Tìm kiếm
12 kết quả cho “document store”. Tìm không phân biệt dấu.
- Introducing Espresso - LinkedIn's hot new distributed document store Bài tóm tắt · LinkedIn · 2015
…espresso/introducing-espresso-linkedins-hot-new-distributed-document-store) Bối cảnh - Trước Espresso, LinkedIn dùng Oracle (dữ liệu chính, nhất quán mạnh) và Voldemort (key-value)…
- Upscaling LinkedIn's Profile Datastore While Reducing Costs Bài tóm tắt · LinkedIn · 2023
…phục vụ từ OHC, Couchbase hay storage node. - Cache nguyên document: projection quá đa dạng để cache theo từng kiểu, nên cache full profile; projection và nâng cấp schema chuyển v…
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Sharding và tách database Chủ đề Thành viên
Một database quan hệ duy nhất là điểm khởi đầu của hầu hết sản phẩm. Đến một lúc nó không chịu nổi lượng ghi, dữ liệu không còn vừa một máy, hoặc một sự cố ở DB đó làm sập mọi tính năng.
- Chọn database theo workload Chủ đề Thành viên
Không có database tốt nhất, chỉ có database hợp với mẫu đọc/ghi ở một quy mô cụ thể. Mẫu đó thay đổi khi sản phẩm lớn lên. Ngoài ra, chuyên môn vận hành của đội cũng là một phần của "workload".
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- LinkedIn Công ty Thành viên
Bài khung là bài nhìn lại năm 2015 . LinkedIn bắt đầu năm 2003 là một monolith tên Leo. Service đầu tiên tách ra là member graph, vì đồ thị kết nối có profile tải khác hẳn; DB profile được đỡ bằng scale dọc rồi replica…
- Evolution and Scale of Uber's Delivery Search Platform Bài tóm tắt · Uber · 2026
…bedding (128 tới 1.536 chiều). Query embedding tính online, document embedding tính batch theo lịch; mỗi lần train có ID phiên bản cho query model, doc model và cặp. Embedding tính…
- How we built the Internal Data Warehouse at ClickHouse Bài tóm tắt · ClickHouse · 2023
…Khoảng 10 nguồn dữ liệu, mỗi nguồn một kiểu: Control Plane (DocumentDB, khoảng 500 MB/giờ), Data Plane (ClickHouse Cloud, khoảng 15 GB/giờ), AWS CUR và GCP Billing, Salesforce, M3t…
- Optimizing Elasticsearch for Low Latency, Real-Time Recommendations Bài tóm tắt · Zillow · 2022
…- Chỉ lấy đúng trường cần từ store dạng cột thay vì lấy cả document. - Ghi rõ đánh đổi độ tươi/latency và tinh chỉnh bằng load test. Liên quan - · · - · ·…