其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett ...
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...
其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett...
他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、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...
其理论基础是基于IBM 研究员 E.F.Codd 博士在1970年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着2000年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了NoSQL数据库技术,其理论基础主要是由Eric Brewer提出的CAP定理以及Dan Pritchett提出的BASE原则...
下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
数据库的计算引擎是用来处理计算逻辑和事务逻辑的,一些核心的模块包括:- 接入层- Query Engine- Buffer Pool- 日志子系统- 事务子系统- 锁子系统可以这么说,缺了上述任意一个模块都很难构建出一个具有完备 ACID 特性的关系型数据库。了解关键子模块后,我们来看看计算层的数据模型。对于用户或者后端应用开发者来说,数据库可能是用户、数据库和数据表的一个集合;但是对于数据库开发者来说,数据库本质是内存...
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。由于向量数据库能够高效存储和检索模型生成的向量,从而提供语... 大概需要 1MB 来存储近邻关系),即一次访存需要 9MB。在单实例带宽 30GB/s 时,单实例极限吞吐 QPS 即为 3333。**高效的过滤检索**前面所讨论的是纯 ANN 索引的性能问题,但在实际业务场景中,向量检索经常需要...
并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍 从数据模型角度看,图数据库内部数据是有向属性图,其 **基本元素是 Graph 中的点(Vertex)、边(Edge)以及其上附着的属性** ;作为一个工具,图数据对外提供的接口都是围绕这些元素展开。**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...
## 笔者介绍笔者介绍,近几年的工作内容都与数据库和大数据相关,公司的市场定位 为客户提供数据智能一体化的解决方案,笔者的工作主要围绕公司的旗舰产品做一些售前、售中、售后的事情 ,主要是DBA和技术支持。工作... ERP、CRM、OA、交易系统、分析系统都属于这个范畴,信息系统建设方案的特点主要是解决某一个业务的问题,并且充分了解清楚业务的问题,关键是数据模型上考虑设计妥当,可以满足未来发展的潜力需求。一般采用关系模型建...
以便query能选择最优的projections进行查询;1. 使用不同的coding算法重度压缩列;1. 构建基于列存的优化器和执行器;1. 使用有重叠的projections 来提升性能和获取高可用;1. 使用snapshot isolation,避免2PC 和 query时加锁;### 数据模型C-Store 支持标准的关系型数据模型,一个数据库包含多张表,每张表包含多个attribute(column)。数据在C-Store里面不是根据逻辑数据类型进行物理存储的。反之大多数rowstore是直接存储...
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,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒...
用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。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,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富...