体应用的时代,数据库实例本身可以保证事务的有效性。...

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

元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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...

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... 一次简单的接口调用,都可能牵扯出底层广泛的调用,在优化某个具体的API时,如何准确找出造成性能问题的瓶颈,是后续其他步骤的关键。下面的表格是我们总结的常用瓶颈排查手段。![picture.image](https://p6-volc...

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图数据库的简单理解-优选内容

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我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保证数据的一致性将会遇到什么样的问题。## 1、本地事务事务的概念对于程序猿来说一定不陌生,这里的事务指的是数据库事务。所谓数据库事务,简单理解就是一套关于数据一致性维护的数据库机制。 我们都知道,实际业务平台大部分的业务数据还是保存在关系型数据库中,在单体应用的时代,数据库实例本身可以保证事务的有效性。...
2024年03月
*注意事项:使用时请选择按标签排序 项目中心 更新类型 功能描述 产品截图说明 新增 项目中心新增在线服务模块,支持对在线服务任务进行管理,主要新增功能包括: 任务状态查询:用户可在该板块查看资源执行状态。 自定义优先级:支持用户对标签任务导入进行优先级的排序,队列顺序决定实际运行顺序。 自定义查询: 支持用户查询已建任务执行情况,帮助排查数据是否异常。通过输入ID即可快速查询导入到内存数据库中的数据情况。 ...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(一):背景与调研思路
元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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...

图数据库的简单理解-相关内容

火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践

元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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...

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...

V2.64.0

从而能够根据特定的数据库配置需求,灵活地设置和维护数据库连接。操作步骤:数据准备-数据连接-选择”ByteHouse CDW“ 【优化】OpenGauss 支持直连 在新版本中,OpenGauss 数据库新增直连的连接方式,使用户能够更快... 增强了用户对数据计算逻辑的理解。操作路径:可视化查询-图表-OKR表格/趋势分析表 2.3 仪表盘相关 【新增】日期筛选支持交易日 在新版本中,针对仪表盘模块的日期筛选,用户可以针对单个日期选择“最近有数的1个交易...

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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

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的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用...

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,... 最后我们对 NoSQL 技术的未来发展趋势做一个简单的预判。我们重新再来回答一下什么是 NoSQL。我认为 NoSQL 不仅是 not only SQL 也不仅是没有 SQL 语言,我对 NoSQL 的定义 **是高性能弹性存储+可扩展性动态计算...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

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的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:...

干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)

元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任。* **技术痛点:**+ 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别。+ 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显得很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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。**04 -****新版本目标**基于上述痛点,我们重新设计实现...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

## 分布式数据库架构简介![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9ca5ef2ef9af4cedb544547a86a09a3e~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这... 当写一条 SQL 到数据库系统后,数据库系统是如何处理这个 SQL 语句,把表里的结果查询出来并返回给用户的。这里简单介绍一下一条 SQL 的完整生命周期。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1...

如何构建企业内的 TiDB 自运维体系

上图是我们目前的接入方式和整体架构。TiDB 的部署架构这里就不做赘述了,需要了解的同学可以参考官方文档。我们之所以采用 SLB 来做 TiDB 的负载均衡接入,就是为了简化接入成本与运维成本,访问流量的负载均衡以及节... MySQL 由于是单机数据库,所以对于点查或简单查询的 RT、热点更新的 RT 与 TPS ,相比分布式数据库有天然优势。数据获取链路短(单机数据库本地调用,分布式数据库涉及存算分离),且不用考虑分布式事务的冲突检测。所以...

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