图数据库面试问题
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444458&x-signature=D%2B%2BZ3aE%2FbtsHvBNHTBQDJZUkPQQ%3D) 本文将对字节跳动自研的分布式图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...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比... 支持多个场景的问题,同时,还能够节省索引构建资源,加快索引构建,使在线检索服务稳定性得到明显提升。对于用户来讲,在抖音上搜索内容则会又快又准。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... 页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:
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图数据库面试问题-优选内容
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基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
该方法基于向量数据库,补充足够的对话上下文和参考资料,完善与大语言模型进行交互的问答问题(Prompt),其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系... 存储于云数据库 PostgreSQL 版向量数据库中,详细流程如下图所示: 问答阶段 首先问答系统接收用户的提问,同样转换为 Embedding 数据,通过与向量化的问题进行相似性检索,获取最相关的 TOP N 的知识单元。并通过 Pro...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对... 支持多个场景的问题,同时,还能够节省索引构建资源,加快索引构建,使在线检索服务稳定性得到明显提升。对于用户来讲,在抖音上搜索内容则会又快又准。上图是现有的或者主流的大型...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,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的业务特征去选择最合适的数据库系统?这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合适,可能会让业务系统停摆,造成严重经济损失。...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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的业务特征去选择最合适的数据库系统?这个问题非常的重要,因为如果数据库选择不合... 时序数据库 | - 所有数据有强时间属性 | - 物联网IoT- 监控数据 || 图 | - 图数据库 | - 数据描述‘关系’ ...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。* **Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同步中等,在数据达到最终一致的状态后才改为... 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,...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能... 上面几张图从索引算法、量化方式、索引参数以及硬件等维度表示了精度和延迟之间的取舍。最左侧第一张图相对比较了 FLAT、IVF、HNSW 这三种索引算法的计算精度和延迟。向量检索的计算和访存 IO 都非常重,为了提高...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
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,分别代表图片的宽度、高度和颜色。向量数据库中的向量可以是稠密向量或稀疏向量,稠密向量是指向量中大部... 录入到数据库中,供下游使用,包括企业员工的检索访问、企业内部问答访问、配合大模型更加智能有逻辑地回答问题。以企业专属问答知识库为例,将文档片段全部向量化(通过语言模型,如bert等),存到ByteHouse。如果用户...
