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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135667&x-signature=UZmx1BLAP1p1BjJEFtJBoW8i5dM%3D) 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...

[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... 数据排列结构如下图所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e16f7264796645db9dc2fa09c6b38df8~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)列存和行存的区别主要是在存储时将多行数据的相同colum...

一步搞定项目changelog的生成和实时通知

在用户 npm publish 的过程中,主要涉及 publish 过程中的两个钩子,prepublishOnly 和 postpublish 。有了相应的钩子,我们就可以针对钩子触发的时间节点,对整个功能做大致分配。项目发布前生成CHANGELOG.md,项目发布后实时通知到对应群组。 如图【1.1】,整体方案分为2大模块,生成 CHANGELOG.md 模块和飞书机器人通知模块,两个模块独立存在,命令使用不会互相影响。* 生成 CHANGELOG.md 模块:该模块主要在 conventional-chan...

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:![](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...

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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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[数据库系统] 业界列式存储浅析
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电商业务部署及数据库上云
近些年随着云计算、大数据等行业的高速发展,电商业务上云逐渐成为主流。本文为您介绍电商业务部署以及数据库上云的相关操作,指导您搭建数据库、部署业务及数据迁移等。 注意 本文仅为演示操作,文中出现的所有截图、费用等均为示例信息,无实际意义。您在实际操作中请以控制台展示为准。 方案介绍数据库上云有如下两种场景: 场景一:把火山引擎云服务器上自建数据库中的数据,通过火山引擎数据库传输服务DTS,迁移至火山引擎云数据库...
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图数据库rdf-相关内容

打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文

如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7b57f139039d4a89bf24174b6ce9e92a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-sign... 没有复杂的计算逻辑(相对于数据库来说,计算逻辑非常简单)。在这种情况下,选择存储计算一体化架构是最佳选择,因为它简单易用、性能高、延迟低,并且足以满足需求。这种架构能够提供高效的数据处理,适用于需要快速、高...

达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文

否则执行sql会抛出视图或表不存在,字段列名不存在的异常。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0b992f4419994e2fa9f6ed6699f72c03~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超长**。于是,查看了MySql中那些字段的类型及长度,都是varchar(50) 。这里应该是迁移有些字段,须在DM数据库中增加...

基于Prometheus的企业级监控体系探索与实践|社区征文

下图为员工APP中收到的告警信息。![IMG_4395 2.jpg](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/394d776557ef4731818780cb1ae60306~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) # Prometheus集群能力增强Prometheus自身的时序数据库TSDB是一个单机的数据库,不支持分布式是其天生的劣势。当你的metrics 数量足够多的时候,单机Prometheus就显得捉襟见肘。Prometheus中的内存使用量与存储的时间序列数量成正比,并且随着时间序列数量的...

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深入浅出分析云原生微服务的技术结构和架构设计 | 社区征文

如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/aa1c99b9e43a4402b14d9bdf1eb061fd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signa... 而不再自行搭建存储系统或部署数据库软件。[Info原文链接:https://xie.infoq.cn/article/f1944d31d2a5467968057e9dd](https://xie.infoq.cn/article/f1944d31d2a5467968057e9dd)

一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文

整体流程如图1![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/121ce239d13c4a0a9d0efb52502e7e51~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135675&x-si... 但是Kafka本身不是一个数据库,不支持SQL查询,也不支持数据的索引和聚合,因此在数据分析方面的能力有限。另外Kafka是一个基于事件的系统,不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和...

我的 2022 云原生修炼之路 | 社区征文

向量数据库 milvus https://github.com/milvus-io/milvus-docs![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/62dcfac351db48c79123c5cde5668767~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 下一代容器 WasmEdge https://github.com/WasmEdge/WasmEdge![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/625c2ae169524b7bac40a0d804a1f3cb~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 星汉未来 https://...

大数据技术探索:学习、应用与未来趋势 | 社区征文

提供了很多的图表和仪表板设计作用。它支持大规模数据的可视化和互动,并具有用户友好页面和拖拽操作。Power BI:Power BI是微软提供的商务智能工具,有着强大的数据可视化和报表功能。它可以连接各种数据库,并提供互动式可视化和自定仪表板。Apache Superset:Apache Superset是一种开源的数据可视化和仪表板工具,适用大数据集的可视化和实践。它有灵活的查询和可视化选项,并提供各种数据库。下面是一个使用Python编程语言和Matp...

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...

自建高性能数据库-选型与性能测试

可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandra 图数据库 针对强关系数据,优化查询和遍历。 欺诈检测、社交网络...

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