类图转换为数据库
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种: * 用户信息、用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成图...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
而向量数据库又是以 embedding 作为核心概念,并围绕其提供存储检索能力的基础软件,因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
并介绍以ByteHouse为代表的具备向量检索能力的数据仓库应用场景。 # 向量检索介绍 ## 概念解析向量数据库的核心实现原理是向量化存储和索引技术。向量化存储是将向量数据转换为二进制格式进行存储,以提高存储效率和查询速度。向量索引是将向量数据进行索引,以便快速地进行相似度匹配和聚类分析等操作。向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分...
ELT in ByteHouse 实践与展望
传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大... 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。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...
特惠活动
类图转换为数据库-优选内容
类图转换为数据库-相关内容
ELT in ByteHouse 实践与展望
传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大... 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。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...
超复杂调用网下的服务治理新思路
微服务基础依赖以及数据库或是消息队列等。字节跳动之所以可以快速孵化新产品,业务层和中台层的建设是一个重要原因。比如新做一个教育应用,我们可以直接调用成熟的账号系统、支付系统、直播模块等,也可以通过向学员推送他可能感兴趣的视频,将他们转化成付费会员。由于存在这类专业领域的建模,在对微服务进行归类处理时,分层变得尤为重要。这里有几个指导思想供大家参考:首先是分层原则需要结合业务灵活调整,DDD 只是一种指...
from_documents
是基于图的索引。HNSW通过构建多层网络减少搜索过程中需要访问的节点数量,实现快速高效地搜索最近邻,适合对搜索效率要求较高的场景。 IndexType.FLAT:暴力索引,搜索时遍历整个向量数据库的所有向量与目标向量进行距... 将文件中数据转化为Document类型 print(docs)db = VikingDB.from_documents( docs, OpenAIEmbeddings(), connection_args=VikingDBConfig(host="host", region="region", ak="ak", sk="sk", scheme="ht...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持...
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:随着人工智能时代的来临,我们要更有效的解决图象...
分布式数据库TiDB的设计和架构
此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。**2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本... 与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:- 纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容- 支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在大多数场景下可以直接替换 MySQL- 默...
数据库表及视图
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都属于一个帐户。用户只能访问属于自己帐户的数据库(当拥有权限时) 创建数据库 sql CREATE DATABASE my_database01;注意 数据库名称中只能包含 字母数字 字符 a-z 0-9 和 下划线 _ 。所有名称将自动转换为 小写 。 ...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
数据库查询性能无疑受到了巨大的冲击!传统关系型数据库+NOSQL型数据库,暂时存储的都是结构化类型数据(非结构化数据会经过一系列技术转化为结构化数据),当然,未来肯定还会有大量的非结构化数据存储。