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 ... 图数据库也可以构建索引。默认情况下,对于同一个起点,我们会采用边上的属性(时间戳)作为主键索引;但为了加速查询,我们也支持其他元素(终点、其他属性)来构建二级的聚簇索引,这样很多查找就从全部遍历优化成了二分查...
测试代码如下:```javapublic class Test { public static void main(String[] args) { MyList myList = new MyList(); myList.add(1); myList.add(2); // 1->2 my... 我们看看插入新节点的具体过程(这里只展示中间位置的插入,头尾插入比较简单):![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113826.png)![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao...
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... 打开详情展示时需要等1分钟以上为此,我们进行了一系列的性能调优,结合Data Catlog产品的特点,调整了Apache Atlas以及底层Janusgraph的实现或配置,并对优化性能的方法论做了一些总结。 ![pic...
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...
展示、资产管理以及知识发现能力。在数据资产平台中,数据血缘是帮助用户找数据、理解数据以及使数据发挥价值的重要基础能力。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 通过对比血缘快照来判断血缘更新操作,后面将为大家详细解答为什么要通过对比的方式。- 冗余一份元数据存储到图数据库中。### 存储模型![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/to...
如左图是一个知名开源组件,它会对整个服务链路进行精细化监控。在这个示例里,每个三角形是一个 Gateway,中空圆形才真正的服务。它展示了从流量入口到每个微服务的整个链路,如果链路是绿色的,说明流量是健康的;链路... 如果用户想要在域外访问这个数据库,我们需要通过左下角的 Query、ETL 把它转化成一个离线数据库。整个大框是一个 domain,它不同于 DDD 的 domain,它被称为服务域,可以理解成是一组服务的集合。字节跳动内部也参考了...
展示、资产管理以及知识发现能力。在数据资产平台中,数据血缘是帮助用户找数据、理解数据以及使数据发挥价值的重要基础能力。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh... 通过对比血缘快照来判断血缘更新操作,后面将为大家详细解答为什么要通过对比的方式。3. 冗余一份元数据存储到图数据库中。### **存储模型**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.co...
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,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音频等非... 由于每次查询要把聚类中心里面所有的向量都遍历一遍,所以它的查询速度受维度信息影响较大且高精度查询计算量比较大,计算开销大。这类索引通常还会结合一些量化算法来使用,包括 SQ、PQ等。- 第四种是Graph-based...
关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍,接着文章对比了现有的几种 Flink on K8s 部署方式,为什...
**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... 把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、...
判断登录态的用户是否具备请求的对应 DataLeap 项目的权限,以实现权限体系对接。在环境创建方面,我们通过 OpenAPI 对接了字节跳动内部的 PaaS 服务,为每一个使用了 Notebook 任务的 DataLeap 项目分配一个 Jupyt... 现在也移植到了数据库上,通过 sqlalchemy 来访问。### Kernel 持久化 & 访问在 Remote Kernel 的场景下,一个 JupyterLab 需要知道它的某个 Kernel 具体在哪个 EG 上。在之前一个项目一个 JupyterLab 的状态下,...
METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。5. EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不同的平台上。上图的基本流程是:**步骤1**:UI 调用 DRIVER 的接口... **语义解析**: 遍历 AST Tree,抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock;3. **生成逻辑执行计划**: 遍历 QueryBlock,翻译为执行操作树 OperatorTree;4. **优化逻辑执行计划**: 逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换...
目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。** 如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中看到中心资产上下游资产信息。图中资产和资产之间连接的边,代表的是生产关系:1个... 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...