数据库字段属性设计图
社区干货
三范式
如果**数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值**,就说明该数据库满足了第一范式。第一范式需要根据系统的**实际需求**来定,比如有一张用户信息表:一般来说"住址"设计成一个字段就行,但是如果经常访问"住址"中城市的部分,那么就非要将"住址"这个属性重新拆分为"省份"、"城市"、"地址"等多...
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型数据库之一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...
一文了解数据库事务和隔离级别 | 社区征文
由一个有限的数据库操作序列构成(多个DML语句,select语句不包含事务),要不全部成功,要不全部不成功。如 A 给 B 要划钱,A 的账户-1000 元, B 的账户就要+1000 元,这两个 update 语句必须作为一个整体来执行,不然 A 扣钱了,B 没有加钱这种情况就是错误的。那么事务就可以保证 A 、B 账户的变动要么全部一起发生,要么全部一起不发生。## 2. 事务特性事务具有 4 个属性:原子性(**atomicity**)、一致性(**consistency**)、隔离性...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 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... 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:
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DBeaver(HTTP)
DBeaver 社区版是一个免费的跨平台数据库工具,适用于开发人员、数据库管理员和数据分析师。DBeaver 支持所有流行的SQL数据库,如 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite 系列等。 准备工作请通过 官方网站 提前下载并... 连接到 ByteHouse点击 数据库 - 新建数据库连接,并在页面中选择 “ByteHouse HTTP”,单击 下一步。 填写以下字段:主机、端口:取决于集群所在区域,请参考 支持的地域及可用区 获取。 用户名:默认为bytehouse。 密...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
但图的数据抽象更加简单,基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图,我们称之为“构图”过程。比如在前面提到的,如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元素,通常反映的是静态信息**。在 ByteGraph 中,点包含以下字段:上的对应值为null,该用户最终运算结果为null。 用户分群 更新类型 功能描述 产品截图说明 新增 用户分群模块支持多主体圈选分群功能(最多同时支持三个主体)。快速建立人、店... 通过输入ID即可快速查询导入到内存数据库中的数据情况。 新增 对权限管理移除用户权限归属问题逻辑优化。当管理员将某用户移除项目或删除时,支持资源转交,确保移除用户不对已有任务运行或资源造成使用影响。 ...
数据库表及视图
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都... 每个表属于一个数据库。表可以通过多种方式创建:通过 UI 或 SQL 手动创建,或者导入数据。ByteHouse 中的表支持不同类型的属性: 描述 - 用户注释 引擎 - 表引擎决定数据的存储和访问方式。目前仅支持 CNCHMergeTree...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
[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... 就是将表里面的一列(一个字段)的数据存到一起,一个文件里存的都是同一列的,有N列就存成N个文件。DSM对read-only的workload比较友好,无论是读一列还是读多列,因为读一列就是读一整个文件,但是对write-only的workl...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
这种字段和数据都频繁变化的就不太适合设计链路过长和复杂的架构,后续维护这种架构会非常麻烦。但同时也不能过于简单,也要有一定的分层架构,不然耦合性太高,一旦源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,并且对处理后的公共数据利用率也较低。2. 同时考虑字段频繁变化,后续数据存储时就要选择列可以随意增减,或者列增减成本不高的存储方案。我们考虑以上情况,发现Kappa架构还是较符合的,整体流程如图1