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图数据库会出现的问题

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

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,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几年在数据爆炸的大趋势下快速发展,百花...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - **Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

火山引擎存储&数据库解决方案负责人 NoSQL 应用的现状 什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:* **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现问题,但用户仍可以正常浏览商品。* **Soft Stat...

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火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统...

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图数据库会出现的问题-优选内容

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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常见使用问题
增加数据源后,数据源连通性测试通过,但拉取物理表失败。 可能数据服务平台注册的账号(如下图所示)没有权限导致的,需要进入到数据库里面给对应账号添加"information_schema"这个表的所有权限。 项目管理中内未开启API发布审核,但API发布时还带上了审批。 请检查API所使用的逻辑表是否开启了API发布审核。检查路径为数据源 > 逻辑表 > 具体逻辑表 > 更多 > 编辑。
常见问题概览
本文汇总描述使用数据库传输服务 DTS 过程中可能遇到的常见问题和对应解决方法。如本文列举的问题未包含您遇到的问题,请提交工单联系技术支持沟通处理。 产品通用 FAQDTS 目前支持哪些数据库? DTS 支持哪些网络场景? DTS 支持哪些实例接入? DTS 是否支持断点续传? 在任务报错,提交工单联系技术支持时需要提供什么信息? 数据库传输服务 DTS 支持跨账号实现数据迁移或同步吗? 产品计费 FAQ数据库传输服务 DTS 支持哪些计费方式? 包...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - **Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同...

图数据库会出现的问题-相关内容

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统...

性能问题和解决方案

由于数据库使用不正确、业务规划不合理等情况都会产生热 Key 和大 Key,如果未能及时发现并处理热 Key 和大 Key,可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分... 对数据库内所有访问次数进行采样,当采样次数为整百数(如第100 次、200 次)时,若该采样所对应的 Key 的访问次数大于 3000,则被认为是热 Key。 产生的原因与带来的问题Key 类型 产生的原因 带来的问题 大 Key 业务...

常见问题概览

本文介绍在使用数据库工作台 DBW 遇到的常见问题概览。 权限管理 FAQ如何授权子用户访问数据库工作台 DBW? 产品通用 FAQ数据库工作台 DBW 支持哪些数据库? 数据库工作台 DBW 的实例列表页面支持展示什么数据库的实例? 数据库工作台 DBW 的数据交互台功能支持接入什么数据库实例? 数据库工作台 DBW 的运维观测功能支持展示什么数据库? 登录数据交互台时,支持切换缓存数据库 Redis 版的数据库账号吗? 我在调用 DBW 的 API 接口时,提...

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[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:![ima...

一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文

不能出现 A 扣钱,但是 B 不增加的情况。如果原子性不能保证,就会很自然的出现一致性问题。### 2.2 一致性一致性是指事务将数据库从一种一致性转换到另外一种一致性状态,在事务开始之前和事务结束之后数据库中数据的完整性没有被破坏。即 A 给 B 转钱,A 扣除 500 元 ,B 增加 500 元,扣除的钱(-500) 与增加的钱(+500) 相加应该为 0。### 2.3 隔离性一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对...

干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化

新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。... 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=MzkwMzMw...

火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践

之前系统的设计问题,也到了需要解决的阶段。具体来说:- 用户层面痛点: - 数据生产者: 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... 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Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产...

RDS for MySQL 慢SQL问题分析

我该如何排查问题并解决?如下图:在 RDS MySQL 控制台上点击 "监控告警","引擎监控",再点击 "访问",查看 "慢查询数" 指标,会发现在一个时间段内出现尖刺![图片](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_a97d36beb6b05590c845979bf89faa28.png)# 问题分析在真实的使用场景中,总体的架构设计和数据库表设计都会影响数据库的查询性能,优秀的架构设计会提高数据库整体的性能,反之会出现性能问题。出现...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

图数据库中去。 **在实时更新的时候,我们有两种方案:** **方案一:**是在引擎侧,即在任务运行时,通过任务执行引擎把该任务在构建DAG后生成的血缘信息通过Hook送入。 **●****优点****:**在引擎侧的血缘采集是相对独立的,每个引擎在采集血缘的时候不会互相影响。**●****缺点:**1.每个引擎都需要适配一个血缘采集的Hook,一些中小企业在引擎侧都可能面临的一个问题是同一...

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