数据库类图工具
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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** ;作为一个工具,图数据对外提供的接口都是围绕这些元素展开。**图数据库本质也是一个存储系统**,它和常见的 KV 存储系统、MySQL 存储系统相比,主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效...
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... 数据库类的基础软件,周边生态工具是非常重要的一个环节。拿 MySQL 来说,单从性能、稳定性方面来说,不是一款非常优秀的产品,但是为什么会这么受欢迎呢?根本原因就是生态,基于 Binlog 的一系列大数据生态、极大的人才...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
若是通过**DM8工具去建表建字段或者带小写加双引号创建脚本**,出现双引号则在实际的sql方言中也需要加上双引号,否则执行sql会抛出视图或表不存在,字段列名不存在的异常。若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超...
分布式数据库TiDB的设计和架构
数据库技术发展演进**2008年以前**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... 数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景
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分布式数据库TiDB的设计和架构
数据库技术发展演进**2008年以前**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... 数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景定制化。各业务根据需求进行定制,构建高可用,高性能,特性丰富的数据管理平台对基础设施的要求较高。 二、数据库选型下表展示了各类数据库的功能特性及相关产品,需要根据实际业务选择合适的数据库产品。 数据库类型 数据库特点 应用类型 数据库...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据库在所有IT系统中的地位都是重中之重。数据库作为基础软件的重要性不言而喻,各行各业的数字系统都离不开数据库系统。但不同行业特点不同,行业需求也就不同。面对着业界上百种数据库类型,到底应该如何根据自己... 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...
[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...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
由于向量数据库能够高效存储和检索模型生成的向量,从而提供语义上更具有相关性的检索结果,因此向量数据库成了 ES 之外的 RAG 必不可少的检索工具,RAG 也成为了向量数据库最为重要的应用场景。简而言之, **向量库数... VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足 AI 原生应用程序多样的向量计算需求。另外,除了以向量为核心的基础能力之外,VIkingDB 从模型迭代,信息安全等角度或场景做了特性...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者MQ来传送数据。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... 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...
