数据库考题er图的优化
社区干货
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存... **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生向量数据库的核心技术和优化** ,和大家共同探讨大模型时代向量数据库的落地实践。⏰ **时间**: **2024/03/23(周六) 14:00-17:00** 🚀 **地点**...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett 提出的 BASE 原则。再往后,业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原... 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,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的...
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... 以上图为例,展示了一个 Query 的执行流程。Coordinator 会把优化过的 Query 生成 Fragments 并下发给一组 Data Servers 来执行。比如上图的 Query 生成了两组 Fragments:Fragment 0 和 Fragment 1。Fragment 1 负责...
语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
数据库系统是企业信息技术基础架构的关键部分,它帮助企业管理和处理其数据,目前已有大量企业通过数据库保存数据,例如员工信息、客户数据、产品销售数据等等。但企业运营变得越来越复杂,数据库中的数据量也在持续增... 帮助企业发现优化生产和运营流程的机会,减少成本和提高效率。👥外部使用* 制造行业:在制造类企业中,数据库中都会保存成千上万件产品信息,通过连接到知识库,做为咨询助手,当用户咨询产品型号或参数时,快速...
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数据库考题er图的优化-优选内容
数据库考题er图的优化-相关内容
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案
下面对比下优化前后的效果。优化前: # 技术实现## 数据处理- 在原始数据中,是以一个数组的形式返回节点信息及依赖关系。所以,需要对数据进行处理形成图所需要的数据,同时,利用多个 map 对数据进行存储,方便后续对数据...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
干货 | UniqueMergeTree:支持实时更新删除的ClickHouse表引擎
这三类场景都可以通过提供基于唯一键的upsert功能来实现,不管是更新还是幂等处理的需求。****从读写要求上看****因为大家用OLAP数据库最核心的诉求是希望查询可以有一个非常低的延迟,所以对读的性能... 所以叫merge on read方案。ClickHouse的ReplacingMergeTree和Doris用的就是这种方案。大家可以看到,它的写路径是非常简单的,是一个很典型的写优化方案。它的问题是读性能比较差,有几方面的原因。首先,key-based...
我在字节跳动研发数据库|火山引擎开发者社区 Meetup 讲师访谈
erYOGCV3vjJpcNmMMsbrn8NV6Hs%3D) 5 月 15 日,火山引擎开发者社区第二期 Meetup 邀请到了火山引擎系统开发工程师马浩翔为大家分享《分布式数据库在抖音春晚活动中的应用》,小火山提前采访了马浩翔... 传到数据库层的 QPS 与业务的 QPS 也呈正相关,要在超高 QPS 和硬件资源并不富裕的情况下保证用户的 query 时延足够低,难度很大。为此我们深度结合业务做了很多优化方案,最终全程保障了业务性能和稳定性。* 二是 ...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。... 是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Ca... 我们也增强了基于代价的查询优化器,可以根据统计信息进行查询优化。 在算子优化方面,我们也针对 Predicate Pushdown,Join Runtime Filter 和 Streaming Aggregation 等进行了优化。 ### **/**...
集简云数据表支持连接数据库,实现无缝数据连接
即刻实现数据表和数据库之间的实时数据交互,能快速与集简云平台的近千款集成应用快速连接,实现数据集成和共享。 **应用场景**👤 **内部使用**数据分析:数据自动同步到数据表,通过自动化流程分析数据库中的销售数据,帮您快速汇总销售额或售卖较高的产品,制定更有效的销售策略及目标。运营生产分析:通过分析数据库中企业生产和运营数据并快速总结相关数据,帮助企业发现优化生产和运营...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会... 支持对Parquer、ORC、 JSON 和 CSV 进行读取。 对于 Scan 之上的操作,我们完全无需关心,因为 Scan 产生的这种 Block 数据可以直接被上层应用进行向量化查询。在 Scan 层面,我们也增强了基于代价的查询优化器,可以...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用: * 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象* 数据加载:用于从不同的离线...
