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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![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175313.png)... 镜像管理:构出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进行业务容器编排管理![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-...

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MySQL副本,读取Binlog并执行DDL和DML请求,实现了基于MySQL Binlog机制的业务数据库实时同步功能。**这样不依赖其他数据同步工具,就能将MySQL整库数据实时同步到ClickHouse,从而能基于ClickHouse构实时数据仓库。*...

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

这引进了当今向量数据库系统,能够反转数据解决与分析的方式...随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i... **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,如色彩、外型、线框等,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...

干货|火山引擎技术工具分享:用AI完成数据挖掘,零门槛完成SQL撰写

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543618&x-signature=Bt9g1NOEip5rMveDgFtSUKZLeR0%3D)> > > 在使用BI工具的时候,经常遇到的问题是:“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析?”> > > > ... 将复杂的数据加工模过程简化成清晰易懂的画布流程,各类用户按照所想即所得的思路完成数据生产加工,从而降低数据生产获取的门槛。画布中支持同时构建多组画布流程,一实现多数据建模任务的构建,提高数据建设的...

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er图建立数据库逻辑模型-优选内容

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2024年03月
用户分群 更新类型 功能描述 产品截说明 新增 规则创建用户分群模块支持多主体圈选(最多同时支持三个主体)。快速建立人、店、货之间的关系链路,轻松实现精准人货匹配,人店匹配,货店匹配。举例说明: 通过多主体圈选,可以圈选出到访某门店,购买了某款车的用户。 实现三方关系的匹配,对后续精准营销提供支持。 优化 聚合逻辑新增去重计数功能。支持行为表对文本型的数据进行去重计数。优化后,用户使用该功能进行聚合计算...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
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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
这引进了当今向量数据库系统,能够反转数据解决与分析的方式...随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i... **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,如色彩、外型、线框等,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...

er图建立数据库逻辑模型-相关内容

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett ...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

数据库的计算引擎是用来处理计算逻辑和事务逻辑的,一些核心的模块包括:- 接入层- Query Engine- Buffer Pool- 日志子系统- 事务子系统- 锁子系统可以这么说,缺了上述任意一个模块都很难构出一个具有完备 ACID 特性的关系型数据库。了解关键子模块后,我们来看看计算层的数据模型。对于用户或者后端应用开发者来说,数据库可能是用户、数据库和数据表的一个集合;但是对于数据库开发者来说,数据库本质是内存...

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字节跳动数据库的过去、现状与未来

成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用进行... 字节跳动内部已经开始研发数据库的第三代产品技术体系。在未来几年内,我们预计公司业务规模会上升到数万套库、数十万数据库实例,因此在原有产品体系基础上,我们引入了 HTAP、Serverless DB、MemDB 等产品和技术,在...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

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 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概... 字节跳动自研了分布式存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用... 字节跳动自研了分布式存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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... 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、A/B测试、模型预估...

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

并将介绍计算相关实践。 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** ;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...

NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文

通过配合相关规则及其他语义模型,能够对一些简单常见的用户问题转换成相应的SQL。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5c96259ada744773ac8e93e2227ae149~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)... Spider:Spider数据集是耶鲁大学于2018年新提出的一个较大规模的nl2sql数据集。该数据集包含了10,181条自然语言问句,分布在200个独立数据库中的5,693条SQL,内容覆盖了138个不同的领域。虽然在数据数量上不如WikiSQL...

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