图数据库设计实践
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
图数据的分析和计算需求也逐渐显现。在这篇文章中,将从 ByteGraph 的适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍,并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍 ... 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我们称之为 ByteGraph。**ByteGraph 的数据模型和 API****数据模型**就像我们在使用 SQL 数据库时,先要完成数据库 Schema 以及范式设计一样,Byt...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化** ,和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。⏰ **时间**: **2...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,**为大家详解「在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现」** ,和大家共同探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。⏰**时间**:**2024/03/...
活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。 3 月23 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化,和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。 ⏰时间:2024/03/23(周六...
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火山引擎新一代数据库的探索与实践
数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务成长?7 月 14 日, **火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期**邀请到了火山引擎数据库技术负责人和存储&数据库解决方案负责人,为大家分享 **火山引擎新一代数据库的探索与实践**。...
分布式数据库TiDB的设计和架构
也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技... 实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS、HAProxy 或 F5)对外提供统一的接入地址,客户端的连接可以均匀地分摊在多个 TiDB 实例上以达到负载均衡的效果。TiDB Server 本身并不存储数据,只是解析 SQL...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比... 比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于1亿条128维的Float向量,不考虑任何辅助结构,就需要100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约48GB的服务器内存。研发团队设计了一套存算分离的...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对... 比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于 1 亿条 128 维的 Float 向量,不考虑任何辅助结构,就需要 100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约 48GB 的服务器内存。研发团队设计了一套...
自建高性能数据库-选型与性能测试
实时数据分析 Cassandra 图数据库 针对强关系数据,优化查询和遍历。 欺诈检测、社交网络、推荐引擎、数据血缘、知识图谱 Neo4j、dgraph 时序数据库 高扩展性,适合增长迅速的数据,并监控数据的变化。 IoT 应用、工业... 性能测试在确定数据库类型后,您可以采用性能测试的方式来确认数据库的配置。 前提条件在进行本实践前,您需要完成以下准备工作: 已注册火山引擎账号,并完成实名认证。 火山引擎账户余额大于100元。 火山引擎基础环...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
字节跳动 NoSQL 的最新实践 字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:* 用户之间的关系:比如关注好友等;* 内容:视频、文章、广告等;* 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成 **图状结构** 。**自研分布式图数据库**为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 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 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 事务提交详细流程图- Consistency(一致性)ByteHouse选择的分布式key-value存储系统,ByteKV和Foundation已经提供了一致性的支持,直接复用即可。- Isolation(隔离性)ByteHouse对用户提供Read Committed(...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
> 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 列式存储通过支持按列存储数据,提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是一种数据库的物理存储结构,它是根据数据的列...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。**作者:王佳毅|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 ... 这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属...
