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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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
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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 事務處理與恢復（上）：數(shù)據(jù)庫崩潰后如何保證數(shù)據(jù)不丟失？.mp4
[6307] 11 事務處理與恢復（下）：如何控制并發(fā)事務？.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（上）：除了 XA，還有哪些原子提交算法嗎？.mp4
[6314] 19 分布式事務（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
深入剖析 MyBatis 核心原理，從 MyBatis 細微處探尋架構(gòu)之美
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