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旅行社信息数据库的设计图

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分布式数据库TiDB的设计和架构

也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。数据库技... 整个 TiDB 集群的元信息管理模块,负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构,提供 TiDB Dashboard 管控界面,并为分布式事务分配事务 ID。PD 不仅存储元信息,同时还会根据 TiKV 节点实时上报的...

分布式数据库TiDB的设计和架构

在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用...

字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更加简单,基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图,我们称之为“构图”过程。比如在前面提到的,如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元素,通常反映的是静态信息**。在 ByteG...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?

> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 提交时间等信息)。随着数据的增长,元数据本身数量级也会线性增长,不能丢失并且需要高可用,所以需要一个分布式存储/数据库的方案。我们选择了成熟的分布式key-value数据库的作为ByteHouse的元数据的存储方案,通过抽...

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分布式数据库TiDB的设计和架构
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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去... 我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用云存储、对象存储这样的...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用...

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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模也大有不同,其中关系型数据库管理系统是所有数据库中使用最广泛的一类。 同时,根据卡内基梅隆大学维护的全球数据库信息库(dbdb.io)显示,数据库系统种... 时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型NoSQL数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图NoSQL数据库主要用于处...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计

我们设计了 Krypton(HSAP),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... **统计信息与 Query Cache**1. **Query Cache**1. **Cache Maintainance:** 为了防止使用过期的数据,在 Cache Key 中加入了版本号的信息,并且后台有个线程定期的与 Meta Server 中的数据版本进行对比,并...

火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计列式存储

也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是一种数据库的物理存... 一是整个 Part 包括 rows/schema/column data 在数据文件中的 Offset 等元信息,这部分信息持久化存储并被计算节点缓存二是实际的数据信息,这部分信息包含实际的 column bin 数据/column mrk 数据/Map key bin/Ma...

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能够高效存储和检索模型生成的向量,从而提供语义上更具有相关性的检索结果,因此向量数据库成了 ES 之外的 RAG 必不可少的检索工具,RAG 也成为了向量数... VikingDB 基于大规模云原生架构设计,在基础设施层面做了大量开发工作,以降低用户的使用、运维成本:* 弹性调度:单租户支持千级别数量的索引,单库百亿候选,用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请...

[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... 再加上RCFile主要是为了sequential data scan设计的。它没有任何索引,也不能充分利用query提供的语义信息跳过不需要的数据。因此,该存储格式第二个主要的缺陷是数据读取效率被index和复杂数据类型不能分解的列两个...

加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用

近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存... 信息检索、RAG 与知识库等领域进行合理的技术选型和规划。主要内容:* AI 原生、云原生的向量数据库是怎样的+ 不止 RAG——AIGC 时代的向量库应用+ AI 原生的能力推导+ 大规模云原生架构设计要点* 极端性...

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