先要完成数据库 Schema 以及范式设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,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...
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持...
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等; - 内容:视频、文章、广告等; - 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGra...
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:* 用户之间的关系:比如关注好友等;* 内容:视频、文章、广告等;* 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成 **图状结构** 。**自研分布式图数据库**为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式图存储数据库 ByteGraph** 。针对刚才提到的图状数...
目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环境中会做轻量级部署,同时基于性能或成本,以及部署复杂度,把存储切换为OLTP数据库,比如MYSQL数据库。 ![picture.image](https://p3-volc-comm...
通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以此实现血缘查询。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/74d4c574259c47e1ab8866d606f61e01~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729257&x-signature=JMFwj7pLCXF6%2FuvUO61BiKuzIJg%3D)## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGrap...
冗余一份元数据存储到图数据库中。### **存储模型**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0cf9f8a6431e4a61aab5528c198929d9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729227&x-signature=%2FzB%2FHNuFGIzvXod8E1FABkJUNDg%3D)图中上半部分为 **表级血缘** ,只包括一种类型节点,即表节点,比如Hive 表、 ClickHouse 表等。图中下半部分为 **字段...
冗余一份元数据存储到图数据库中。### 存储模型![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ef5fb324ca474fc0a08e28ea5fc6a45c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729275&x-signature=r3l14RxGcjfWBq2E3sWZDvpkC3Q%3D)图中上半部分为**表级血缘**,只包括一种类型节点,即表节点,比如 Hive 表、 ClickHouse 表等。图中下半部分为**字段血缘**,第一版主...
产出关系等,进一步的理解和信任数据。另外,Data Catalog系统中的各类元数据,也会向上服务于数据开发、数据治理两大类产品体系。在大数据领域,各类计算和存储系统百花齐放,概念和原理又千差万别,对于元数据的采... 图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产...
引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&scene=21#wechat_redirect)。新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存储层替换成了Apache Atlas。然而,当我们把存量数据导入到新系统时,...
数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模...
数据库发展与类型简介数据库系统在上世纪70年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据DB-Engines的统计,数据库产品数量已经有将近400种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产...
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展... ### 云迁移类型- **本地IDC上云迁移**:上云这个场景,是云迁移的主要应用场景,也主要是对于还没有完成数字化转型的企业来讲的。云迁移技术可以满足企业上云和下云的需求。例如,用户可以在不受地区和账号限制的情况...