图数据库将数据存放在哪
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
并将介绍图计算相关实践。 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** ;作为一个工具,图数据对外提供的接口都是围绕这些元素展开。**图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在...
[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... 行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:
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图数据库将数据存放在哪-相关内容
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
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...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
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 研发人员重新设计实现... 选用的不同的存储:- Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐、打标等的算法...
业务中台数据一致性方案|社区征文
# 引言随着业务的发展,微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式,它不但解决了各个应用之间的解耦问题,同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示,业务中台就是将平台的通用能... 这里的事务指的是数据库事务。所谓数据库事务,简单来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...
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以此实现血缘查询。## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
**在存储层,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,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环境中会做轻量级部署,同时基于性能或成本,以及部署复杂度,把存储切换为OLTP数据库,比如MYSQL数据库。 
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... **存储层**针对不同场景,选用的不同的存储:* Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase* Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch* Model Store:...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中间件层。- 底层是数据库层以及数据库下面的单机存储。这个架构应该是比较主流的大型后端的数据库架构,但这个架构有什么问题?首先是这个架构里使用了数据库中间件。中间件本身存在一定的使用限制,对用户不是很友好。举个例子,它可能在使用的过程中需要用户感知一些 sharding key,如果...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层... 就是将表里面的行连续存放,同一行的数据存到一起,一行接一行。NSM对write-only的workload比较友好,因为每插入一行,就相当于在一个连续空间的末尾顺序写入所有数据,但是对read-only的workload比较不友好,特别是不...
