数据库计算题文氏图
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stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗
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[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分...
火山引擎新一代数据库的探索与实践
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务...
分布式数据库TiDB的设计和架构
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,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(...
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[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
但是以上提到的系统结构显然存在一些问题:1. **系统存在time lag。** OLTP和OLAP系统之间要通过第三方工具传递数据,数据量越大会导致同步的lag越大,限制了系统的能力(例如会要求用户K分钟后才能在刚写入的数据... 称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契... 如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
该方法基于向量数据库,补充足够的对话上下文和参考资料,完善与大语言模型进行交互的问答问题(Prompt),其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系... 5432 替换为实际数据库用户、密码、数据库地址、端口const postgresql_url = 'pg://user:passwd@127.0.0.1:5432/database';const openai_key = '-------------';const SOURCE_DIR = path.join(__dirname, 'documen...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储
又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是一种数据库的物理存储结构,它是根据数据的列而不是行来存储数据的。列... **计算局部性**: 由于数据按列存储,在进行某些计算(如数学运算或统计函数)时,数据可以直接在内存中进行局部操作,而不需要频繁地访问磁盘,从而提高了计算效率。1. **数据独立性**: 列式存储允许独立地更新表中的...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合适,可能会让业务系统停摆,造成严重经济损失。所谓合适的数据库系统,不仅仅要满足业务需求,还要尽可能降低成本,减轻运维管理难度,满足业务未来的发展等等。这是个复杂的问题, 因为各行各业的业务场景各不相同,对数据库的需求和使用场景差异很大,可选择的数据库系统也是几十上百种,如此一组合下来,对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山... **议题介绍** **《在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现》**鲁蕴铖|火山引擎云搜索服务技术专家当今,随着图片和视频数据的爆炸式增长,...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
## 分布式数据库架构简介相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这... database。我们最终落地的数据是 Page,这个 Page 就要从 log 中来。计算引擎在...
活动预告 | 加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。 3 月23 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火... **/ 重点议题推荐 /**---------------- **《解析** **云原生** **数仓** **ByteHouse** **如何构建高性能** **向量检索** **技术》田昕晖|火山引擎 ByteHouse 技术专家**向量检索被广...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
# 向量数据库的崛起与多元化场景创新## 前言:> 在如今的数字时代,数据被称作金子,对企业、科学家和管理者都有很大价值。但是,随着数据规模的不断增长,高效的管理、存储和检索数据变得越来越复杂。这引进了当今... 这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。**典型的三大向量数据:****图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,...
