问卷调查数据库表设计er图
社区干货
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
Iceberg 相较于 Hive 表是基于设计的文件组织形式实现的上述优点,和 Hive Metastore 把元数据存在 MySQL 上的数据库不一样, Iceberg 是把元数据以文件的形式存在 HDFS 或对象存储上。最上层的 Catalog 也就是表的目... 因此主要的挑战是高频率的 Commit 导致的小文件问题,以及如何保证 OLAP 查询的吞吐和响应时间。下面将详细介绍在该场景下的解决方案。### **数据维护**,系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。3. 数据强一致。我...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
**关系型数据库**将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统... 与关系型数据库相比,文档型 NoSQL 是没有 Schema 的,由于没有 Schema 的特性,可以随意地存储与读取数据,因此文档型 NoSQL 数据库解决了关系型数据库表结构扩展不方便的问题。宽列型 NoSQL 数据库,主要用在大数据...
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... 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部署、上线、运维等各流程安全,将SecDevOps贯彻在平台生命周期中,确保平台他安全性;- 安全认证...
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干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”
来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此)* 没有资源隔离能力因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从...
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案
指有向无环图,具备严密的拓扑性质,有很强的流程表达能力。1. DAG 布局:指根据有向无环图中边的方向,自动计算节点层级和位置的布局算法。## 业务场景以其中一个场景为例:对于任务 test_3 在 2022-09-29 的实... 结合上面存在的问题可得到,主要原因是由于在**复杂链路**情况下,上述需求比较难满足。而在旧版的 DAG 中,针对简单链路和复杂链路的处理是一致的,为此,我们需要设计解决复杂链路场景下的方案。# 功能设计针对上...
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
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,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型数据库有很大提升。传统的关系型数据库是基于表格的数据...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
**Multi-Catalog的架构设计****/** 目前字节跳动的数据湖联邦分析架构采用 multi-catalog模式,由外表的方式转为catalog的方式,如下图所示: 图中上半部分为 **表级血缘** ,只包括一种类型节点,即表节点,比如Hive 表、 ClickHouse 表等。图中下半部分为 **字段血...
OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!
通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力,本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
由外表的方式转为catalog的方式,如下图所示:的数据湖平台。* Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS)* Hudi 使用 Timeline Service机制对数据版本进行管理,实现了数据近实时增量读、写。* Hudi 支持 Merge on Read / Copy on Write 两种表类型,以及Read Optimized / Real Time 两种Query模式,用户可以在海量的低加工的...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve... 过早的投入优化代码或者设计,在后续系统发生变更时,可能会造成精力浪费。* 过度优化:与引擎类系统不同,业务系统通常不需要跑分或者与其他系统产出性能对比报表,实际工作中更多的是贴合业务场景做优化。比如用户直...
