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怎么做数据库设计的关系图

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分布式数据库TiDB的设计和架构

导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,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。数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用...

分布式数据库TiDB的设计和架构

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、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,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...

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

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 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种: * 用户信息、用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型 NoSQL 数据库的处理与关系数据库的处理方式是不一样的,时序型 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关系”不是关系数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系...

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怎么做数据库设计的关系图-相关内容

干货|字节跳动数据血缘图谱升级方案设计与实现

每天近万的字节员工在此查找所需数据数据地图通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > > > > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。> > > > ![pic...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

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[数据库系统] 业界列式存储浅析

数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提升性能。行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e16f7264796645db9dc2fa09c6b38df8~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)列存和行存的区别主要是在...

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自建高性能数据库-选型与性能测试

本文介绍如何选择火山引擎云服务器自建各类高性能数据库。 一、场景描述数据库一直是构建现代应用的重要组件,几乎所有应用都始于数据并终于数据。随着数据驱动时代的到来,数据更是无处不在,进一步成为未来创新的基石。 在应用的微服务化、数据类型多样化的大趋势下,单一种类的数据库已经无法满足现代应用的需求,因此各类专门构建的数据库应运而生,包括关系数据库、键值数据库、文档数据库、内存中数据库、图形数据库、时间序列数...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,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,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

则是以**指针**表示数据元素之间的逻辑关系,同样是`z1 =3.0 - 2.3i `,先找到下一个是 `100`,是一个地址,根据地址找到真实的数据`-2.3i`:![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220104214041.png)## 位(bit)在计算机中表示信息的最小的单位是二进制数中的一位,叫做**位**。也就是我们常见的类似`01010101010`这种数据,计算机的底层就是各种晶体管,电路板,所以不管是什么数据,即使是图片,声音,在...

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...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

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[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换

(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者MQ来传送数据。但是以上提到的系统结构显然存在一些问题:1. **系统存在time lag。** OLTP和OLAP系统之间要通过第三方工具传递数据,数据量越大会导致同步的lag越大,限制了系统的能力(例如会要求用户K分钟后才能在刚写入的数据上做查...

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