er图怎么写成数据库
社区干货
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...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
因为写论文还是需要一定的项目经验的积累。## 三、如何备考我自己报考的是系统架构设计师,下面主要介绍系统架构设计师的备考方法。### 1、核心考点及复习建议#### 1.1 计算机基础知识(20%)对于计算机类科班的同学来说,这一部分主要就是在学校里学习的内容,主要包括:计算机组成与体系结构(计算机组成、指令系统、流水线技术、存储体系、总线等)、操作系统(进程与PV操作、存储管理、设备管理、文件管理等)、数据库系统(设计范...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控... 形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部署、上线、运维等各流程安全,将SecDevOps贯彻在平台生命...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
erehows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veGraph,写入时,需要... 如何准确找出造成性能问题的瓶颈,是后续其他步骤的关键。下面的表格是我们总结的常用瓶颈排查手段。
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ELT in ByteHouse 实践与展望
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... 聚合完成后,将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
er用于下刷日志。磁盘结构方面,肯定会有 redo log、table space 以及临时表等文件。正是这些内存结构和磁盘结构共同组成了计算引擎的数据模型。### 一条 SQL 的生命周期知道了数据怎么组织后,我想大家比较好奇的一个问题是,作为用户,当写一条 SQL 到数据库系统后,数据库系统是如何处理这个 ...
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...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308454&x-signature=fC1NpefCF28w18ErCDNtTzdpwHY%3D)**文 |****字节跳动数据平台数据湖团队** 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于... 以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:**01 - 维表 JOIN*** **场景挑...
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)以及图 NoSQL 数据...
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%2F... 降低了运维成本。## 数据去重通过 MaterializedMySQL 同步到 ByteHouse 的表默认采用 HaUniqueMergeTree 表引擎,该表引擎支持配置 UNIQUE KEY 唯一键,提供 upsert 更新写语义,源端数据的更新操作在目标端可以实...
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... 是把向量根据相似度去构造成一个树的结构。* 第三种是 Cluster-based,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...
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... 图所示,设计思路包括几方面: 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create Catalog,将 Type 指定为 Hive,指定 Hive Catalog 的地址,即可完成创建。...
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... 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:用于从不同的离线和实时数据源如对象存储、Kafka 等地写入数据- SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL 查询- 计算组:创...
