数据库反范式设计图
社区干货
三范式
一般来说"住址"设计成一个字段就行,但是如果经常访问"住址"中城市的部分,那么就非要将"住址"这个属性重新拆分为"省份"、"城市"、"地址"等多个部分进行存储,这样在对"住址"中某一部分进行操作的时候将非常方便。这么设计才算满足了数据库的第一范式,修改之后的表结构如图:**第二范式:保证一张表只...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
范式设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更加简单,基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图,我们称之为“构图”过程。比如在前面提到的,如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元素,通常反映的是静态信息**。在 B...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。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... 比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于1亿条128维的Float向量,不考虑任何辅助结构,就需要100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约48GB的服务器内存。研发团队设计了一套存算分离的...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介 
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数据库反范式设计图-优选内容
数据库反范式设计图-相关内容
[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... 数据排列结构如下图所示:列存和行存的区别主要是在存储时将多行数据的相同colum...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。如今 NoSQL 在字节跳动有非常广泛的应用:数万 NoSQL 应用实例,10W+ 台物理服务器资源,字节跳动超过 90% 的在线服务都是 NoSQL 系统提供的。### NoSQL 产品矩阵... 风控反作弊:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。 - 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。**作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 ... 风控反作弊:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。- 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场...
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
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 in ByteDance”,介绍字节跳动内部基于数万... StreamOps 被设计为独立于流式作业运行的一个轻量级可伸缩的管控系统以统一管理大规模的流式作业。它抽象了一层管控策略编程范式来支持快速构建新的管控策略,并根据字节内部的长期实践经验,支持了流式任务的自动扩...
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... StreamOps 被设计为独立于流式作业运行的一个轻量级可伸缩的管控系统以统一管理大规模的流式作业。它抽象了一层管控策略编程范式来支持快速构建新的管控策略,并根据字节内部的长期实践经验,支持了流式任务的自动扩...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
如下图所示,软考有3个级别5个专业,很多同学在报名的时候不知道如何选择科目。软考高级比中级的难度要大一些。中级考试为基础... 数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部...
一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文
HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多... 正面与反面朝上的概率均为 1/2,每次抛掷都记一分。如果正面朝上,则继续抛掷;如果反面朝上,则游戏结束。>> 问1:在一局游戏中得 5 分的概率是多少?>> 答1:得 5 分意味着抛掷序列为「正正正正反」,概率为 (1/2)^5...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
即使是图片,声音,在最底层也是`0`和`1`,如果有八条电路,那么每条电路有自己的闭合状态,有`8`个`2`相乘,2^8^,也就是`256`种不同的信号。但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:用第一位表示符号,其余位表示值- 反码:正数的补码反码是其本身,负数的反码是符号位保持...
Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB
同时也是数据库领域杰出研究和发展成果的实时传播场所,反映了当前数据库研究的前沿方向、工业界的最新技术和各国的研发水平。VLDB 自 1975 年成立,每年吸引全球顶级研究机构投稿,对系统创新性、完整性、实验设计等... 以及使用删除位图来有效地处理删除等。* 文章最后分享了字节跳动在生产中开发和运行 ByteHTAP 的经验教训与最佳实践,包括跨 OLAP 数据库查询能力、高效的数据导入、对 Flink 的开发增强等。**Flink OL...
