数据库的系统模型图
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...
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=1715358035&x-signature=p6n3MBhFz%2B%2Fo7Eg8D%2BN6FusOKMk%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。...
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
这引进了当今向量数据库系统,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...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。... 会对数据系统造成稳定性相关的影响。特别是在导入非结构化数据这类场景,有计算 embeeding 这类高耗时的操作。为了避免单一用户的突发写入占用过多资源影响其他用户,VikingDB 引入了quota 和异步多队列机制来保证租...
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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... 如下图: 点击右下角的确认订单,进入到确认订单页面,请点击 我已阅读并同意《文档数据库 MongoDB 版服务条款》 ,然后点击立即购买,等待一会儿完成创建。 步骤2:设置连接管理等待集群可用之后,点击到实例详情页,选...
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...
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...
自建高性能数据库-选型与性能测试
单一种类的数据库已经无法满足现代应用的需求,因此各类专门构建的数据库应运而生,包括关系数据库、键值数据库、文档数据库、内存中数据库、图形数据库、时间序列数据库、宽列数据库和分类账数据库等等。 随着数据网... 需要根据实际业务选择合适的数据库产品。 数据库类型 数据库特点 应用类型 数据库产品 关系数据库 数据准确,连续性高,对事务支持,无限制索引。 传统应用程序、ERP、CRM 、交易系统、数据仓库 PostgreSQL、MySQL、M...
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:...
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...
【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/2083)**使用场景**企业、政府机构等组织内部签署协议、合同、申请表等文件,常常需要同步到SQL Server数据库中保存,还需要在e签... [(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SQ...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
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... 支撑着整个业务体系的发展。从在线数据角度看,1000 万个容器构成了超过 10 万个微服务,这些微服务在线上运行期间会产生大量数据。在 2020 年,字节跳动的在线数据量级达到 EB 级;到 2021 年 5 月份,字节跳动数据...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
这么做无非是把外边的多套子系统称为子模块,取消了原本的后台数据同步机制,整合到一个黑盒里,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... 原本很多系统采用的是Volcano模型(open-next-close语义,参考[Volcano](https://ieeexplore.ieee.org/document/273032/keywords)),传统Volcano模型是典型的tuple-at-a-time的处理方式,CPI比较高,且无法做loop pipel...
