数据库er图怎么画一对多
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
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:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 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...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
err6d6jkLEA1VvNReyGfiZfo%3D)作者|马浩翔,火山引擎系统开发工程师 分布式数据库架构简介 相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图不会陌生...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 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...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以 **细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据...
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数据库er图怎么画一对多-优选内容
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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其中主流的商业关系型数据库代表有Oracle、SQL Server、DB2等;主流的开源关系型数据库代表有MySQL、PostgreSQL、MariaDB等。NoSQL,**N**ot **O**nly **SQL**,"不仅仅是SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL数据库又可以细分为KV型NoSQL数据库(以Redis为代表)、文档型NoSQL数据库(以MongoDB为代表)、宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented Generation**... 延时和精度一般是一对互斥的指标,二者无法兼得。 本周精选模板推荐 **模板1:自动同步抖店订单... [(点击文字或图片使用此模板)](https://www.jijyun.cn/apps/processes/602) **使用场景**许多人习惯使用Notion做个人项目管理,但同时还要从中选出每日要做的待办事项,这个动作常常占据一定的时间。...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
> 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**# 前言社区版 ClickHouse 推出了[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 ...
干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术
**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 的情况下,Q... 把向量按照相似度构建成一个图结构,检索变成一个图遍历的过程。常用算法是HNSW。它基于关系查询,并以构建索引时以及构建向量之间的关系为核心,而主要技术则是highway和多层优化方式。这种算法的优点是查询速度快、...
如何在大背景下降本增效,构建超大规模存储架构?
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308461&x-signature=XVyFJFclJIddsf%2FhfQEr%2FuL5J5E%3D) 在日新月异的大数据服务不断涌现的今天,我们可以看到作为数据基础底座的存储服务面临了越来越多复杂... 我们可以听听 B 站日志系统在降本增效的大背景下是如何解决这些问题的。**图存储**是一个非常有技术挑战的存储产品,在一些特定场景中它是不可或缺的,我们特地邀请了小红书的相关技术负责人来为我们分享图存储...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
本文解读了新加坡国立大学马天白教授团队、字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222088&x-signature=8Yaqi6PGuByrtH4ERML8iBs6uAg%3D)上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展...
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术
对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相... 也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,检索时首先计算出最近的 k 个聚类中心,再在这些聚类中心中计算出最近的 k 个向量。这种索引的优点是构建速度快,因为构建时只需要多一个 training 的过程。相比于其...
火山引擎ByteHouse:ClickHouse如何保证海量数据一致性
上图为ByteHouse企业版管理平台功能架构图。从该功能架构图可以看出,ByteHouse核心能力都是依赖ClickHouse集群,对于集群节点多、数据计算量大的业务场景,容易出现节点状态不一致的问题,因此保证ClickHouse集群间的... 由event engine将任务分发对应的handler执行,统一管理所有下发任务的生命周期,并提供异步重试、回滚补偿等功能。流量汇总到event engine以后,会让服务后续的业务扩展更加便捷。- 其次,对于比较复杂的任务请求,我...
