基于图数据库的查询是什么
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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,百花齐放;但目前比较成熟的大部分都是面对传统行业较小的数据集和较低的访问吞吐场景,比如开源的 Neo4j 是单机架构;因此,在互联网场景下,通常都是基于已有的基础设施定制系统:比如 Facebo...
使用火山云搜索服务 ESCloud 构建图文检索应用(以文搜图/以图搜图)
本文**基于** **火山引擎** **云搜索** **服务** **ESCloud** 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模型,向量检索使用火山引擎云搜索服务在海量图片特征...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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...
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...
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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...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
以此实现血缘查询。  **/ 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。**JanusGraph底...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目、查找、详情浏览等功能。元数据是Data Catalog系统的基础,而Data Catalog使元数据更好的发挥业务价值。... 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...
使用火山引擎云搜索服务构建搜图应用(以文搜图/以图搜图)
图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片,这种搜索方式被广泛应用于电商、广告、设计以及搜索引擎等热门领域。本文基于火山引擎云搜索服务 ESCloud 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。**原理介绍**图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索...
使用火山云搜索服务构建搜图应用(以文搜图/以图搜图)
图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片,这种搜索方式被广泛应用于电商、广告、设计以及搜索引擎等热门领域。本文 **基于火山引擎云搜索服务 ESCloud** 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。***原理介绍***图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
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,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业...
干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
多表关联查询、可用性提升等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > **文 | Dash**来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大...
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 背景介绍ByConity适合多种业务场景,在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。我们用一个实际的业务场景来介绍下,这套行为分析系统是基于用户多维度行为分... *图1* *行为分析系统* *架构设计* ## 问题和挑战早期这套系统部署在ClickHouse集群,一方面,由于业务的高速发展导致数据量日益膨胀,每日最大新增数据超过320TB,每日新增行数超过2.3万亿条,用户数据维度超过2万多个...
