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24講吃透分布式數(shù)據(jù)庫,大廠數(shù)據(jù)存儲利器,后端工程師進階必備

成為會帶團隊的技術(shù)人,給你一套開箱即用的管理框架

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互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增長是爆發(fā)式的,單機數(shù)據(jù)庫很快觸到容量與性能的瓶頸,業(yè)內(nèi)經(jīng)歷了 SQL 到 NoSQL 再到 NewSQL 的技術(shù)探索。分布式數(shù)據(jù)庫以更高并發(fā)訪問量、更強的可擴展性、更快的數(shù)據(jù)訪問速度,替代了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,正在被行業(yè)廣泛采納。
身為開發(fā)者,深入理解分布式數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用已經(jīng)十分必要。

24講吃透分布式數(shù)據(jù)庫,大廠數(shù)據(jù)存儲利器,后端工程師進階必備插圖

24講吃透分布式數(shù)據(jù)庫,大廠數(shù)據(jù)存儲利器,后端工程師進階必備課程目錄

[6296] 開篇詞 吃透分布式數(shù)據(jù)庫,提升職場競爭力.mp4

[6297] 01 導(dǎo)論:什么是分布式數(shù)據(jù)庫?聊聊它的前世今生.mp4

[6298] 02 SQL v NoSQL:一次搞清楚五花八門的“SQL”.mp4

[6299] 03 數(shù)據(jù)分片:如何存儲超大規(guī)模的數(shù)據(jù)?.mp4

[6300] 04 數(shù)據(jù)復(fù)制:如何保證數(shù)據(jù)在分布式場景下的高可用?.mp4

[6301] 05 一致性與 CAP 模型:為什么需要分布式一致性?.mp4

[6302] 06 實踐:設(shè)計一個最簡單的分布式數(shù)據(jù)庫.mp4

[6303] 07 概要:什么是存儲引擎,為什么需要了解它?.mp4

[6304] 08 分布式索引:如何在集群中快速定位數(shù)據(jù)?.mp4

[6305] 09 日志型存儲:為什么選擇它作為底層存儲?.mp4

[6306] 10 事務(wù)處理與恢復(fù)(上):數(shù)據(jù)庫崩潰后如何保證數(shù)據(jù)不丟失?.mp4

[6307] 11 事務(wù)處理與恢復(fù)(下):如何控制并發(fā)事務(wù)?.mp4

[6308] 13 概要:分布式系統(tǒng)都要解決哪些問題?.mp4

[6309] 14 錯誤偵測:如何保證分布式系統(tǒng)穩(wěn)定?.mp4

[6310] 15 領(lǐng)導(dǎo)選舉:如何在分布式系統(tǒng)內(nèi)安全地協(xié)調(diào)操作?.mp4

[6311] 16 再談一致性:除了 CAP 之外的一致性模型還有哪些?.mp4

[6312] 17 數(shù)據(jù)可靠傳播:反熵理論如何幫助數(shù)據(jù)庫可靠工作?.mp4

[6313] 18 分布式事務(wù)(上):除了 XA,還有哪些原子提交算法嗎?.mp4

[6314] 19 分布式事務(wù)(下):Spanner 與 Calvin 的巔峰對決.mp4

[6315] 20 共識算法:一次性說清楚 Paxo、Raft 等算法的區(qū)別.mp4

[6316] 22 發(fā)展與局限:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在分布式領(lǐng)域的探索.mp4

[6317] 23 數(shù)據(jù)庫中間件:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫向分布式數(shù)據(jù)庫的過渡.mp4

[6318] 24 現(xiàn)狀解讀:分布式數(shù)據(jù)庫的最新發(fā)展情況.mp4

[6321] 加餐1 概念解析:云原生、HTAP、圖與內(nèi)存數(shù)據(jù)庫.mp4

[6542] 12 引擎拓展:解讀當(dāng)前流行的分布式存儲引擎.mp4

[6935] 21 知識串講:如何取得性能和可擴展性的平衡?.mp4

[7130] 加餐2 數(shù)據(jù)庫選型:我們該用什么分布式數(shù)據(jù)庫?.mp4

[7131] 結(jié)束語 分布式數(shù)據(jù)庫,未來可期.mp4

文檔

24講吃透分布式數(shù)據(jù)庫,大廠數(shù)據(jù)存儲利器,后端工程師進階必備

24講吃透分布式數(shù)據(jù)庫,大廠數(shù)據(jù)存儲利器,后端工程師進階必備插圖1

深入剖析 MyBatis 核心原理,從 MyBatis 細(xì)微處探尋架構(gòu)之美

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