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

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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 1

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。

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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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7 条回复 A文章作者 M管理员
  1. zj

    想一个人有多想念,那又是文字失效瞬间。

  2. ysh

    跑下去,天自己会亮

  3. lqs12

    语言的力量是强大的,但其体现是潜移默化的。

  4. 精

    全世界无产者,联合起来。

  5. lqs12

    你是故意找茬是不是?

  6. spark001

    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!

  7. spark001

    因为你喜欢海,所以我一直浪。

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