成為會(huì )帶團隊的技術(shù)人，給你一套開(kāi)箱即用的管理框架

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24講吃透分布式數據庫，大廠(chǎng)數據存儲利器，后端工程師進(jìn)階必備

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互聯(lián)網(wǎng)數據增長(cháng)是爆發(fā)式的，單機數據庫很快觸到容量與性能的瓶頸，業(yè)內經(jīng)歷了 SQL 到 NoSQL 再到 NewSQL 的技術(shù)探索。分布式數據庫以更高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)量、更強的可擴展性、更快的數據訪(fǎng)問(wèn)速度，替代了傳統關(guān)系型數據庫，正在被行業(yè)廣泛采納。
身為開(kāi)發(fā)者，深入理解分布式數據庫原理與應用已經(jīng)十分必要。

24講吃透分布式數據庫，大廠(chǎng)數據存儲利器，后端工程師進(jìn)階必備課程目錄

[6296] 開(kāi)篇詞 吃透分布式數據庫，提升職場(chǎng)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(mén)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(chǎng)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(shí)踐：設計一個(gè)最簡(jiǎn)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(wù)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(wù)處理與恢復（下）：如何控制并發(fā)事務(wù)？.mp4

[6308] 13 概要：分布式系統都要解決哪些問(wèn)題？.mp4

[6309] 14 錯誤偵測：如何保證分布式系統穩定？.mp4

[6310] 15 領(lǐng)導選舉：如何在分布式系統內安全地協(xié)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(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(shuō)清楚 Paxo、Raft 等算法的區別.mp4

[6316] 22 發(fā)展與局限：傳統數據庫在分布式領(lǐng)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(guò)渡.mp4

[6318] 24 現狀解讀：分布式數據庫的最新發(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(yǔ) 分布式數據庫，未來(lái)可期.mp4

文檔

24講吃透分布式數據庫，大廠(chǎng)數據存儲利器，后端工程師進(jìn)階必備

深入剖析 MyBatis 核心原理，從 MyBatis 細微處探尋架構之美

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