怎样制作数据库ER图
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543633&x-signature=xxFuekxhNQEr2winZgT%2B3CTfxvs%3D) 为什么要做数据库选型 **数据库选型的重要性与难点**发展数字经济是当下各行各... **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...
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
可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型数据库有很大提升。传统的关系型数据库是基于表格的数据...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713457224&x-signature=Uo%2Bj2Ddba5F84o7FsGfWd0ErJh4%3D) 社区版ClickHouse推出了MaterializedMySQL数据库引擎,用于将MySQL中的表映射到ClickHouse中。ClickHouse服务作为... 社区版MaterializedMySQL不支持同步异常重新同步命令,没有同步状态和日志信息,同步任务失败后很难短时间定位问题和恢复同步。 **ByteHouse的MaterializedMySQL功能针对使用过程中的问题和困难,做了多处增...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
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,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环境中会做轻量级部署,同时基于性能或成本,以及部署复杂度,把存储切换为OLTP数据库,比如MYSQL数据库。 
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干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
是基于LinkedIn Wherehows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=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=...
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=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543616&x-signature=NPYZ%2FVOZBzukh7K0CG8RERsmDe4%3D) ****多元的应用场景****。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、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...
火山引擎DataLeap:「数据血缘」踩过哪些坑?来看看字节跳动内部进化史
**在血缘加工任务方面(见上图中间部分):**这部分会对任务进行血缘解析,产生血缘快照文件。由于第一版采用离线方式运行,每天该血缘任务均会生成对应的血缘快照文件。我们通过对比前后两天的血缘快照文件,来获取血缘的变更情况,然后把这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。**在血缘存储方面(见上图右边部分),**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...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
如图所示,Krypton 支持两层分区,第一层叫做 Partition,第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好... 更新相关的 Tablet 的 Commit Version。2. Coordinator 和 Data Server 组成了读链路,Coordinator 会访问 Meta Server 得到 Schema 和数据的最新版本号,生成分布式执行 Plan 下发给 Data Server,Data Server 负责...
ELT in ByteHouse 实践与展望
本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,具体包括四部分:ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,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...
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... 本文介绍了我们在设计 StreamOps 中所做的设计决策和相关经验,并在内部生产环境中进行实验验证了 StreamOps 的效果。**SteamOps 介绍**,而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。* Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼...
