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  • 6大数据库,挖掘7种业务场景的存储更优解

    6大数据库,挖掘7种业务场景的存储更优解 最后编辑:2023-01-12
    资源介绍: 高清MP4 资料齐全 网盘发货 一手资源免费更新包售后

    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。

    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“万能”的技术手段,只有适合业务场景的解决方案 (06:09)
    1-2 服务端架构常见的分层方案 (03:53)
    1-3 为什么要做服务端架构分层 (02:05)
    1-4 为什么存储数据库在架构分层中那么重要 (04:23)
    1-5 数据库存储的瓶颈与短板效应 (01:38)
    1-6 为什么互联网没有万能的解决方案 (04:39)
    1-7 数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单 (04:06)
    第2章 社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
    2-1 社交新零售业务场景的发展 (09:49)
    2-2 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(上) (05:11)
    2-3 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(中) (09:49)
    2-4 全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(下) (05:19)
    2-5 高效部署之容器化利器Docker (17:38)
    2-6 使用docker解决mysql的高效部署 (13:57)
    2-7 SpringBoot与Mybatis Plus组合 (10:13)
    2-8 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块(上) (10:23)
    2-9 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块(下) (14:03)
    2-10 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(上) (09:33)
    2-11 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(中) (08:50)
    2-12 Mybatis Plus进阶,高效的ORM代码实现(下) (12:06)
    2-13 本章小结 (01:02)
    2-14 重难点梳理
    2-15 【课后习题】阶段练练练
    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 本章概览 (00:58)
    3-2 Mysql选型优劣势 (07:47)
    3-3 Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(1) (08:17)
    3-4 Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(2) (10:58)
    3-5 Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(3) (11:10)
    3-6 Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(4) (03:34)
    3-7 Mysql如何提供事务索引读写的基础能力(5) (11:38)
    3-8 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(上) (15:24)
    3-9 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(下) (10:19)
    3-10 领域驱动设计-领域模型的重要性(上) (10:42)
    3-11 领域驱动设计-领域模型的重要性(下) (06:48)
    3-12 发布基石:商家与门店(上) (09:34)
    3-13 发布基石:商家与门店(下) (10:08)
    3-14 导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(上) (08:10)
    3-15 导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(下) (15:20)
    3-16 交易核心:SKU-库存模型的发布(上) (16:45)
    3-17 交易核心:SKU-库存模型的发布(下) (12:42)
    3-18 导购流程:搜索与详情浏览(上) (18:23)
    3-19 导购流程:搜索与详情浏览(下) (10:11)
    3-20 重难点梳理
    3-21 【课后习题】阶段练练练
    第4章 高事务保证要求的交易核心能力
    4-1 下单交易:使用流程串联下单动作(上) (05:32)
    4-2 下单交易:使用流程串联下单动作(下) (19:49)
    4-3 如何用分布式事务保证下单流程一致性(上) (07:45)
    4-4 如何用分布式事务保证下单流程一致性(中) (17:02)
    4-5 如何用分布式事务保证下单流程一致性(下) (06:29)
    4-6 Seata对分布式事务的支持 (14:07)
    4-7 使用Seata改造下单流程(上) (12:07)
    4-8 使用Seata改造下单流程(中) (12:39)
    4-9 使用Seata改造下单流程(下) (04:59)
    4-10 支付成功:支付及防重流程(上) (12:41)
    4-11 支付成功:支付及防重流程(下) (15:50)
    4-12 用户操作完整性:手动取消订单流程 (12:19)
    4-13 保证生命周期完整性:自动取消订单流程(上) (07:45)
    4-14 保证生命周期完整性:自动取消订单流程(下) (12:34)
    4-15 重难点梳理
    第5章 内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
    5-1 Redis选型优劣势 (05:27)
    5-2 为什么Redis那么快(上) (10:15)
    5-3 为什么Redis那么快(中) (15:20)
    5-4 为什么Redis那么快(下) (06:15)
    5-5 实用的Redis分布式解决方案(1) (08:11)
    5-6 实用的Redis分布式解决方案(2) (09:43)
    5-7 实用的Redis分布式解决方案(3) (10:42)
    5-8 实用的Redis分布式解决方案(4) (06:03)
    5-9 如何规避Redis缓存的短板 (13:25)
    5-10 动手使用Redis (02:53)
    5-11 商品详情缓存化提升查询性能(上) (14:13)
    5-12 商品详情缓存化提升查询性能(下) (09:09)
    5-13 mysql读写分离的原理 (14:12)
    5-14 动手部署Mysql读写分离集群 (20:53)
    5-15 改造项目兜底住Mysql性能极限 (05:43)
    5-16 主从不一致我们该怎么办 (05:49)
    5-17 重难点梳理
    第6章 搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
    6-1 ElasticSearch选型优劣势 (07:30)
    6-2 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(1) (11:55)
    6-3 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(2) (06:29)
    6-4 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(3) (13:31)
    6-5 为什么ElasticSearch适合做全文搜索(4) (07:43)
    6-6 ES性能提升及高可用方案(上) (14:18)
    6-7 ES性能提升及高可用方案(下) (14:13)
    6-8 动手使用ES (16:24)
    6-9 全量索引构建 (12:50)
    6-10 全量索引构建 (13:17)
    6-11 增量索引构建(上) (14:58)
    6-12 增量索引构建(下) (18:20)
    6-13 改造商品搜索能力 (08:42)
    6-14 重难点梳理
    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 (11:27)
    7-2 动手使用neo4j(上) (14:49)
    7-3 动手使用neo4j(下) (10:54)
    7-4 关注粉丝能力设计(上) (06:57)
    7-5 关注粉丝能力设计(中) (18:04)
    7-6 关注粉丝能力设计(下) (04:48)
    7-7 Neo4J分布式集群方案 (12:55)
    7-8 重难点梳理
    第8章 Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
    8-1 Feed流的场景支撑难在哪里 (06:36)
    8-2 HBase原理及优劣势(上) (07:03)
    8-3 HBase原理及优劣势(中) (07:14)
    8-4 HBase原理及优劣势(下) (08:37)
    8-5 动手使用HBase (14:14)
    8-6 HBase中的RowKey为什么那么重要 (15:41)
    8-7 使用Java API接入HBase消息实体(上) (15:35)
    8-8 使用Java API接入HBase消息实体(中) (11:25)
    8-9 使用Java API接入HBase消息实体(下) (05:14)
    8-10 Feed流之经典推拉设计模式(1) (16:18)
    8-11 Feed流之经典推拉设计模式(2) (11:16)
    8-12 Feed流之经典推拉设计模式(3) (10:11)
    8-13 Feed流之经典推拉设计模式(4) (08:46)
    8-14 推拉混合模式的实践(上) (11:27)
    8-15 推拉混合模式的实践(下) (14:55)
    8-16 深度分页的高效解决方案 (09:55)
    8-17 重难点梳理
    第9章 最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论场景
    9-1 点赞评论场景解析 (03:12)
    9-2 MongoDB原理及优劣势 (11:35)
    9-3 动手使用mongodb (12:19)
    9-4 使用Java API实现点赞评论能力(上) (05:11)
    9-5 使用Java API实现点赞评论能力(中) (13:09)
    9-6 使用Java API实现点赞评论能力(下) (10:50)
    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) (08:20)
    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) (11:08)
    9-9 MongoDB分布式扩展 (05:23)

    网盘截图:

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