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数据库三级的er图怎么画

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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍 从数据模型角度看,图数据库内部数据是有向属性图,其 **基本元素是 Graph 中的点(Vertex)、边(Edge)以及其上附着的属性...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

err6d6jkLEA1VvNReyGfiZfo%3D)作者|马浩翔,火山引擎系统开发工程师 分布式数据库架构简介 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4880b517a7794b5bbfba24c6cbdf7121~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049269&x-signature=NH7ipd1DrRBr%2FvTDGeqrW4bb24E%3D)相信对数据库感兴趣的同学对上面这张不会陌生...

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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以 **细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及 NoSQL 数据...

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ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**# 前言社区版 ClickHouse 推出了[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),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 ...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

比如一个SQL:insert into hiveTable select a,b,c from kafka Topic,通过进行这样的处理,字段a、b、c和这个hive的字段d就产生了血缘关系。 **●** 创建子任务的节点,把几个字段节点连接起来,每个子任... 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...

集简云数据表支持连接数据库,实现无缝数据连接

在传统的数据处理中,如果想将企业原有的数据库数据同步到数据表, **需要手动操作进行,工作量大且耗时耗力;同时,由于数据格式和数据量的差异,传统方式同步数据也容易出现数据不一致、数据丢失等问题** 。这些问题会... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135607&x-signature=E9zT8BqMGe2nFUF4NCt3CeRHrjM%3D)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7a06212b98134ff8a8858ad11b45f0...

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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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222088&x-signature=8Yaqi6PGuByrtH4ERML8iBs6uAg%3D)上展示了 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...

国产化系统中遇到的视频花屏和卡顿以及延迟问题的记录与总结 | 主赛道

选用了更加开放的高性能免费开源数据库**PostgreSQL**!## 2、视频解码花屏与卡顿问题在国产化桌面PC上测试客户端软件时,发现视频解码播放时有明显的花屏问题,这个问题比较严重。当前出问题的国产化桌面PC的主要配置为:**银河麒麟系统+ 飞腾CPU + 国产景嘉微显卡**(后续问题主要与这个国产景嘉微显卡有关系)。当前的国产化软件运行在国产化系统中,主要使用开源的SDL2去实现视频的绘制渲染,在Linux国产化系统平台上,SDL2内部...

云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文

**Master ( 主 )**可读可写,当数据有修改的时候,会将 Oplog 同步到所有连接的 Salve 上去。**Slave ( 从 )**只读,所有的 Slave 从 Master 同步数据,从节点与从节点之间不感知。**如:**![picture.image... `Primary`节点需要记录所有改变数据库状态的操作,这些记录保存在 `oplog` 中,这个文件存储在 `local` 数据库,各个`Secondary` 节点通过此 `oplog` 来复制数据并应用于本地,保持本地的数据与主节点的一致。`oplog` ...

干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术

**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,Q... 对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相...

解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术

对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相... 也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其...

揭秘|字节跳动基于Hudi的数据湖集成实践

我们开始了对Hudi Flink Writer进行了测试。这个是Hudi on Flink Writer的架构:一条新的数据进来之后,首先会经过一个索引层,从而找到它需要去的地方。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign... 这是最终的CDC数据导入流程图首先,不同的数据库会将Binlog发送到消息队列中,Flink任务会将所有数据转换成HoodieRecord格式,然后通过哈希索引找到对应的文件ID,通过一层对文件ID的shuffle后,数据到达了写入层,写...

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