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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...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 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...

克服 ClickHouse 运维难题:ByteHouse 水平扩容功能上线

# 前言对于分析型数据库产品,通过增加服务节点实现集群水平扩容,并提升集群性能和容量,是运维的必要手段。但是对于熟悉 ClickHouse 的工程师而言,听到“扩容”二字一定会头疼不已。开源 ClickHouse 的 MPP 架... (https://clickhouse.com/docs/en/guides/sre/scaling-clusters) 中,社区工程师通常推荐使用“数据重分布”思路来解决扩容问题,但存在以下问题:- 新增节点后,手动提升新节点的导入权重,或暂时停止旧节点的数据...

ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**# 前言社区版 ClickHouse 推出了[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 ...

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干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709050866&x-signature=zuuTV5CUmer9zPjEoKtiM9dpyRQ%3D)> **文 |** **字节跳动数据平台数据湖团队** 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 ... 以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标...

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模... 产生DAG,并根据DAG图调度Stage。依赖调度要等到依赖Stage启动以后,才会调度对应的Stage。例如两表Join,会先调度左右表读取Stage,之后再调度Join这个Stage,因为Join的Stage依赖于左右表的Stage。**第二种是All...

干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术

**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,Q... 对于诸如片、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 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相...

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应用场景

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、片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language ... 图片最相似的图片。 视频检索:将视频关键帧转化为向量并插入,便可检索相似视频,或进行实时视频推荐。 音频搜索:快速检索海量演讲、音乐、音效等音频数据,并返回相似音频。 AIGC(AI Generated Content,人工智能生成...

以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实...

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=...

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,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。LAS 服务是什么?LAS 有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。# LAS服务是什么?在了解 Las ...

火山引擎ByteHouse:如何为OLAP设计高性能向量检索能力?

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。# 负载特征向量检索的目标是查找与给定向量最相似的 k 个结果,广泛用于以搜图、推荐系统等场景。... 我们在查询的各个层次针对向量检索相关的查询进行了 Pattern 识别与 Query 改写,目前主要识别 order by L2Distance/cosineDistance + limit topK 相关查询,并针对向量检索的计算特点,实现了一个全新的 SelectWithS...

字节携多个议题登陆 GOTC 2023,更有特别展位邀你打卡

数据与数据库技术、聚焦开源安全、大前端新趋势、AI is Everywhere 分论坛上演讲,并参与 3 个圆桌讨论。同时,字节跳动现场展位将带来特别设计,设置拍照打卡位,专业摄影师现场为参会者拍照,并打印照片,留住本次峰会的独特纪念瞬间。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2a0a83ccdba4481d85ad8ab2acc74a96~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708791623&x-...

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