TiDB 设计及架构与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:- 纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容- 支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在大多数场景下可以直接替换 MySQL- 默认支持高可用,在少数副本失效的情况下,数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数...
# TiDB 设计及架构与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:- 纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容- 支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在大多数场景下可以直接替换 MySQL- 默认支持高可用,在少数副本失效的情况下,数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁...
> 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... ByteHouse在事务实现选型上主要有3个特别的需求。首先,ByteHouse单个事务可能涉及到海量数据(例如,上亿行级别),事务对数据吞吐和写入性能有较高要求,并且需要保证其原子性。其次,分析型数据库的workload中读的比例...
在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 E... 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...
行业需求也就不同。面对着业界上百种数据库类型,到底应该如何根据自己的业务特征去选择最合适的数据库系统?这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合适,可能会让业务系统停摆,造成严重经济损失。所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足业务需求,还要尽可能降低成本,减轻运维管理难度,满足业务未来的发展等等。这是个复杂的问题, 因为各行各业的业务场景各不相同,对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库系统也是几十上百种...
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... 从而实现大规模数据的分布式处理和分析。1. **灵活的数据模型**: 列式存储通常支持多种数据模型,如行存储、列存储和键-值存储,这使得它能够适应不同的数据处理需求。# ByteHouse 的列式存储设计ByteHouse 是...
我们的上层应用对“数据分析”的需求越来越多,现在主要分为两类数据应用:- OLTP(Online Transaction Processing)- OLAP(Online Analytical Processing)而且这两类数据应用的边界非常非常明显,例如- O... 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...
**高兼容性**:向量数据库可以支持多种类型和格式的向量数据,以及多种语言和平台的接口和工具。## 三、向量数据库的应用场景当今,在这种多元化的亚马逊云科技数据库服务架构下,向量数据库可以完全依托于亚马逊云科技平台的数据库服务并深度结合了亚马逊云科技的多元化产品线来实现高效安全的生产开发,不断地适应新的业务场景和需求。比如:· **图像和音频、视频分析**:向量数据库可以用于图像和视频的存储、索引和检索,提供快...
所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足业务需求,还要尽可能降低成本,减轻运维管理难度,满足业务未来的发展等等。这是个复杂的问题, 因为各行各业的业务场景各不相同,对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库... **关系型数据库**将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统...
所以图NoSQL数据库主要是针对这类场景做了专门的设计与优化,用于进行‘关系’数据的存储与查询。从技术角度出发,数据库可以分为关系型数据库与NoSQL数据库。从场景角度出发,数据库又可以分为OLTP数据库与OLAP数据库。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧...
> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去... 他们就要求基础架构能应对数十 TB 甚至数百 TB 的数据量级。如何快速满足应用侧的数据容量需求、吞吐需求变化,是我们遇到的第二个挑战。**数据存量太多,成本居高不下。** 随着业务的快速发展,如何管理庞大的结构...
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 例如需要遍历全表获取符合要求的行,但只取部分列进行分组/排序/聚合等操作,行存就不太适合了,在读取时,由于会读取大量的无效的列的数据,且数据量很大,在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache...
数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息... 他们就要求基础架构能应对数十 TB 甚至数百 TB 的数据量级。如何快速满足应用侧的数据容量需求、吞吐需求变化,是我们遇到的第二个挑战。**数据存量太多,成本居高不下**。随着业务的快速发展,如何管理庞大的结构...