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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我们称之为 ByteGraph。**ByteGraph 的数据模型和 API****数据模型**就像我们在使用 SQL 数据库时,先要完成数据库 Schema 以及范式设计一样,ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更...

分布式数据库TiDB的设计和架构

xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。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... |TiDB整体架构### TiDB ServerSQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负...

分布式数据库TiDB的设计和架构

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字节跳动数据库的过去、现状与未来

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。**业务增速快,诉求不断变化。** 如上图所示,近 3 年内,字节跳动的数据量迎来了近 100 倍的增长,业务对数据的诉求也产生了一些变化。一开始客户只需要几 TB 或几十 GB 的数据,到一年两年后,他们就要求...

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图数据与数据库设计-优选内容

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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。并发控制可以防止多个事务同时对同一数据进行修改,导致数据不一致的情况发生。通过合理的并发控制策略,分析型数据库可以在保证数据一致性的前提下,最大限度地提高数据库的并发处理能力,从而提高整体性能。此外,并发控制也可以...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

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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

数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。3. 数据强一致。我们的客户希望数据能够实现原子...

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VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

VikingDB 基于大规模云原生架构设计,在基础设施层面做了大量开发工作,以降低用户的使用、运维成本:* 弹性调度:单租户支持千级别数量的索引,单库百亿候选,用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请求规模弹性扩缩容,且不同租户之间具有可靠的隔离机制,从而为用户提供了稳定的毫秒级检索能力。* 索引管理:支持自动调参,用户无需关注索引参数即可获得最佳的索引性能;支持自动分片,完全免除用户的运维负担。* 企业...

数据技术探索:学习、应用与未来趋势 | 社区征文

这包括数据清理、数据互换、缺失值处理等。保证数据质量与精确性对可视化结论的可信度尤为重要。**选择适宜的可视化工具**:根据您的数据种类和要解决的问题选择适宜的可视化工具。常见的工具包括数据可视化软件(如Tableau)、Power BI)、编程语言(如Python里的Matplotlibib、Seaborn、Plotly和R里的ggplot2)等。**视觉元素设计**:为了科学地传送数据数据,我们应该细心选择视觉元素。这包括选择适宜的表类型(如柱形图、折线...

干货|字节跳动数据血缘谱升级方案设计与实现

每天近万的字节员工在此查找所需数据数据通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > > > > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。> > > > ![pic...

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

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:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bc50dc4519a14312bdb4dfa25da7fc1b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753264&x-signature=9NePrTRxg1p2dRgpPlHz%2BhJajv8%3D)随着人工智能时代的来临,我们要更有效的解决象、语音和视频等各种非结构化...

ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程

展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势1. 可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据仓库解决方案,您可以高效地存储和处理大量数据,确保可扩展性和可靠性。1. 自动化工作流管理:Airflow 的直观界面通过可视化的 DAG(有向无环)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与 ByteHouse 集成,...

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