制作数据库的er图
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
点击上方👆蓝字关注我们!  为什么要做数据库选型 **数据库选型的重要性与难点**发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数...
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
可用作图像鉴别、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...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713457224&x-signature=Uo%2Bj2Ddba5F84o7FsGfWd0ErJh4%3D) 社区版ClickHouse推出了MaterializedMySQL数据库引擎,用于将MySQL中的表映射到ClickHouse中。ClickHouse服务作为... 社区版MaterializedMySQL不支持同步异常重新同步命令,没有同步状态和日志信息,同步任务失败后很难短时间定位问题和恢复同步。 **ByteHouse的MaterializedMySQL功能针对使用过程中的问题和困难,做了多处增...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,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=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=...
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2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
如下图所示,软考有3个级别5个专业,很多同学在报名的时候不知道如何选择科目。软考高级比中级的难度要大一些。中级考试为基础... 数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 embedding 模型将它...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
比如一个SQL:insert into hiveTable select a,b,c from kafka Topic,通过进行这样的处理,字段a、b、c和这个hive的字段d就产生了血缘关系。 **●** 创建子任务的节点,把几个字段节点连接起来,每个子任... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...
开源数据集成平台SeaTunnel:MySQL实时同步到es
## 一、前言- 最近,项目有几个表要从 MySQL 实时同步到 另一个 MySQL,也有同步到 ElasticSearch 的。- 目前,公司生产环境同步,用的是 阿里云的 DTS,每个同步任务每月 500多元,有点小贵。- 其他环境:MySQL同步到ES,用的是 CloudCanal,不支持 数据转换,添加同步字段比较麻烦,社区版限制5个任务,不够用;MySQL同步到MySQL,用的是 debezium,不支持写入 ES。- 恰好3年前用过 SeaTunnel 的 前身 WaterDrop,那就开始吧。本文以 2.3.1...
ELT in ByteHouse 实践与展望
ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析、...
火山引擎DataLeap:「数据血缘」踩过哪些坑?来看看字节跳动内部进化史
**在血缘加工任务方面(见上图中间部分):**这部分会对任务进行血缘解析,产生血缘快照文件。由于第一版采用离线方式运行,每天该血缘任务均会生成对应的血缘快照文件。我们通过对比前后两天的血缘快照文件,来获取血缘的变更情况,然后把这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。**在血缘存储方面(见上图右边部分),**除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto 生态,帮... 一种从 1980 年开始的基于传统数据库技术来做的 BI 分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是高度一体的。整体系统能支撑的计算能力,依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。第二...
火山引擎上云迁移指南(二):迁移实施
(https://developer.volcengine.com/user/444680621001448)。本文将从云上网络改造、应用迁移、存储迁移、中间件迁移和数据库迁移等部分为您介绍上云迁移的实施流程。## 云上网络改造### 云上网络规划 火山引... **制作自定义系统镜像**:对于某些旧版本操作系统且无法进行操作系统升级,或当前应用、代码无人维护,无法采用重新部署的方式构建应用,可以通过制作自定义镜像方式部署应用。 #### 迁移数据盘 推荐使用开源工...
