传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大... 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...
转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成图状(Graph)结构数据。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/569b3166501a4f808631c3e1f42387bc~tplv-tlddhu8... 类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几年在数据爆炸的大趋势下快速发展,百花齐放;但目前比较成熟的...
在操作数据库时候,因为没有对应的结构体可以绑定,最后只能默默的拼接出一条SQL去执行。- 复杂的数据库表查询场景时,开发者需逐条手写数据表中的列与对应结构体的成员变量,逐条核对字段类型。遇到字段类型新... 指定表名后自动读取并生成对应结构体 || 需手动实现具体的go代码查询逻辑 | 描述SQL查询逻辑即可,工具自动转换成安全稳定的代码 || 查询接口十分灵活,但不能保持查询...
表达非结构化数据的形式, 而向量数据库又是以 embedding 作为核心概念,并围绕其提供存储检索能力的基础软件,因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基...
表达非结构化数据的形式, 而向量数据库又是以 embedding 作为核心概念,并围绕其提供存储检索能力的基础软件,因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基...
传统关系型数据库+NOSQL型数据库,暂时存储的都是结构化类型数据(非结构化数据会经过一系列技术转化为结构化数据),当然,未来肯定还会有大量的非结构化数据存储。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ee563ff53e8940f69946bb9ad05d7a82~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)基于es倒排索引+宽表模型,数据检索性能大幅度提升,上一组案例效果。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbp...
2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购... 数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景![picture.image](http...
传统的数据转换过程一般采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,凭... 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...
传统的数据转换过程一般采用 **Extract-Transform-Load (ETL)** 来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。 现在,**以火山引擎 ByteHouse 为... 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...
它可以充当数据库的智能接口,让不熟悉数据库的用户能够快速地找到自己想要的数据,改善用户与数据库的交互方式。#### 2.2 NL2SQL的目标与定位从技术的角度来看,NL2SQL的本质是将用户的自然语言语句转化为计算机可读懂、可运行、符合计算机规则的语义表示,同时需要计算机理解人类的语言,生成准确表达语句语义的可执行程序式语言。其定位是语义分析领域的一个子任务。#### 2.3 NL2SQL的数据集##### 1. 英文nl2sql数据集nl2sql...
并介绍以ByteHouse为代表的具备向量检索能力的数据仓库应用场景。 # 向量检索介绍 ## 概念解析向量数据库的核心实现原理是向量化存储和索引技术。向量化存储是将向量数据转换为二进制格式进行存储,以提高存储效率和查询速度。向量索引是将向量数据进行索引,以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分...
自动将订单信息同步至数据库系统 04**尘峰SCRM** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/41ddb6a5032c4420b7c86e0be1e621cc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790028&x-signature=bvAvP7T4%2BLQ%2FxmwNIzFTkL85R94%3D) 尘锋SCRM从市场获客、销售转化、增长运...
2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购... 数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景![picture.image](https:...