6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（9章）完结

2022年11月21日 164条评论 5,564次阅读

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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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\计算机教程\01MOOC\188-615-6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解（4章）
├─目录.txt            -1.#INDB
├─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没有&ldquo_万能&rdquo_的技术手段，只有适合业.mp4            26.71MB
│   ├─1-2服务端架构常见的分层方案.mp4            16.97MB
│   ├─1-3为什么要做服务端架构分层.mp4            7.31MB
│   ├─1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4            16.35MB
│   ├─1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4            6.53MB
│   ├─1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4            16.08MB
│   └─1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4            16.91MB
├─第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
│   ├─2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4            71.2MB
│   ├─2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4            69.62MB
│   ├─2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4            104.18MB
│   ├─2-13本章小结.mp4            3.12MB
│   ├─2-14重难点梳理.pdf            433.34KB
│   ├─2-1社交新零售业务场景的发展.mp4            41.32MB
│   ├─2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4            13.45MB
│   ├─2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4            23.7MB
│   ├─2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4            127.21MB
│   ├─2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4            91.52MB
│   ├─2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4            73.53MB
│   └─2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4            105.16MB
├─第3章发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力
│   ├─3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4            29.31MB
│   ├─3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4            15.03MB
│   ├─3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4            76.39MB
│   ├─3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4            73.93MB
│   ├─3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4            55.45MB
│   ├─3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4            114.42MB
│   ├─3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4            133.93MB
│   ├─3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4            129.31MB
│   ├─3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4            169.07MB
│   ├─3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4            109.31MB
│   ├─3-1本章概览.mp4            2.91MB
│   ├─3-20重难点梳理.pdf            116.62KB
│   ├─3-2Mysql选型优劣势.mp4            16.79MB
│   ├─3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）.mp4            26.26MB
│   ├─3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）.mp4            42.95MB
│   ├─3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）.mp4            83.26MB
│   ├─3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）.mp4            26.48MB
│   ├─3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）.mp4            27.45MB
│   ├─3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4            100MB
│   └─3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4            75.72MB
├─第4章高事务保证要求的交易核心能力
│   ├─4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4            92.93MB
│   ├─4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4            113.8MB
│   ├─4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4            90.58MB
│   ├─4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4            57.5MB
│   ├─4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4            92.02MB
│   ├─4-15重难点梳理.pdf            283.15KB
│   ├─4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4            40.51MB
│   ├─4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4            142.4MB
│   ├─4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）.mp4            23.14MB
│   ├─4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4            123.53MB
│   ├─4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4            48.22MB
│   ├─4-6Seata对分布式事务的支持.mp4            92.68MB
│   ├─4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4            92.7MB
│   ├─4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4            98.8MB
│   └─4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4            42.38MB
└─资料代码
      └─socialecom-master.rar            1.41MB

├─第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
│   ├─5-10动手使用Redis.mp4            17.76MB
│   ├─5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4            92.75MB
│   ├─5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4            57.55MB
│   ├─5-13mysql读写分离的原理.mp4            80.46MB
│   ├─5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4            114.27MB
│   ├─5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4            38.27MB
│   ├─5-16主从不一致我们该怎么办.mp4            36.91MB
│   ├─5-17重难点梳理.pdf            364.47KB
│   ├─5-1Redis选型优劣势.mp4            20.85MB
│   ├─5-2为什么Redis那么快（上）.mp4            85.91MB
│   ├─5-3为什么Redis那么快（中）.mp4            80.75MB
│   ├─5-4为什么Redis那么快（下）.mp4            24.59MB
│   ├─5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4            49.26MB
│   ├─5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4            54.54MB
│   ├─5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4            64.44MB
│   ├─5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4            38.3MB
│   └─5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4            74.32MB
├─第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
│   ├─6-10全量索引构建.mp4            79.06MB
│   ├─6-11增量索引构建（上）.mp4            84.15MB
│   ├─6-12增量索引构建（下）.mp4            101.74MB
│   ├─6-13改造商品搜索能力.mp4            53.22MB
│   ├─6-14重难点梳理.pdf            348.43KB
│   ├─6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4            31.56MB
│   ├─6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4            68.11MB
│   ├─6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4            40.76MB
│   ├─6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4            79.31MB
│   ├─6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4            44.94MB
│   ├─6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4            85.68MB
│   ├─6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4            83.06MB
│   ├─6-8动手使用ES.mp4            87.88MB
│   └─6-9全量索引构建.mp4            68.51MB
├─第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案
│   ├─7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4            69.32MB
│   ├─7-2动手使用neo4j（上）.mp4            86.58MB
│   ├─7-3动手使用neo4j（下）.mp4            53.54MB
│   ├─7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4            36.88MB
│   ├─7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4            103.02MB
│   ├─7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4            44.03MB
│   ├─7-7Neo4J分布式集群方案.mp4            74.78MB
│   └─7-8重难点梳理.pdf            137.77KB
├─第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
│   ├─8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4            94.36MB
│   ├─8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4            66.3MB
│   ├─8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4            60.72MB
│   ├─8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4            58.39MB
│   ├─8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4            60.66MB
│   ├─8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4            83.51MB
│   ├─8-17重难点梳理.pdf            190.31KB
│   ├─8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4            25.44MB
│   ├─8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4            36.39MB
│   ├─8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4            44.75MB
│   ├─8-5动手使用HBase.mp4            84.31MB
│   ├─8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4            88.23MB
│   ├─8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4            95.77MB
│   ├─8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4            71.71MB
│   └─8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4            56.53MB
└─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点赞评论场景解析.mp4            6.43MB
      ├─9-2MongoDB原理及优劣势.mp4            67.91MB
      ├─9-3动手使用mongodb.mp4            67.49MB
      ├─9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4            27.2MB
      ├─9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4            77.55MB
      ├─9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4            73.89MB
      ├─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            49.84MB
      ├─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            63.94MB
      └─9-9MongoDB分布式扩展.mp4            34.08MB