图数据库系统多跳
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
异地多活等不同容灾部署方案。事实上,我们调研过了很多业界系统,但是面对字节跳动世界级的海量数据和海量并发请求,用万亿级分布式存储、千万高并发、低延迟、稳定可控这三个条件一起去筛选,业界在线上被验证稳定可信赖的开源图存储系统基本没有满足的了;另外,对于一个承载公司核心数据的重要的基础设施,是值得长期投入并且深度掌控的。因此,我们在 18 年 8 月份,开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最...
[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... 在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache的使用效率;在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关...
一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文
## 1. 什么是事务事务是数据库管理系统(DBMS)执行过程中的一个逻辑单位(不可再进行分割),由一个有限的数据库操作序列构成(多个DML语句,select语句不包含事务),要不全部成功,要不全部不成功。如 A 给 B 要划钱,A 的账户-1000 元, B 的账户就要+1000 元,这两个 update 语句必须作为一个整体来执行,不然 A 扣钱了,B 没有加钱这种情况就是错误的。那么事务就可以保证 A 、B 账户的变动要么全部一起发生,要么全部一起不发生。##...
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...
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字节跳动 NoSQL 的探索与实践
服务器规模 1W+ 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式图数据库,最初是为了解决抖音关系的多度在线查询(约百万 QPS),当时最主要的功能是支持定制点和边的接口。 在 2019 年-2021 年,ByteGraph 已经支持了属性图模型和 Gremlin 语法,也在公司内部广泛落地,集群数量快速扩张,并逐步标...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。- 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。- 目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:- 服务 2000+ 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)- 1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 服务器规模 1W+ 台字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
多引擎环境下,没有便捷、友好的数据组织形式,来一站式的管理各类存储、计算引擎的技术与业务元数据 - 数据消费者: 各种引擎之间找数难,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...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
> > > 作为数据目录产品,Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景,并服务于数据开发和数据治理的产品体系。> 本文介绍了字节跳动Data Catalog系... 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...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
字节跳动Data Catalog产品早期,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=MzkwMzM...
数据库管理
本文介绍如何在数据库工作台 DBW 的数据交互台内可视化的创建、编辑和删除数据库,实现数据库的全生命周期管理。 前提条件已创建实例和账号。详细操作,请参见创建实例和创建账号。 注意事项不支持删除和编辑系统库。 不建议在系统库中对表、视图、函数、触发器等做增、删、改的操作。 创建数据库登录登录云数据库 PostgreSQL 版工作台。 在数据交互台页面的可视化操作区域,单击 postgres 后的下拉图标。 单击创建数据库。 在...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。* **推荐模型**:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:* 服务 **2000+** 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)* **1000+**图数据库集群* 日均运行 **1000+** 图计算任务* 服务器规模 **1W+** 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
本文就如何利用云数据库 PostgreSQL 版和大语言模型技术(Large Language Model,简称 LLM),实现企业级智能交互式问答系统进行介绍。通过本文,您将学习了解到:交互式问答系统原理、PostgreSQL 向量化存储和检索技术,... 来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过...
