图灵奖数据库大师 Stonebraker 师徒对数据库近 20 年发展与展望的...
关键的区别在于向量和数组数据库的查询模式。向量用于相似性搜索,这些搜索找到的记录向量在高维空间中与给定输入向量距离最短。输入向量是使用相同的变换器生成的另一个embedding。与数组数据库不同,应用程序不使用向量数据库来搜索向量中的偏移,也不提取多个向量之间的切片。相反,主要用例是搜索相似性。为了避免使用蛮...
这些年背过的面试题——架构设计篇
在互联网社交系统中,有些业务的计数变更特别频繁,比如微博feed的阅读数,计数的变更次数和访问次数相当,每秒十万到百万级以上的更新量,如果用DB存储,会给DB带来巨大的压力,DB就会成为整个计数服务的瓶颈所在。即便采用聚合延迟更新DB的方案,由于总量特别大,同时请求均衡分散在大量不同的业务端,巨大的写压...
高并发架构设计(三大利器:缓存、限流和降级)
缓存一致性指的是缓存与DB之间的数据一致性,我们需要通过各种手段来防止缓存与DB不一致,我们要保证缓存与DB的数据一致或者数据最终一致。应对策略针对缓存一致性问题,可以从不同的层次来应对:1.数据库层:在数据库层面,可以使用事务来确保数据的一致性。通过将读写操作放在同一个事务中,可以保证数据的更新和查询...
受到华尔街追捧,热度直线上升,MongoDB做对了什么?
MongoDB属于文档型数据库,这也是人们对MongoDB的普遍认知。不过,MongoDB显然无意强化人们的这一认知,而是正好相反,MongoDB希望突出其通用性,以将应用场景拓展到更广泛的领域。为此,MongoDB不断增加支持的数据类型。MarkPorter说,今天的MongoDB几乎支持所有的数据类型,包括文档、图形、数组、文本、对象、地理空间...
这次,我们为您优化了一个小世界!QQ小世界Feed云优化改造+MongoDB...
老系统设计不合理,评论、回复、赞、转等互动服务冗杂在Feed服务中,缺乏功能拆分,存在服务过滤逻辑冗杂,协议设计不规范等问题。MongoDB优势除了读写性能,通过调研及测试确认MongoDB拥有高性能、低时延、分布式、高压缩比、天然高可用、多种读写分离访问策略、快速DDL操作等优势,可以方便QQ系统业务快速迭代开发。
MongoDB:开发人员实践指北
MongoDB的查询语法比较丰富,既有普通文档的条件查询,还有嵌入文档、数组字段的查询,具体语法可以参见官网httpsdocs.mongodb/manual/tutorial/query-documents/,MongoDB的文档除了讲解说明外,还有交互终端,用户可以自由使用(www.e993.com)2024年9月8日。无论是何种查询,最终都离不开两个问题:(1)查询条件是什么?(2)查询结果又是什么样子...
MongoDB最常见的10个说法,全都错了!
这似乎是一个微不足道的区别,但却很重要。与基于文本的格式相比,它在存储、传输和遍历方面更高效,而且比JSON支持更多的数据类型。MongoDB存储的是BSON文档用于查找的实际上也是BSON文档结果以BSON文档的形式输出BSON甚至是MongoDB的有线协议...
QuestDB时序数据库性能居然领先ClickHouse和InfluxDB这么多
这种liner模型与其他开源数据库(如InfluxDB或TimescaleDB)中的LSM树或基于B树的存储引擎不同。除了更好的数据获取能力,QuestDB的数据布局使CPU能够更快地访问数据。我们的代码库利用最新CPU架构的SIMD指令,对多个数据元素并行处理同类操作。我们将数据存储在列中,并按时间进行分区,以在查询时从磁盘中提取最小的数据...
「技术选型」比较MongoDB和PostgreSQL:谁才是王者?
MongoDB:可伸缩的文档数据库,已成为一个数据平台文档模型的美丽之处MongoDB的文档数据模型自然地映射到应用程序代码中的对象,使得开发人员可以很容易地学习和使用它。文档使您能够表示层次关系,从而方便地存储数组和其他更复杂的结构。JSON文档可以将数据存储在字段中,作为数组,甚至作为嵌套的子文档。这样就可以将相关...
MongoDB性能对比MySQL,哪个更胜一筹?
1.设计思想的不同以订单为例,我们看看两种数据库应该怎么设计MySQL是这样子的订单表订单详情以订单号关联字段。MongoDB是这样子的order_item作为订单的子元素,是一个整体;在一对一,一对多的场景,特别适合用MongoDB的内嵌文档和数组来存储,读写效率都比较高。一对多的场景则适合MySQL的表结构来存储。