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云端数据库的表达图

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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... 上面几张从索引算法、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...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用...

[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... query planner 遍历 AST tree 组装 operator tree 来表达一个query的数据操作;在operator tree 生成以后,the query planner 应用一组优化到 operator tree,然后,整个operator tree 将被传给 task compiler,它将把...

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云端数据库的表达图-优选内容

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
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如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用...
云端生信分析时代和传统生信分析数据管理的差异
在传统的生物信息研究中,用户需要从公开的标准生信数据库中下载数据到本地进行存储,而在基于云端的生信分析平台中,数据永远存放在云端,以链接形式供用户随时随地访问、获取和使用,用户无需下载和存储,避免了传输过时间浪费、传输错误以及存储费用等现象。 传统的生物信息研究 每个用户均下载一份数据至本地存储,数据不共享 用户需要面临传输时间长、传输错误高、存储成本高的情况 因为数据在用户本地,用户做的研究对其他人而言...
MongoDB & 火山引擎,合作签约!
MongoDB首席技术官 Mark Porter 表示:中国是全球最大、最令人兴奋的数据库软件市场之一,拥有数以万计的杰出开发者和充满活力的社区文化。MongoDB在中国的高度流行和广泛应用给予了我们十足的发展信心与动力。我们很高兴与火山引擎合作,将MongoDB强大、灵活和可扩展的特性与云管理服务的卓越优势相结合,为用户提供更出色的使用体验。我们期待着各行各业的客户能够借助火山引擎文档数据库MongoDB版,持续实现云端的创新、扩展和繁荣...

云端数据库的表达图-相关内容

[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... query planner 遍历 AST tree 组装 operator tree 来表达一个query的数据操作;在operator tree 生成以后,the query planner 应用一组优化到 operator tree,然后,整个operator tree 将被传给 task compiler,它将把...

搭建Oracle

数据库工作负载的数据库。多个服务提供商可以在本地、云端或混合云安装中使用 Oracle 数据库。它可以在第三方服务器以及 Oracle 硬件(本地Exadata、Oracle 云或客户云)上运行。更多信息请访问 Oracle 官网获取。 ... chown -R oracle:oinstall /u01 安装软件 您可以选择命令行静默安装或者形界面安装。若选择图形界面安装方式,请确保您的实例已 安装图形界面。 静默安装 执行su - oracle,切换至oracle用户。 执行以下命令,备份...

NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文

数据库的交互方式。#### 2.2 NL2SQL的目标与定位从技术的角度来看,NL2SQL的本质是将用户的自然语言语句转化为计算机可读懂、可运行、符合计算机规则的语义表示,同时需要计算机理解人类的语言,生成准确表达语句语... 如上所示,构建基于深度学习的nl2sql训练数据,主要包括三部分:业务问题对应的SQL信息,SQL字典,SQL表数据。下面分别介绍相应的数据格式#### 3.1 业务问题对应的的SQL首先来看一下SQL相关的符号字典op_sql_dict...

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企业级 SQL 分析概述

生态丰富:MySQL 生态是数据库领域使用最广泛的语言,云搜索服务可以与 MySQL 生态和应用无缝衔接,支持使用 MySQL 命令行与各种 GUI、BI 工具等大数据生态结合,实现更复杂多样化的数据处理分析需求。 分析能力强:SQL 语言已经成为数据库和大数据分析的事实标准,它具有强大的表达能力和功能,支持聚合、多表 JOIN、子查询等多种数据分析能力。 在日志分析场景中,常见的几种查询如下: 场景 SQL 语句 查看最新的 10 条数据 SQL SEL...

ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程

自动化工作流管理:Airflow 的直观界面通过可视化的 DAG(有向无环)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与 ByteHouse 集成,您可以自动化提取、转换和加载(ETL)过程,减少手动工作量,实现更高效的数据管理。1. 简单的部署和管理:Apache Airflow 和 ByteHouse 均设计为简单的部署和管理。Airflow 可以部署在本地或云端,而 ByteHouse 提供完全托管的云原生数据仓库解决方案。这种组合使得数据基础设施的设置和维护变...

一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文

## 笔者介绍笔者介绍,近几年的工作内容都与数据库和大数据相关,公司的市场定位 为客户提供数据智能一体化的解决方案,笔者的工作主要围绕公司的旗舰产品做一些售前、售中、售后的事情 ,主要是DBA和技术支持。工作... 云端有一组软硬件集成的平台,提供最近端服务,应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,从而满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。现在更好,统计计算直接在客户端就可以进行了。...

Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践

在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 读代理使用正则表达式将 SQL 改写为 ES SQL 标准;将 ScrollID 注入 ES SQL,用户侧不需要关心如何在 SQL 表达 Scroll 查询;2. 帮助用户将查询所得数据反序列化为结构体。``` // es dsl查询样例...

边缘计算:将未来的计算力带到你的指尖 | 社区征文

将计算文档存储在接近数据库或数据应用程序的地区,以减少传输过程中数据的延迟和带宽耗费。边缘计算的核心思想是把计算资源与服务从传统的集中云计算数据中心拓展到贴近客户或设备的边缘部分,如边缘服务器、网关和... 数据处理和与云端的通信: ```边缘设备端代码``` ```````pythonimport randomimport timeimport requestsSENSOR_API_ENDPOINT = "http://localhost:8000/api/sensor-data"def data_generator()...

干货|ByteHouse+Airflow:六步实现自动化数据管理流程

Airflow的直观界面通过可视化的DAG(有向无环)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与ByteHouse集成,可以自动化提取、转换和加载(ETL)过程,减少手动工作量,实现更高效的数据管理。 **三、简单的部署和管理:**Apache Airflow和ByteHouse均设计为简单的部署和管理。Airflow可以部署在本地或云端,而ByteHouse提供完全托管的云原生数据仓库解决方案。这种组合使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。 ...

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