课程介绍(A001015):
优秀的后端开发工程师,对于数据库存储方面,光会常规的CRUD已然不够,更需要懂各种数据库产品的优劣及适用场景,并能在适合的业务实践中准确选取合适的产品并应用。本课程利用一个社交新零售项目,带你学习如何基于不同的业务场景侧重的模式选择合适的数据库,并使用合适的设计形式,提升项目质量。
课程目录:
文件目录:
6大数据库,挖掘7种业务场景的存储更优解完结无秘9章 |
│ ├─socialecom-master.zip 298.52KB |
│ ├─socialimooc-master.zip 180B |
│ ├─{1}–第1章如何用更优的数据存储方案,打造更稳定的架构? |
│ │ ├─[1.1]–1-1没有“万能”的技术手段,只有适合业.mp4 21.26MB |
│ │ ├─[1.2]–1-2服务端架构常见的分层方案.mp4 22.9MB |
│ │ ├─[1.3]–1-3为什么要做服务端架构分层.mp4 10.38MB |
│ │ ├─[1.4]–1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4 24.6MB |
│ │ ├─[1.5]–1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4 9.05MB |
│ │ ├─[1.6]–1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4 24.37MB |
│ │ └─[1.7]–1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4 20.05MB |
│ ├─{2}–第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计 |
│ │ ├─(2.1)–2-14重难点梳理.pdf 579.29KB |
│ │ ├─[2.10]–2-10MybatisPlus进阶,高效的ORM代码实现(上).mp4 65.42MB |
│ │ ├─[2.11]–2-11MybatisPlus进阶,高效的ORM代码实现(中).mp4 58.65MB |
│ │ ├─[2.12]–2-12MybatisPlus进阶,高效的ORM代码实现(下).mp4 70.64MB |
│ │ ├─[2.13]–2-13本章小结.mp4 4.38MB |
│ │ ├─[2.1]–2-1社交新零售业务场景的发展.mp4 46.86MB |
│ │ ├─[2.2]–2-2全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(上).mp4 16.06MB |
│ │ ├─[2.3]–2-3全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(中).mp4 32.26MB |
│ │ ├─[2.5]–2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4 145.17MB |
│ │ ├─[2.6]–2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4 84.98MB |
│ │ ├─[2.8]–2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块(上).mp4 107.37MB |
│ │ └─[2.9]–2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块(下).mp4 84.86MB |
│ ├─{3}–第3章发挥Mysql选型优势,构建新零售核心门店与商品能力 |
│ │ ├─(3.1)–3-20重难点梳理.pdf 288.57KB |
│ │ ├─[3.10]–3-10领域驱动设计-领域模型的重要性(上).mp4 41.21MB |
│ │ ├─[3.11]–3-11领域驱动设计-领域模型的重要性(下).mp4 17.15MB |
│ │ ├─[3.12]–3-12发布基石:商家与门店(上).mp4 58.15MB |
│ │ ├─[3.13]–3-13发布基石:商家与门店(下).mp4 62.29MB |
│ │ ├─[3.14]–3-14导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(上).mp4 66.78MB |
│ │ ├─[3.15]–3-15导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(下).mp4 96.51MB |
│ │ ├─[3.16]–3-16交易核心:SKU-库存模型的发布(上).mp4 99.36MB |
│ │ ├─[3.17]–3-17交易核心:SKU-库存模型的发布(下).mp4 75.2MB |
│ │ ├─[3.18]–3-18导购流程:搜索与详情浏览(上).mp4 115.97MB |
│ │ ├─[3.19]–3-19导购流程:搜索与详情浏览(下).mp4 60.54MB |
│ │ ├─[3.1]–3-1本章概览.mp4 4.88MB |
│ │ ├─[3.2]–3-2Mysql选型优劣势.mp4 20.05MB |
│ │ ├─[3.3]–3-3Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(1).mp4 35.45MB |
│ │ ├─[3.4]–3-4Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(2).mp4 65.27MB |
│ │ ├─[3.5]–3-5Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(3).mp4 71.58MB |
│ │ ├─[3.6]–3-6Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(4).mp4 22.69MB |
│ │ ├─[3.7]–3-7Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(5).mp4 32.94MB |
│ │ ├─[3.8]–3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(上).mp4 139.54MB |
│ │ └─[3.9]–3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(下).mp4 97.3MB |
│ ├─{4}–第4章高事务保证要求的交易核心能力 |
│ │ ├─(4.1)–4-15重难点梳理.pdf 457.43KB |
│ │ ├─[4.10]–4-10支付成功:支付及防重流程(上).mp4 67.69MB |
│ │ ├─[4.11]–4-11支付成功:支付及防重流程(下).mp4 82.35MB |
│ │ ├─[4.12]–4-12用户操作完整性:手动取消订单流程.mp4 65.66MB |
│ │ ├─[4.13]–4-13保证生命周期完整性:自动取消订单流程(上).mp4 41.71MB |
│ │ ├─[4.14]–4-14保证生命周期完整性:自动取消订单流程(下).mp4 65.47MB |
│ │ ├─[4.1]–4-1下单交易:使用流程串联下单动作(上).mp4 41.83MB |
│ │ ├─[4.2]–4-2下单交易:使用流程串联下单动作(下).mp4 121.63MB |
│ │ ├─[4.4]–4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性(中).mp4 91.28MB |
│ │ ├─[4.5]–4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性(下).mp4 34.8MB |
│ │ ├─[4.6]–4-6Seata对分布式事务的支持.mp4 88.17MB |
│ │ ├─[4.7]–4-7使用Seata改造下单流程(上).mp4 68.01MB |
│ │ ├─[4.8]–4-8使用Seata改造下单流程(中).mp4 66.45MB |
│ │ └─[4.9]–4-9使用Seata改造下单流程(下).mp4 27.45MB |
│ ├─{5}–第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈 |
│ │ ├─(5.1)–5-17重难点梳理.pdf 540.35KB |
│ │ ├─[5.10]–5-10动手使用Redis.mp4 17.26MB |
│ │ ├─[5.11]–5-11商品详情缓存化提升查询性能(上).mp4 74.58MB |
│ │ ├─[5.12]–5-12商品详情缓存化提升查询性能(下).mp4 49.65MB |
│ │ ├─[5.13]–5-13mysql读写分离的原理.mp4 76.3MB |
│ │ ├─[5.14]–5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4 110.75MB |
│ │ ├─[5.15]–5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4 31.32MB |
│ │ ├─[5.16]–5-16主从不一致我们该怎么办.mp4 31.44MB |
│ │ ├─[5.1]–5-1Redis选型优劣势.mp4 30.73MB |
│ │ ├─[5.2]–5-2为什么Redis那么快(上).mp4 93.46MB |
│ │ ├─[5.3]–5-3为什么Redis那么快(中).mp4 82.88MB |
│ │ ├─[5.4]–5-4为什么Redis那么快(下).mp4 34.03MB |
│ │ ├─[5.5]–5-5实用的Redis分布式解决方案(1).mp4 54.23MB |
│ │ ├─[5.6]–5-6实用的Redis分布式解决方案(2).mp4 49.38MB |
│ │ ├─[5.7]–5-7实用的Redis分布式解决方案(3).mp4 72.84MB |
│ │ ├─[5.8]–5-8实用的Redis分布式解决方案(4).mp4 33.26MB |
│ │ └─[5.9]–5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4 79.68MB |
│ ├─{6}–第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力 |
│ │ ├─(6.1)–6-14重难点梳理.pdf 525.49KB |
│ │ ├─[6.10]–6-10全量索引构建.mp4 68.37MB |
│ │ ├─[6.11]–6-11增量索引构建(上).mp4 78.15MB |
│ │ ├─[6.12]–6-12增量索引构建(下).mp4 95.27MB |
│ │ ├─[6.13]–6-13改造商品搜索能力.mp4 46.77MB |
│ │ ├─[6.1]–6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4 41.98MB |
│ │ ├─[6.2]–6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索(1).mp4 75.8MB |
│ │ ├─[6.3]–6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索(2).mp4 35.53MB |
│ │ ├─[6.4]–6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索(3).mp4 73.5MB |
│ │ ├─[6.5]–6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索(4).mp4 47.12MB |
│ │ ├─[6.6]–6-6ES性能提升及高可用方案(上).mp4 92.3MB |
│ │ ├─[6.7]–6-7ES性能提升及高可用方案(下).mp4 77.31MB |
│ │ ├─[6.8]–6-8动手使用ES.mp4 86.97MB |
│ │ └─[6.9]–6-9全量索引构建.mp4 70.73MB |
│ ├─{7}–第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案 |
│ │ ├─(7.1)–7-8重难点梳理.pdf 311.04KB |
│ │ ├─[7.1]–7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4 78.55MB |
│ │ ├─[7.2]–7-2动手使用neo4j(上).mp4 81.22MB |
│ │ ├─[7.3]–7-3动手使用neo4j(下).mp4 55.91MB |
│ │ ├─[7.4]–7-4关注粉丝能力设计(上).mp4 36.03MB |
│ │ ├─[7.5]–7-5关注粉丝能力设计(中).mp4 97.8MB |
│ │ ├─[7.6]–7-6关注粉丝能力设计(下).mp4 25.04MB |
│ │ └─[7.7]–7-7Neo4J分布式集群方案.mp4 69.6MB |
│ ├─{8}–第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案 |
│ │ ├─(8.1)–8-17重难点梳理.pdf 364.95KB |
│ │ ├─[8.10]–8-10Feed流之经典推拉设计模式(1).mp4 97.48MB |
│ │ ├─[8.11]–8-11Feed流之经典推拉设计模式(2).mp4 60.88MB |
│ │ ├─[8.12]–8-12Feed流之经典推拉设计模式(3).mp4 54.97MB |
│ │ ├─[8.13]–8-13Feed流之经典推拉设计模式(4).mp4 48.09MB |
│ │ ├─[8.14]–8-14推拉混合模式的实践(上).mp4 61.25MB |
│ │ ├─[8.15]–8-15推拉混合模式的实践(下).mp4 78.59MB |
│ │ ├─[8.1]–8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4 34.89MB |
│ │ ├─[8.2]–8-2HBase原理及优劣势(上).mp4 46.3MB |
│ │ ├─[8.3]–8-3HBase原理及优劣势(中).mp4 39.44MB |
│ │ ├─[8.5]–8-5动手使用HBase.mp4 83.89MB |
│ │ ├─[8.6]–8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4 93.11MB |
│ │ ├─[8.7]–8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体(上).mp4 82.77MB |
│ │ ├─[8.8]–8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体(中).mp4 60.21MB |
│ │ └─[8.9]–8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体(下).mp4 27.05MB |
│ ├─{9}–第9章最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论 |
│ │ ├─[9.1]–9-1点赞评论场景解析.mp4 17.87MB |
│ │ ├─[9.2]–9-2MongoDB原理及优劣势.mp4 78.66MB |
│ │ ├─[9.3]–9-3动手使用mongodb.mp4 64.29MB |
│ │ ├─[9.4]–9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力(上).mp4 43.97MB |
│ │ ├─[9.5]–9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力(中).mp4 71.66MB |
│ │ ├─[9.6]–9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力(下).mp4 57.15MB |
│ │ ├─[9.7]–9-7削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题(上).mp4 44.91MB |
│ │ ├─[9.8]–9-8削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题(下).mp4 58.29MB |
│ │ └─[9.9]–9-9MongoDB分布式扩展.mp4 32.62MB |
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想一个人有多想念,那又是文字失效瞬间。
跑下去,天自己会亮
语言的力量是强大的,但其体现是潜移默化的。
全世界无产者,联合起来。
你是故意找茬是不是?
所谓觉悟,乃是在漆黑的荒原中,开辟出一条属于自己的星光大道!
因为你喜欢海,所以我一直浪。