数据库并差交运算图
社区干货
stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗
stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗
分布式数据库TiDB的设计和架构
数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。**2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问...
达梦@记一次国产数据库适配思考过程|社区征文
欢迎Join一起交流探讨,热衷拥抱新知识,旨在技术交流+心得分享->每天译点晓知识。## 简介若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件...
火山引擎新一代数据库的探索与实践
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务...
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数据库并差交运算图-优选内容
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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有任何差错,数据库在所有IT系统中的地位都是重中之重。数据库作为基础软件的重要性不言而喻,各行各业的数字系统都离不开数据库系统。但不同行业特点不同,行业需求也就不同。面对着业界上百种数据库类型,到底应该如何根据自己的业务特征去选择最合适的数据库系统?这...
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... 数据库团队在设计上采用了分层式架构,由高性能网络连接上层的数据库和底层的分布式存储引擎平台。整个 veDB 的架构遵循的基本哲学是分离。首先是计算和存储的分离。如下图所示,veDB 分为计算层和存储层,其中计...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。如今 NoSQL 在字节跳动...
火山引擎ByteHouse:分析型数据库如何设计并发控制?
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 分析型数据库设计并发控制的主要原因是为了确保数据的完整性和一致性,同时提高数据库的吞吐量和响应速度。并发控制可以... 一旦事务成功提交,其写入的数据会被持久化,及时在出现各种系统failure的情况下不丢失。ByteHouse采取的存储计算分离结构,利用了成熟的高可用分布式文件系统或者对象存储(例如hdfs,S3),保证成功事务所提交数据的高可...
[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... 在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
下图是一个简要的 Shared-Storage 架构的分布式数据库架构图。可以看到,我们的系统分为三个层次:- 最上面是代理层;- 中间是计算层;- 最底层是分布式存储层。可以看到三层之间各个节点是通过高速的网络互联,各层计算节点之间是没有直接的网络交互的。最底层的分布式存储层是一个共享...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,[点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/z4VjDaDDbspFz1rIB... 并且更新时没有使缓存失效,缓存的数据很可能是脏数据。最常用的方式是**删除缓存使缓存数据失效**。> 为啥不是更新缓存呢?**性能问题****当缓存的更新成本很高,需要访问多张表联合计算,建议直接删除缓存,而...
一文理解 HyperLogLog(HLL) 算法 | 社区征文
HyperLogLog(HLL) 算法是一种估算海量数据基数的方法,被广泛用于各个数据库产品中。与精确的基数统计算法相比,HLL 具备**可合并性 (mergeability)** ,因而可以方便地对海量数据进行并行计算,被广泛地用于大数据多... 我们统计基数时往往并不要求分毫不差,只需要给出一个具有误差边界的粗略值即可。那么在这种前提下能否节省计算资源呢?HyperLogLog(HLL) 就是这样一种算法,可以在计算结果的精确程度和资源占用之间取得一种平衡。...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
本文就如何利用云数据库 PostgreSQL 版和大语言模型技术(Large Language Model,简称 LLM),实现企业级智能交互式问答系统进行介绍。通过本文,您将学习了解到:交互式问答系统原理、PostgreSQL 向量化存储和检索技术,... 并总结出一份专业水准的回答。 整个 Prompt Engineering 工作流程如下图所示: Prompt Engineering 的工作流程大致可以分为两个阶段:企业内部向量化知识库构建 + 问答阶段。 企业内部向量化知识库构建 将企业知识库...
