关系数据库图遍历
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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的接口。**为什么不选择开源图数... 图数据库也可以构建索引。默认情况下,对于同一个起点,我们会采用边上的属性(时间戳)作为主键索引;但为了加速查询,我们也支持其他元素(终点、其他属性)来构建二级的聚簇索引,这样很多查找就从全部遍历优化成了二分查...
postgresql镜像
## 简介[PostgreSQL](https://www.postgresql.org/) 是一款高级的企业级开源关系数据库,支持 SQL(关系型)和 JSON(非关系型)查询。它是一个高度稳定的数据库管理系统,依托 20 多年的社区发展,造就了其高水平的故障恢复能力、完整性和正确性。PostgreSQL 可用作很多 Web、移动、地理空间和分析应用程序的主要数据存储或数据仓库。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/postgresql/- 公网访问地址:h...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构
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关系数据库图遍历-优选内容
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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... 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...
配置 PostgreSQL 数据源
PostgreSQL 是一种常用的关系型数据库,数据集成同步任务为您提供读取和写入 PostgreSQL 数据源的双向通道能力。本文为您介绍 DataSail 的 PostgreSQL 数据源配置、同步任务可视化和脚本模式(DSL)配置能力,实现与不... *Schema 目录 数据库下已有的 Schema 目录信息,下拉可选。 *数据表 选择需要采集的数据表名称信息,目前单个任务只支持将单表的数据采集到一个目标表中。 数据过滤 支持您将需要同步的数据进行筛选条件设置,...
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... 上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两...
[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... 例如需要遍历全表获取符合要求的行,但只取部分列进行分组/排序/聚合等操作,行存就不太适合了,在读取时,由于会读取大量的无效的列的数据,且数据量很大,在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
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 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相... 把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 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 embeddi... 把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-based。 # 为什么OLAP引入向量检索 向量数据库目前还处于一个快速发展...
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术
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 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相... 把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是 HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是 highway 和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度...
数据库小版本发布日志
是构建缓存数据库 Redis 版实例的最小单位,每个实例至少含有 1 个数据节点。若每个分片中仅包含 1 个节点,该实例无法提供数据持久化和高可用能力;若每个分片中节点个数超过 1 个,节点间一定具有主从关系。实例中的每个数据节点均使用相同的 Redis 版本(即您创建实例时选择的 Redis 版本)。一个实例中的所有数据节点规格均相同,且包含相同的内存量。缓存数据库 Redis 版支持多种规格,不同规格提供不同的内存量。关于规格详情,请参...
