数据库er图教师与学校
社区干货
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型数据库有很大提升。传统的关系型数据库是基于表格的数据...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543633&x-signature=xxFuekxhNQEr2winZgT%2B3CTfxvs%3D) 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... 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”不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8c4d46dc388447fe9650564895160ea9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713457224&x-signature=Uo%2Bj2Ddba5F84o7FsGfWd0ErJh4%3D) 社区版ClickHouse推出了MaterializedMySQL数据库引擎,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MySQL Binlo...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
如下图所示,软考有3个级别5个专业,很多同学在报名的时候不知道如何选择科目。软考高级比中级的难度要大一些。中级考试为基础... 这一部分主要就是在学校里学习的内容,主要包括:计算机组成与体系结构(计算机组成、指令系统、流水线技术、存储体系、总线等)、操作系统(进程与PV操作、存储管理、设备管理、文件管理等)、数据库系统(设计范式、关系...
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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 引擎设计
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... 数据库领域专家 & HBase Committer。北京邮电大学硕士,曾就职于 Nebula Graph、蚂蚁金服、猿辅导等公司,一直从事数据库相关研发工作。 ■ 推荐阅读 [ :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力,本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
本文解读了新加坡国立大学马天白教授团队、字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
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
第29届国际知识发现与数据挖掘大会(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,以下简称KDD)在美国加州长滩举办。由火山引擎数智平台,北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的... 和作者信息KDD会议始于1989年,是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网...
ELT in ByteHouse 实践与展望
字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543645&x-signature=QfVkKker%2Fq7ExIy%2By1wziNek5m8%3D)#### 典型场景**Hive 的JDBC实现**构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Serv...
开源数据集成平台SeaTunnel:MySQL实时同步到es
恰好3年前用过 SeaTunnel 的 前身 WaterDrop,那就开始吧。本文以 2.3.1 版本,Ubuntu 系统为例## 二、[开源数据集成平台SeaTunnel](https://github.com/apache/seatunnel)### 1. [简介](https://seatunnel.apa... ***table-names 必须是 数据库.表名,base-url 必须指定 数据库。*** [startup.mode 默认是 INITIAL,先同步历史数据,后增量同步,详情点击](https://github.com/apache/seatunnel/blob/3cd51b6defd3ddd3b011cf0f6...
