=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407631&x-signature=p10rdwRwDFJSckopc573M%2F%2FL%2B2g%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领... Stage在上游数据还没有ready,就被调度起来了,则需要较长时间等数据。例如Final的agg Stage,要等Partial agg完成以后才能够拿到对应的数据。虽然我们也对此进行了一些优化,并不会长时间空跑,浪费CPU资源。但是其实也...
他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQ... 在插入一条数据的时候,就要新增一个 Key-Value,所以索引越多,写入越慢,并且空间占用越大。另外过多的索引也会影响优化器运行时间,并且不合适的索引会误导优化器。所以索引并不是越多越好。**对哪些列建索引比较合...
这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 ByteHouse 是一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。ByteHouse源于字节跳动内部实践,本篇内容将聚焦OLAP引擎技术和落地经验,从广告营销场景出发,讲解ByteHouse 加速实时人群包分析查询的技术原理。***文末可领取《云原生数据仓库ByteHouse技术白皮书》。*** ![picture.image](https://p3-...
### 1、场景介绍某银行业务人员想要查询某款理财产品中原财富1号9月销售额度,对于数据工程人员则会考虑写一个SQL语句:`Select sum(sale) from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`... 各个数据集都有各自的特点,下面简单介绍下这几个数据集。WikiSQL:该数据集是Salesforce在2017年提出的大型标注nl2sql数据集,也是目前规模最大的nl2sql数据集。它包含了 24,241张表,80,645条自然语言问句及相应的...
### 1、场景介绍某银行业务人员想要查询某款理财产品中原财富1号9月销售额度,对于数据工程人员则会考虑写一个SQL语句:`Select sum(sale) from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`... 各个数据集都有各自的特点,下面简单介绍下这几个数据集。WikiSQL:该数据集是Salesforce在2017年提出的大型标注nl2sql数据集,也是目前规模最大的nl2sql数据集。它包含了 24,241张表,80,645条自然语言问句及相应的...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a2548229f00b466fa6fd0d2a49bdcaf0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407634&x-signature=%2BLZ6GbEzpIWShqCj%2F6P%2FCMfhcJU%3D)文章来源 | 字节跳动数据平台 **0****1** **导读** **VTable:不只是高性能的多维数据分析表格,更是行列间创作的方格艺术家!**VTable 是字节跳...
**Eventually Consistent**:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对... 针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super ...
旗下拥有今日头条、抖音等多款产品,每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也非常大:* EB 级别海量的存储空间* 每天平均 70PB 数据的增量* 每秒钟百万次数的实时推荐请求* 超过 400 万核的流式计... 这些都可能使最终的业务数据发生变化,导致数据不一致; **3. Serving** **性能问题**,有些业务的主要场景比较简单,但也需要消耗大量的资源,比如简单的点查,往往要求高 QPS。如果采用传统大数据的方案,把主...
允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。... 针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super ...
圈层基础信息表日增万级数据,圈层作者信息表日增百万数据,圈层用户信息表日增千万条左右数据,已经达到 MySQL 秒级千万级查询的性能瓶颈。 查询效率已无法满足需求,即使有缓存加速减少联表查询,单表查询的效率在到10s以上,其中圈层理解(圈层用户信息表)进入页面的时间超过15s,一定程度影响业务使用体验。 之前技术团队做了很多包括索引优化、查询优化、缓存优化、表结构优化,但是单次对表更新列/新增修改索引...
数据通过一系列 embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并进行一个近似度的匹配就可以实现对非结构化数据的查询。在技术原理层面,向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。在数据量较大场景,KNN 计算通常代价比较大,很难在较短时间内返回结果,此外,在很...
查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。3. ...
用户可以更直观地了解数据的趋势、关系和分布。常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等等。 **不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。** 例如,折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱... 趋势分析表可以支持查看核心指标按不同日期粒度聚合的数据,并可以对单个指标进一步的作对比、看趋势、求均值。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/574b4b...