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24講吃透分布式數據庫,大廠數據存儲利器,后端工程師進階必備

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互聯網數據增長是爆發式的,單機數據庫很快觸到容量與性能的瓶頸,業內經歷了 SQL 到 NoSQL 再到 NewSQL 的技術探索。分布式數據庫以更高并發訪問量、更強的可擴展性、更快的數據訪問速度,替代了傳統關系型數據庫,正在被行業廣泛采納。
身為開發者,深入理解分布式數據庫原理與應用已經十分必要。

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24講吃透分布式數據庫,大廠數據存儲利器,后端工程師進階必備課程目錄

[6296] 開篇詞 吃透分布式數據庫,提升職場競爭力.mp4

[6297] 01 導論:什么是分布式數據庫?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 數據分片:如何存儲超大規模的數據?.mp4

[6300] 04 數據復制:如何保證數據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:設計一個最簡單的分布式數據庫.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據?.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):數據庫崩潰后如何保證數據不丟失?.mp4

[6307] 11 事務處理與恢復(下):如何控制并發事務?.mp4

[6308] 13 概要:分布式系統都要解決哪些問題?.mp4

[6309] 14 錯誤偵測:如何保證分布式系統穩定?.mp4

[6310] 15 領導選舉:如何在分布式系統內安全地協調操作?.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 數據可靠傳播:反熵理論如何幫助數據庫可靠工作?.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 等算法的區別.mp4

[6316] 22 發展與局限:傳統數據庫在分布式領域的探索.mp4

[6317] 23 數據庫中間件:傳統數據庫向分布式數據庫的過渡.mp4

[6318] 24 現狀解讀:分布式數據庫的最新發展情況.mp4

[6321] 加餐1 概念解析:云原生、HTAP、圖與內存數據庫.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 數據庫選型:我們該用什么分布式數據庫?.mp4

[7131] 結束語 分布式數據庫,未來可期.mp4

文檔

24講吃透分布式數據庫,大廠數據存儲利器,后端工程師進階必備

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