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思维导图怎么体现数据库

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 则对外体现的写入速率就是 BatchSize * IOPS。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b97e80144d604bcbb61047a346f5adde~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...

[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... 但是没有提到snapshot具体怎么生成,所以这一块没啥好说的。# Layout Reorganization本文提出的data layout叫FSM,Flexibility除了体现在静态属性:行存和列存混合,可自定义Tile和Tile Group外,还体现在其“动态”...

Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践

在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 具体体现在使业务的 QPS 从 4k 提升至 10k,且并未达到系统性能上限。读 QPS 的高峰为 1500,SLA 长期稳定在 99.99%。目前写 SDK 已经有多个业务方在使用,业务方反馈接入耗时从原来的 2 天降低到 0.5 天。 *...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

在`Java`里面体现是`Stack`类。它的本质是**先进后出**,就像是一个桶,只能不断的放在上面,取出来的时候,也只能不断的取出最上面的数据。要想取出底层的数据,只有等到上面的数据都取出来,才能做到。当然,如果有这种... 例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作。二叉查找树样例如下:![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108220407.png)比如上面的树,如果...

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思维导图怎么体现数据库-相关内容

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 数据仓库不过是维度属性的体现而已。数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比 。- 在提供详细的业务用语属性方面所花的时间越多,数据仓库就越好;- 在属性列值的给定方面所花的时间越多,数据仓库就越好...

干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入

将从ByteHouse数据库架构演进、增强HaKafka引擎实现方案、增强Materialzed MySQL实现方案、案例实践和未来展望四个部分展开分享。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-... 通过分布式的并行计算体现的高性能,能够充分利用每个节点的计算和存储资源;云原生实现了存算分离,计算资源通过容器化进行弹性和秒级的扩容,这对业务是无感知的。 从分布式架构来看,ByteHouse具备MPP 1.0特...

ELT in ByteHouse 实践与展望

字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... 分别体现在传统大数据方案在及时性上达不到要求以及传统数仓ETL对人员要求高、定位难和链路复杂。但是ByteHouse可以轻松的解决上述问题:将hive数据直接导入到ByteHouse,形成大宽表,后续所有处理都在ByteHouse进行...

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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 架构导致扩容成本高,已是 ClickHouse 运维的核心痛点。主要体现在:- 流程全手动,无数据可靠性保证。- 扩容期间性能开销大,通常需要暂停服务。基于字节跳动内广泛的使用场景,ByteHouse 企业版基于开源社区 C...

如何构建企业内的 TiDB 自运维体系

它本身也不是分布式数据库能解决的范畴。如果你的业务场景是一个对 RT 要求很高的场景,那么优先使用 MySQL。如果是高吞吐量需求优先,可以尝试使用 TiDB。 关于聚合查询。由于 TiDB 的存储节点 TiKV 不只是具备存储能力,TiKV 实现了coprocessor 框架来支持分布式计算的能力。所以理论上通过加机器就能扩展计算能力,从我们实际使用的场景来看也是如此,这部分的能力就要优于 MySQL。具体的效果在本文最后的章节会有体现。关于优...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

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... 是其自身权威性的体现,而这种权威性的证明需要一种定量的度量,因此需要引入“资产热度”的概念。 资产热度本身是参考网页排名算法PageRank算法实现的,同时我们也提供了资产热度值,根据资产的下游血缘...

对大模型和AI的认识与思考|社区征文

同时也带动了向量数据库的发展,如Milvus,faiss等。### 3.4 产品性思维如何依托大模型来开发APP,最重要的是产品性思维;有哪些痛点,要解决什么问题。充分分析和挖掘需求,并结合大模型的能力,开发MVP最小可行产品,快速验证试错。比如chatMind是结合chatGPT+思维导图,GPTcache是节省chatGPT开销。大模型App的开发还在早期,要抓住机会。## 4. AI安全据传OpenAI这次100小时的宫斗,是因为OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever对AI...

火山引擎ByteHouse:如何为OLAP设计高性能向量检索能力?

> 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# 背景随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界... 主要体现在以下几点:1 当前没有针对 skip index 的 cache 机制,因此无法保证向量索引常驻内存2 当前 skip index 只用于查询计划执行前做 mark level 的过滤,过滤的结果需要通过额外的距离计算才能获取到 topK ...

火山引擎DataLeap:「数据血缘」踩过哪些坑?来看看字节跳动内部进化史

数据加工逻辑在1分钟内即在血缘中体现。* **其次,新增血缘消费方式的变更通知。**由于该版本支持实时血缘,业务方产生及时了解血缘变化的需求,变动通知功能就是把血缘变化情况以消息队列的形式告知业务方。*... 除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。 **在血缘消费层面,** 第一版只支持通过API 进行消费。**最后总结该版本的三个关键点:**1. 血缘数据每天以离线方式全量更新。...

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