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er图数据库实验

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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 从数据模型角度看,图数据库内部数据是有向属性图,其 **基本元素是 Graph 中的点(Vertex)、边(Edge)以及其上附着的属性** ;作为一个工具,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...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...

创建并连接到 RDS MySQL 数据库

# 前言在本教程中,您将学习如何创建RDS MySQL 数据库,并使用客户端连接,以及删除数据库。# 关于实验预计部署时间:20分钟级别:初级相关产品:RDS MySQL受众: 通用# 环境说明1. 如果还没有火山引擎账... 如下图。 ![](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_bccf81997c8183333bc5937e5eea7a9a)3. 从上到下,选择RDS 配置信息,我们手动指定了实例名称,实例规格选择2C4G, 存储空间选择...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

err6d6jkLEA1VvNReyGfiZfo%3D)作者|马浩翔,火山引擎系统开发工程师 分布式数据库架构简介 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4880b517a7794b5bbfba24c6cbdf7121~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049269&x-signature=NH7ipd1DrRBr%2FvTDGeqrW4bb24E%3D)相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图不会陌生...

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er图数据库实验-优选内容

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创建并连接到 RDS MySQL 数据库
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MongoDB 恢复逻辑备份至自建数据库
前言 在本教程中,您将学习如何创建恢复 MongoDB 中的逻辑备份到自建的 MongoDB 数据库中 关于实验 预计部署时间:20分钟级别:初级相关产品:MongoDB受众: 通用 环境说明 如果还没有火山引擎账号,点击此链接注册账号。 如果您还没有VPC,请先点击链接创建VPC。 云数据库 MongoDB 版。 自建 MongoDB 数据库实验步骤 步骤1:创建逻辑备份进入到 MongoDB 控制台 选择您的实例,进入到详情页之后,选择 备份恢复,如下图: 点击 手动...

er图数据库实验-相关内容

打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文

Broker到存储引擎全面升级,如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7b57f139039d4a89bf24174b6ce9e92a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-... 没有复杂的计算逻辑(相对于数据库来说,计算逻辑非常简单)。在这种情况下,选择存储计算一体化架构是最佳选择,因为它简单易用、性能高、延迟低,并且足以满足需求。这种架构能够提供高效的数据处理,适用于需要快速、高...

集简云本周自动化流程推荐

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049207&x-signature=QMCHcMN2OsNrianl%2BBX5eRZmzgI%3D) 本周精选模板推荐 **模板1:自动同步抖店订单... 企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动化业务流程。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8b92827ef1224318af758c7efee70b8e~t...

如何构建企业内的 TiDB 自运维体系

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962839&x-signature=CMyFkuj8aRABuMEvy5eRloJUPt0%3D)上图是我们目前的接入方式和整体架构。TiDB 的部署架构这里就不做赘述了,需要了解的同学可以参考官方文档。我们之所以采用 S... TiDB Server、PD 采用无本地 SSD 机型,TiKV 采用本地 SSD 机型。既兼顾了性能,又能降低成本。详细的机型选择会在后面的内容提到。# 3 MySQL 与 TiDB 的对比圈内一直流传着一句话,没有一种数据库是"银弹"。绝大...

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数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设

读的时候多个版本的数据会按照不同的 Merge 算法合并为一份。Tablet 的 Commit Version 为该 Tablet 下 Rowset 的最大版本号,比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带上... **实验环境:** YCSB Workload C + TPC-H 1T1. **生产环境:** 住小帮(注:字节跳动一站式家装家居服务平台)场景,这是一个典型的特征服务场景,需要对给定用户的任意特征做任意时间窗口内的聚合预算。数据持续导入...

ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化

> 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**# 前言社区版 ClickHouse 推出了[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 ...

[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**,使用统一的data layout来管理表数据,这种layout里的“热数据”会针对OLTP特点优化存储结构,而“冷数据”会针对OLAP特点优化存储结构,然后根据时间推移或者query pattern的变化来自动迁移数据的存储结构。# Dat...

创建并连接到 RDS MySQL 数据库

前言 在本教程中,您将学习如何创建RDS MySQL 数据库,并使用客户端连接,以及删除数据库。 关于实验 预计部署时间:20分钟级别:初级相关产品:RDS MySQL受众: 通用 环境说明 如果还没有火山引擎账号,点击此链接注册账号... 如下图所示: 步骤6:连接到MySQL中并执行命令undefined [root@rudonx ~] mysql -hxxxxx -utestuser -p....Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.mysql> select now();+...

基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录

(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引擎数智平台的任鑫宇杨担任共同第一作者,北京大学的崔斌教授担任通讯作者。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/22785351a78b4822a013943b6ce60d16~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=NldPhRmHeV1hzIJWhtHtQrgVyAM%3D)图:论文题目和作者信息 ...

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

是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,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=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=...

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