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...
仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保证读写性能、支持事务一致性,又适用大规模的数据计算,为用户提供极速分析体验和海量数据处理能力,提升企业数字化转型能力。# 列式存储介绍分析型数据库中的列式存储,是... ByteHouse 还在元数据管理、自研表引擎等技术点深度优化,为用户提供更极致的分析体验。 点击跳转[ByteHouse]( )了解更多
# 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... 软件系统永远摆脱不了随硬件系统的演化而不断演进的宿命,其使命就是最大化压榨硬件。随后的几年,由于CPU提速比磁盘带宽的提升快得多,导致两者gap越来越大,面临TB级别的数据仓库的出现,存储侧数据模型急待变革,而列...
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),非关系型数据库(No... 是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结...
# 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... 软件系统永远摆脱不了随硬件系统的演化而不断演进的宿命,其使命就是最大化压榨硬件。随后的几年,由于CPU提速比磁盘带宽的提升快得多,导致两者gap越来越大,面临TB级别的数据仓库的出现,存储侧数据模型急待变革,而列...
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),非关系型数据库(No... 是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结...
商家越来越意识到完善的物流系统对电商的成败起着决定性作用。 现如今许多大大小小的电商公司都在使用自己比较认可的一套ERP系统,包含销售管理、订单管理、生产管理、库存管理等多个板块,形成一体式业务... 目前已经接入100+款应用系统,它可以与企业的各种自建或者第三方业务系统对接,包括客服系统,CRM系统,网站数据分析系统,电子商务系统,物流管理系统,企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动...
对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在... 数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 ![picture.image](...
格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。... 字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析...
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... ```说明:这里的groupId坐标参数,可由使用者自行在nexus中upload创建声明,然后在pom.xml中引入相关坐标即可。扩展:若是需要从本地deploy到nexus或是先获取本地仓库.m2的包->nexus仓库的包->aliyun maven仓库的包...
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... 为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理...
**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)** , ... 是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重分析决策支持,并且提供直观易懂的查询结...
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资... 企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录...