图数据库典型场景
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
而在离线场景下,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... **场景使用伪码举例**构图完毕后,我们就可以把业务逻辑通过 Gremlin 查询语言来实现了;为便于大家理解,我们列举几种典型的场景为例。* 场景一:记录关注关系 A 关注 B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:列存和行存的区别主要是在存储时将多行数据的相同colum...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。- 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。- 目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:- 服务 2000+ 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)- 1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
典型场景:* **风控反作弊**:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。* **推荐模型**:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:* 服务 **2000+** 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)* **1000+**图数据库集群* 日均运行 **1...
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字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。 - 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:- 服务 2000+ 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App) - 1000+ 图数据库集群 - 日均运...
业务中台数据一致性方案|社区征文
本文将结合常见的电商下单场景来说明业务中台数据一致性方案。# 数据一致性原理预备知识在探讨业务中台数据一致性方案之前,我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保证数据的一致性将会遇到什么样的问题。## 1、本地事务事务的...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:...
应用场景
场景地图定位业务中需要实时了解当前定位坐标信息,提供 PostGIS 地理库等插件,提供最佳路径计算、路径规划、地理位置信息存储和处理等基础服务。 传统企业转型场景传统企业向互联网、物联网、移动端转型中遇到 JS、JSON 等数据类型,在现有基础上以最少量改动实现代码快速迭代、完成新功能很重要。通过外部数据包装器(Foreign Data Wrappers,简称 FDW)打破 NoSQL 和 BigData 障碍, 使用 SQL 开发方式快速进入新领域,实现数据库架构...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
# 向量数据库的崛起与多元化场景创新## 前言:> 在如今的数字时代,数据被称作金子,对企业、科学家和管理者都有很大价值。但是,随着数据规模的不断增长,高效的管理、存储和检索数据变得越来越复杂。这引进了当今... **典型的三大向量数据:****图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本...
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... 向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用,用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎Byte...
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=MzkwMzMw... 特指解决某些业务场景,给用户直接暴露前端使用的Web类系统。 **优化之前,首先应明确优化目标** 。与引擎类系统不同,业务类系统不会追求极致的性能体验,更多是以解决实际的业务场景和问题出发,做针对性的调优,...
应用场景
应用场景Bio-OS生信分析平台端到端贯穿生信分析Preprocessing-Processing-Postprocessing全生命周期,能够用于生信数据从样本到报告的全部分析过程,其以 workspace 为工作核心,基于开放兼容的技术架构,帮助生信从业人员实现分析流程可重入、研究结果可复现、操作过程可追溯、知识可沉淀和传播的目标。典型应用场景如下: 生信数据传输、存储、管理和展示 生信二级分析 生信三级分析 论文、书籍等典型生信研究复现 科研论文投...
