图数据库有多少个
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
图数据的分析和计算需求也逐渐显现。在这篇文章中,将从 ByteGraph 的适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍,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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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...
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字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以此实现血缘查询。## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGrap...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
**●** 数据血缘任务周期性的拉取所有在运行任务的配置信息,调用平台的API拉取对应任务相关的配置或者SQL**●** 对于SQL类型的任务会调用另外一个解析引擎服务提供的解析能力来去解析数据血缘的信息**●** 再和元数据平台登记的资产信息相匹配,最后构建出一个任务资产节点的上下游,把这个任务资产节点和表资产节点之间的边更新到图数据库中去。 **在实时更新的时候,我们有两种方案:** **方...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
没有便捷、友好的数据组织形式,来一站式的管理各类存储、计算引擎的技术与业务元数据 - 数据消费者: 各种引擎之间找数难,元数据的业务解释零散造成理解数难,难以信任- 技术痛点: - 扩展性:新接入一类元数据时,整套系统伤筋动骨,开发成本月级别 - 可维护性:经过一段时间的修修补补,整个系统显的很脆弱,研发人员不敢随便改动;存储依赖重,同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本...
使用 ES 构建(以图搜图、以文搜图)图文检索应用
用户通过输入文字描述或上传图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片。输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模型,向量检索采用火山引擎云搜索服务在海量图片特征中进行快速搜索。 步骤一:准备环境登录云搜索服务控制台,然后创建一个 7.10 版本...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&scene=21#wechat_redirect)。新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存储层替换成了Apache Atlas。然而,当我们把存量数据导入到新系统时,...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
### **火山引擎****向量数据库****技术演进之路**- **存算分离的** **分布式架构** **搭建**在抖音集团内部,早期的向量化检索引擎是围绕搜索、推荐、广告业务来构建的,由于这些业务天然具有极大的数据规模,因此从一开始,就需要思考如何在向量索引中支持百亿数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于1亿条128维的Float向量,不考虑任何辅助结构,就需要100000000 * 128 * 4 byt...
使用火山引擎云搜索服务构建搜图应用(以文搜图/以图搜图)
pip install -U elasticsearch7==7.10.1 # ES向量数据库相关 pip install -U pandas #分析splash的csv ```**数据集准备**我们选择 Unsplash 作为图片数据集,详细介绍请参考:https://unsplash.com/data。在此示例中,我们选择下载 Lite 数据集,其中包含约 25,000 张照片。下载完成后会获得一个压缩文件,其中包含描述图片的 CSV 文件。通过使用 Pandas 读取 CSV 文件,我们将获得图片的 URL 地址。...
