Advertisement

大数据存储与分层策略详解（七）：ByteGraph——字节跳动的万亿级图数据库技术、应用和挑战分析.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料详细介绍了ByteGraph，字节跳动研发的万亿级图数据库技术，探讨其在数据存储与分层策略上的创新实践及面临的挑战。 大数据存储及分层实践-7-5 ByteGraph：字节跳动自研的万亿级图数据库及其应用与挑战。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 大数据存储与分层策略详解（七）：ByteGraph——字节跳动的万亿级图数据库技术、应用和挑战分析.zip
    优质
    本资料详细介绍了ByteGraph，字节跳动研发的万亿级图数据库技术，探讨其在数据存储与分层策略上的创新实践及面临的挑战。 大数据存储及分层实践-7-5 ByteGraph：字节跳动自研的万亿级图数据库及其应用与挑战。
     
  • 央企Oracle数据库国产化替代的挑战与策略分析.pdf
    优质
    本文探讨了中央企业在进行Oracle数据库国产化替代过程中面临的挑战，并提出了相应的应对策略和实施方案。 央企Oracle数据库国产化替代难点与路径研究.pdf探讨了中央企业在将现有的Oracle数据库系统替换为国产数据库过程中遇到的挑战及可能采取的战略措施。报告深入分析了技术迁移中的关键问题，并提出了相应的解决方案，旨在帮助相关企业顺利完成从国外软件到国内自主产品的转换过程。
     
  • SQL千万级的大数据分表技术
    优质
    本文章深入探讨了在处理大规模数据库时采用SQL进行千万级别数据分表的技术与策略，旨在提高系统性能和可维护性。 SQL在处理大数据分表以及千万级数据的删除操作（例如一次性删除百万级别的记录）时需要特别小心。这类任务通常涉及到数据库性能优化、查询效率提升及确保数据完整性的复杂考量，以避免对系统造成过大负担或潜在的数据丢失风险。正确实施这些策略不仅能够提高系统的稳定性和响应速度，还能有效防止因不当操作引发的各种问题。
     
  • 大数据分析在技术领域面临的挑战概述
    优质
    本文探讨了当前技术环境下，大数据分析所面临的主要难题与障碍，包括数据安全、隐私保护以及高效处理海量信息的技术瓶颈等。 技术领域的挑战 1. 对现有数据库管理技术的挑战：传统的数据库部署无法处理数TB级别的数据，并且对高级别的数据分析支持不够好。随着数据量的迅速增长，传统数据库的技术能力将面临严峻考验。 解决这一问题的关键在于如何构建全球级分布式数据库（Globally-Distributed Database），该系统需要能够扩展至数百计的数据中心、上百万台机器以及处理数以万亿计的行数据。 2. 经典数据库技术忽视了多类别数据的问题：SQL语言在最初设计时并未考虑非结构化数据的需求，这使得传统数据库难以应对日益复杂的现代数据分析需求。 3. 实时性带来的挑战： 对于一些应用如数据仓库系统和商业智能（BI）工具而言，处理时间的延迟是可以接受的。然而，在大数据时代，实时性的要求成为区分大数据技术和传统技术的关键因素之一。 网络架构、数据中心以及运维面临的挑战： 随着人们每天产生的数据量呈爆炸式增长，但就存储这些海量信息的技术进步却相对滞后，并且增加了数据丢失的风险。 如此庞大的数据规模首先在存储方面就是一个巨大的难题。为了支持未来的大数据发展，硬件的更新速度必须加快。
     
  • 大数据分析及可视化技术实战应用.pdf
    优质
    本书详细介绍了大数据分析和可视化的最新技术和方法，并通过实际案例讲解了如何将这些技术应用于解决具体问题。适合数据分析人员和技术爱好者参考学习。 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 由于文档名称重复了多次，这里将其简化为： 1. 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 2. 该PDF文件深入探讨了大数据分析以及如何通过有效的可视化手段来展示复杂的数据信息。 3. 内容涵盖了从基础理论到实际操作的各种层面，旨在帮助读者理解和掌握最新的技术和方法。
     
  • 大数据技术原理与应用：概念、存储、处理、分析及应用 完整高清PDF
    优质
    本书为《大数据技术原理与应用》完整高清PDF版，涵盖数据的概念、存储方法、处理流程、分析技术和实际应用案例，适合对大数据感兴趣的读者深入学习。 大数据技术原理与应用：涵盖概念、存储、处理、分析及应用的完整高清PDF。
     
  • 千万级至亿万级数据的MySQL与Oracle关系型数据库迁移
    优质
    本课程深入探讨了将千万级至亿万级规模的数据从MySQL迁移到Oracle过程中所涉及的技术细节、优化策略及实践案例。适合需要进行大规模数据库迁移的专业人士学习参考。 我们计划开发一个程序来快速迁移数据库，并提出以下要求：1. 使用者可以选择要迁移的源数据库类型（例如Oracle、SQL Server或CSV），并将数据迁移到MySQL中；2. 在进行数据库迁移时，用户可以指定只迁移特定字段的数据；3. 程序应支持多任务处理功能，根据预设的任务权重来执行不同的操作。假设任务权重分别为1, 1, 2, 3和4，则系统会优先同时完成所有权重为1的任务，在此基础上依次进行更高权值的任务的运行；4. 在整个迁移过程中保证数据完整性，并设计相应的错误恢复机制以应对可能出现的问题。
     
  • 实战分享：亿级数据的瞬间查询技巧
    优质
    本文章将详细介绍如何应对和处理大规模数据（亿级别）时面临的挑战，并分享在保证系统性能的前提下实现瞬间查询的技术与策略。 最近我在忙于优化集团公司的一个报表项目。经过几天的努力后，查询速度从原来的半小时以上（甚至查不出结果）提升到了秒级响应，效果显著。在此期间我调整了SQL查询语句的逻辑，并决定创建存储过程来实现进一步的优化，在这里总结一下经验，希望能对大家有所帮助。 这个项目是西门子中国在我司实施的一个MES系统部署项目。由于该项目已经在生产线上运行多年（超过三年），积累了大量的数据。在项目的数据库中，有五个以上的表包含上亿条记录，还有十个以上千万级别的大表以及众多百万级的数据量的表。 当初项目实施时缺乏对数据库性能的关注和监管，导致了现在的问题。（注：我入职不久后就开始处理这些问题） 接下来直接展示西门子中国开发人员在我司为SSRS报表所写的SQL语句。
     
  • Cisco策略驱动型数据中心—ACI技术解析
    优质
    本讲座深入剖析思科（Cisco）的ACI（Application Centric Infrastructure）技术，重点介绍其在构建策略驱动型数据中心中的应用与优势，助力企业实现高效、灵活的数据中心管理。 硬件型SDN领导者Cisco推出了以策略驱动的数据中心技术ACI。
     
  • 常用数据库分表分库算法在大容量数据存储中的应用总结
    优质
    本文综述了常用数据库分表分库算法在应对大规模数据存储需求时的应用实践与优化策略，旨在提高系统性能和扩展性。 在处理超大数据量存储问题时，数据库分表分库是一种有效的策略，能够提升查询效率并增强系统的稳定性。本段落主要介绍了三种常见的分表分库算法，并探讨了分表带来的挑战及选择合适算法的考量因素。 按照自然时间进行数据划分是最直观的方法之一。这种策略依据数据生成的时间点来设计表格结构，例如以年或月为单位创建不同的数据库表（如app_2010、app_2010_01）。这种方法便于管理和归档操作，但对于需要跨越不同时间段的查询可能不太适用。 按数字类型进行hash分表通常适用于用户信息等需均匀分布的数据。通过计算用户的ID除以一定数值后的余数来决定数据存储的位置（如user_01到user_29），确保了各数据库表中的数据量相对均衡，但增加了查询时的处理复杂度。 另外一种方法是按MD5值分表，主要用于文件存储场景中。通过对文件名或其MD5校验和进行hash计算，并根据结果来决定存储的具体位置（如最多3125张表），这种方式能够有效减少单一目录下的数据压力，但相比简单的取余操作来说，执行MD5运算会消耗更多的计算资源。 针对微博URL加密算法的案例中可能采用了类似的技术手段：通过对原始URL进行MD5处理后选取前几位作为索引值来确定存储位置，从而实现高效的数据存取和访问功能。 然而，分表策略也带来了新的挑战。例如，在执行分页查询时需要遍历多个数据库表，这会降低整体性能；统计操作也会变得更加复杂，全量数据的汇总将不再容易完成。为解决这些问题可以采用数据库代理或中间件技术（如tcsql），它们能够协调跨多张表的操作并提供统一访问接口。 选择合适的分表算法时需要根据具体的应用需求和预计的数据增长趋势做出决策。如果当前数据规模较小，过度复杂的分表设计可能会增加额外的管理负担以及系统复杂性。只有当单个数据库性能显著下降，并且预见到未来数据量将持续上升的情况下才考虑采用这种策略。实施过程中还需关注系统的扩展能力、查询效率及保持高一致性等方面的要求，以确保整个解决方案的有效性和可靠性得到最大程度地提升。