类图转化为数据库表理论解释
社区干货
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 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...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利... 以及各种符号转换的开销,计算也更加高效。我们可以看到,下面负数参加运算的结果也是符合补码的规则的:```txt 00100011 35 + 11011101 -35------------------------- 00000000 ...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集... 高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对...
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...
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基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集... 高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对...
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...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
**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... 存储方式会在一级存储和二级存储之间转换,并且 B-Tree 会持续的分裂或者合并;这就会引发分布式的并发增删查改以及分裂合并等复杂的问题,有机会可以再单独分享下这个有趣的设计。ByteGraph 和 KV store 的关系,类...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## 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... 就是在这张图上运行一个图算法,即图计算。小规模的图可以通过单机来进行计算,但如今随着业务数据量的增大,一般都需要引入分布式计算系统来解决问题,并且需要系统能高效运行各类图算法,做大规模的数据处理。字节...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实... **打平表测试**为了方便对 SSB 数据集进行测试,我们可以通过改写 SSB,将星型模型打平转换为大宽表进行分析> 注:为了确保打平表的执行,需要配置参数 SET max_memory_usage = 20000000000; 此外需要在 ByteHou...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
数据转换工具、数据安全等。 - 大数据分析与发现 - 如数据挖掘、数据统计、基于大数据的业务分析与预测、基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数... 还表现在其**采集范围和内容的丰富多变**,能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的**数据符号**,还囊括了各种如图片、视频、声音等**非规则的数据**。 * 价值(value):**低价值密度**,大量的不相关信息,需要深度分...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
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。基于es倒排索引+宽表模型,数据检索性能大幅度提升,上一组案例效果。,管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有... **该算子是用来做物理Tile和逻辑Tile的转换的。** 如上图最底层的操作,从Table(物理Tile)读出数据转为逻辑Tile;又如上图最顶层的操作,从最终的聚合结果返回给客户端时,要将逻辑Tile转化为物理Tile。1. **Metad...
