信息系统数据库模型图
社区干货
[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... 在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache的使用效率;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...
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
数据库系统,能够反转数据解决与分析的方式...随着大模型的兴起,向量数据库越来越成为开发者关注的重点。## 一、概述:随着人工智能时代的来临,我们要更有效的解决图象、语音和视频等...
分布式数据库TiDB的设计和架构
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/125153dda2484d44bd7a1cba22f0c5e1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012438&x-signature=C5J1sDZIRAg3GnPaDoXuUO12fUA%3D)第十二期技术夜校分享嘉宾是DBA大咖——Xiaoyu他拥有10年+互联网数据库运维经验、在游戏、电商、OTA行业从事过DBA运维工作、在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
VikingDB 支持了平台化、无服务化、数据生态的融合等;* 性能层面:为了极致的延迟和成本,支持了 Int4/Int8/fix16 等多种量化方式、基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支... 通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能够高效存储和检索模型生成的向量,从而提供语义上更具有相关性的检索结果,因此向量数据库成了 ES 之外的 RAG 必不可少的检索工具,RAG 也成为了向量数...
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基于 ES 的分布式向量数据库
k-NN 向量数据库可以提供大规模分布式能力,为用户带来可扩展数量级的向量搜索。本文介绍在大模型时代下的原生向量搜索和数据库的背景和应用场景。 背景信息随着音视频、推荐等新兴领域应用的发展和对大模型场景的需求,引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索势在必行。ES 在全文检索的基础上增加向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等),向...
MongoDB文档数据库创建及简单的CRUD
前言 MongoDB 本质上还是一个文档数据库,具有很强的横向扩展能力,以及灵活模型,特别适合迭代开发,数据模型多变场景。在本教程中,您将学习如何创建 MongoDB,并使用客户端连接,生产数据并进行查询。 关于实验 预计部... >>> >>> >>> import pymongo>>> pymongo.version'3.12.0'3.2 使用驱动连接MongoDB在Python 交互模式下运行如下代码查看client相关信息 python from pymongo import MongoClienturi = mongodb://root:xxxxxx@mongo...
【模板推荐】玩转SQL Server数据库自动同步
[(点击文字或图片使用此模板)](https://www.jijyun.cn/apps/processes/1932)**使用场景**当钉钉有员工打卡时,系统自动获取员工花名册信息,并将打卡人的姓名、打卡时间、工号等考勤信息自动传输到SQL Server数据库表中保存,无需人工干预。通过这种自动化考勤管理方式,企业能够大幅降低管理和备份成本,提升考勤准确性和工作效率,进一步加强企业内部管理和控制。 **适用人群:**行政、管理人员**推荐...
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...
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:...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:- 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视频等都是应用。- 中间层是数据库中...
基于云数据库 PostgreSQL 版构建智能交互式问答系统
其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过一些算法转换为向量化的 E...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年,伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这 4 年间,公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 **1000 万** 。这 1000 万个容器筑成了字节...
【通俗讲解】向量数据库的崛起|社区征文
在GPT模型的限制下,开发者积极寻找创新的解决方案,其中向量数据库就是一种引人注目的选择。概念的核心思想是将文本转换为向量,然后将这些向量存储在数据库中。当用户提出问题时,系统将问题转换为向量,然后在数据库中搜索最相似的向量和上下文,最终将相关文本返回给用户。以一个实际应用场景为例,假设我们有一份大量文档需要GPT处理,比如培训资料或操作手册。首先,我们可以将文档的所有内容通过Vector Embedding转化为向量,然后...
