数据库实体关系图题
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
对于非数据库专业人士,选择复杂度非常高。本文的目的就是要尝试回答这个重要且复杂的问题。如果您计划将 IT 业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎云数据库服务,为业务应用打造坚实的数据库底座。### 数据库发展与类型简介数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS...
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。其最... 图NoSQL数据库主要用于处理‘关系’数据。这里的‘关系’不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系)等等。这类数据用关系...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,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... **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...
NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文
一个cell内可能包含多个实体或含义,比如「Beijing, China」或「200 km」;同时,为了很好地泛化到其它领域的数据,该数据集测试集中的表格主题和实体之间的关系都是在训练集中没有见到过的。The Air Travel Information System (ATIS):ATIS是一个年代较为久远的经典数据集,由德克萨斯仪器公司在1990年提出。该数据集获取自关系型数据库Official Airline Guide (OAG, 1990),包含27张表以及不到2,000次的问询,每次问询平均7轮,93%的...
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数据库实体关系图题-优选内容
数据库实体关系图题-相关内容
隐私计算团队荣获第十届国际iDash大赛机密大赛赛道冠军
来识别基因样本和基因数据库之间的亲属关系。Jeddak团队通过分析基因数据的特征,提出了亲属关系判别算法,以及相应的基因数据编码方式和高性能密文计算方案。不仅能够高效处理基因组数据,还适用于各种高维度的隐私数据密态分析。 机密计算赛道方案 机密计算赛题是加固并优化现有的基因组推断算法PanGenie,以提高其在处理人类基因数据过程中的计算性能与数据安全。目前,变异感知的泛基因组图(Variation-aware Pangenome Graph)已...
社区征文|ChatGPT教我如何面试
来帮助开发人员解决多线程编程中可能遇到的并发问题。###### Q:什么是IOC?IOC(控制反转)是一种软件设计模式,它通过将对象的创建和依赖关系的管理交给容器来实现松耦合。这种模式的目的是为了减少程序之间的耦合... 乐观锁和悲观锁是两种不同的数据库锁定机制。乐观锁假定在大多数情况下,数据库中的数据不会被其他用户更新,因此它尽可能地允许多个用户同时对数据进行操作。当用户希望更新数据时,系统会检查该数据是否已被其他用...
BitEngine
数据库ClickHouse的一部分。BitEngine 底层基于 MergeTree Family 存储引擎,并在此基础上引入了 BitMap64 类型,开发了系列相关运算函数。BitEngine 提供的 BitMap64类型适合表达具有特定关系的大量实体ID的集合,将... 无法最大化体现自身优势的问题。不使用字典编码,仍然可以使用 BitEngine 的函数和聚合函数。 注意 BitEngine 不支持 HaUniqueMergeTree 引擎,只支持默认的 HaMergeTree 或 MergeTree 引擎类型。 基本用法 下面以...
【QCon门票福利】LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践
**演讲题目:解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术**向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用,用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎 ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进,提出了全新的向量检索功能设计思路,满足业务对向量检索稳定性与性能方面的需求。演讲提纲:...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
产出关系等,进一步的理解和信任数据。另外,Data Catalog系统中的各类元数据,也会向上服务于数据开发、数据治理两大类产品体系。在大数据领域,各类计算和存储系统百花齐放,概念和原理又千差万别,对于元数据的采... 图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产...
干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
每个簇包含一位种子作者及多位与之关联作者。  **圈层生产流程:**数仓的天级 Hive 表以定时任务的方式将 Hive 表内数据按照分区导入 RDS(MySQL) 数据库,同时预计算脚本...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
常用的方法包括使用图谱、关系数据库、文档数据库等技术,将实体、属性和关系进行组织和存储。可能遇到的瓶颈问题:知识表示的灵活性:可以设计灵活的数据模型和图谱结构,以适应不同类型的知识。例如,使用实体-属性-关系(EPR)模型或资源描述框架(RDF)来表示知识,以支持多样性的关系和属性。**4.知识补充和更新:** 搭建知识库后,需要持续进行知识的补充和更新。这可以通过自动化的方法,如基于规则或机器学习的实体关系抽取,以及...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造... 所以我们在图数据库的操作入口增加了一个新的批量查询的方法,通过这种方式对血缘节点进行批量查询,来进一步提升性能。同时Atlas在查询血缘节点回来之后,需要进行一个映射,映射到具体的实体上去拿回它的一些属性,在...
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研... 所以我们在图数据库的操作入口增加了一个新的批量查询的方法,通过这种方式对血缘节点进行批量查询,来进一步提升性能。同时Atlas在查询血缘节点回来之后,需要进行一个映射,映射到具体的实体上去拿回它的一些属性,在...
