数据库对象背景图高级
社区干货
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
## 背景若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件...
无恒实验室联合GORM推出安全好用的ORM框架-GEN
# 背景数据库操作是大多数程序员必不可少的工作, GORM 作为一个拥有 25k star 的项目已经是 Go 语言操作关系型数据库的首选。- 由于 GORM 中提供了很多 interface{} 形式的参数,这让程序员很容易误用,导致线... 关联关系等高级用法,更多案例请参考 https://github.com/go-gorm/gen#readme4. ## 自定义SQL查询自定SQL的安全性是所有ORM最难解决的问题,GEN使用模板注释的方法完美解决了这个问题,只需要将SQL注释到interfa...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
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(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层... KMeans中计算对象是向量,我们怎么将query向量化?很简单,就是把表T的所有列当作一个向量,**类似于NLP中常见的bag-of-words模型**,然后把query里访问的列对应的位置置为1,其余置0。例如表T = {a, b, c, d, e},向...
特惠活动
数据库对象背景图高级-优选内容
数据库对象背景图高级-相关内容
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层... KMeans中计算对象是向量,我们怎么将query向量化?很简单,就是把表T的所有列当作一个向量,**类似于NLP中常见的bag-of-words模型**,然后把query里访问的列对应的位置置为1,其余置0。例如表T = {a, b, c, d, e},向...
数据库小版本发布日志
缓存数据库 Redis 版会不定期发布代理(Proxy)节点和数据(Server)节点的小版本,来丰富产品功能或修复已知缺陷,提升使用体验。本文汇总了 Proxy 和 Server 小版本的更新说明供您参考。 背景信息代理节点代理节点(Proxy Node)是缓存数据库 Redis 版实例的代理服务器节点,用于实现 Redis 实例内部的高可用。同时 Proxy 节点还能识别和转发用户的读写请求,可以根据参数设置将请求发送到主节点或只读从节点,从而实现读写分离。更多关于...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
**云原生数据库** 、 **分布式数据库** 等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同... 不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系)等等。这类数据用关系型数据库很难处理,特别是在互联网海量数据条件下更复杂,...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火... **《VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用》**谢剑桥|火山引擎向量数据库高级工程师向量数据库是解决海量非结构化数据检索与分析问题的行业共识,我们从 19 年解决大规模分布式向量检索问题,到推...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用云存储、对象存储这样的系统来管理。*...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种类繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间复杂的社交关系,同时根据用户点赞、关注等行为进行智能推荐,我们需要用图进行管理。再如抖音电商商城设计订单、库存等数据,这些信息适合用关系型结构化的结构表达。除此之外抖音还存在大量结构化和非结构化数据,如用户上传的图片、视频,这些信息适合用云存储、对象存储这样的系统来管理。**业...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
**背景与介绍**结构时,DTS 会检查迁移或初始化账号是否具备相关权限(如 MySQL 5.7 的账号需具备 super 权限、MySQL 8.0 的账号需具备 set_user_id 权限等),并根据权限检查结果来设置对象 DEFINER,具体规则如下: 若具备相关权限,迁移或初始化至目标库后,这些对象的 DEFINER 将与源库保持一致。 若不具备相关权限,迁移或初始化至目标库后,这些对象的 DEFINER 会被转换为迁移或初始化账号,且 SQ...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
时序型NoSQL数据库主要应用在一些与时间强相关的数据模型,例如IoT、监控数据等场景。对于时间序列相关的数据,时序型NoSQL数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型NoSQL数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图NoSQL数据库主要用于处理‘关系’数据。这里的‘关系’不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与...
