图数据库的边怎么理解
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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... 构图完毕后,我们就可以把业务逻辑通过 Gremlin 查询语言来实现了;为便于大家理解,我们列举几种典型的场景为例。* 场景一:记录关注关系 A 关注 B,除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。- 在血缘...
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图数据库的边怎么理解-优选内容
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火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、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...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
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=MzkwMzMw... 修改边遍历的读数据方式,调整为以点以及点上的属性过滤拉取,触发multiPreFetch优化。* 支持根据边类型拉取数据,在应用层根据不同的场景,指定不同的边类型集合,做数据的裁剪。最典型的应用是,在详情展示页面,去掉...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
关系型数据库将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过SQL语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统。其最... 时序数据库 | - 所有数据有强时间属性 | - 物联网IoT- 监控数据 || 图 | - 图数据库 | - 数据描述‘关系’ ...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
**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... **关系型数据库**将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒...
