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

6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解|完结无秘9章课程介绍(A001015)：

优秀的后端开p U b发工程师，对于数据库存储方面，r w { / [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( t F a o Q。

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 298.52KBM { % L 4

│ ├─socia[ D : _limooc-master.zip 180B

│ ├} * 5 q P Y ` X q─{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&ldQ { w N O Wquo;x – r e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j \ q n a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-v 6 W6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o M z 4 % 5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]–^ M A @2-1c @ @ k l i ; q1MybatisPlus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]–E G w t2-1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c z g j N J X的技术支撑架构（上）.mp4| h k } 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）.mL . P W J R q Yp4 107.37MB

│ │ └─[2.9]–2-9MybatisPlus基础能力搭建用( y i E y [ r v户模块（下）.mp4 84.86MB

│ ├─{3}–第3章发挥Mysql选型7 X c }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^ 4 s N 1 m F域模型的重要性（上）.mp4 41.21MBo N )

│ │ ├─[3.11]–3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mT X z r Qp4 17.15MB

│ │ ├─[3.12]–3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4 58.v ? Z :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) \ l ? ` P e !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]–3-2MysI O Qql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]–34 _ j-4Mysql如何提供事务索引读写的[ – H Y x = g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

│ │# : 8 ` 4 r 6 3 [ ├─[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\ j I A Z-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 97.3M: a C \ w WB

│ ├─{4}–第4章高事务保证要求的交易核心能[ Y r @ Z h力

│ │ ├─(e 7 P o V X4.1)–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 6t t 0 X P7.69MB

│ │ ├─[4.11]–4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mf 2 G W 1 6 r &p4 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4 t y d B ] F f V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S : = Z）.mp4 41.83MB

│ │ ├─[4.2]–4-2下单交易：使用流程串联下单动作p – D _ 1 0 J（下）.mp4 121.63MB

│ │ ├─[4.4]–4-4如何N Z ! + (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.W 0 , F Kmp4 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 66.4t f n J 25MB

│ │ └─~ _ % V 3[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u ? e N * ) ^ i读写分离解决查询性能瓶颈

│ │ ├─(5.1)–5-17重难点F w f V g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）o n R A M J +.mp4 49.65MB

│ │ ├─[5.13]–5-13mysql读写分离的原理.mp4 76.3MB

│ │ ├─[5.14]–5c u 0 4 1 { & ! c-14动手部署Mysql读写J H G r ] C { 1分离集群.mp4 110.75MB

│ │ ├─[5.15]–5-15改造项目兜底住Mysql性能极p \ ` : 4 ,限.mp4 31.3+ 1 3 L r n r2MB

│ │ ├─[5.16]–5-16主从不一致我们该怎么办.mp4 31.44MB

│ │ ├o a W─[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Rv 2 ~ G & | .edis那么快（中）.mp4 82.88MB

│ │I C L = ~ \ : ├─[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~ A $ 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? P b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` / Z v 5 % 9 ~ L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# X S c i T索（3）.mp4 73.: b i \ t5MB

│ │ ├─[6.5]–6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4 47.12MB

│ │ ├─[6.6]–6-g c a m Z a (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.mp4q [ Z ? 86.97MB

│ │ └─[6.9]–6-9全量索引构建.mp4 70.73MB

│ ├─{+ z t / ? v7}–第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决I : F 7 D \ l (方案

│ │ ├─(7.1)–7-8重难点梳理.pdf 311.04KB

│ │ ├─[7.1]–7-1图形数据结? R n H s ~ g &构存储如何支撑.mp4 78.55MB+ B h 2 \

│ │ ├─[7.2]–7-2动手使用neo4j（上）.mp4 81.22MB

│ │ ├─[7.3]–7-3动手使用neo4j（下I [ D { ] x）.mp4 55.91MB

│ │ ├─[7.4]–7-4关注, T W j \粉丝能力设计（上y E X）.mp4 36.03MB

│ │ ├─[7.5]–7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4 97\ @ p 5 u ..8M& $ RB

│ │ ├─[7.6]–7-6关注粉丝能. w . ] t ? u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D # d ; C W.pdf 364.95KB

│ │ ├─[8.10]–8-10Feed流之经典推拉设计模式（1+ – P % _）.mp4 97.48MB

│ │ ├─[8.11]–8-11Feed流之经典推拉设w w } r + I .计模式（2）.mp4 60.88MBr o + U

│ │ ├─[8.12]–8-12F} n V ~ – Ieed流之经典推拉设计模式（3）.mp4/ l 7 1 6 ^ f – s 54.97Ml f 5 *B

│ │ ├─[8.13]–8-13F\ 4 Ceed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]–8-1G N O5推拉混合模式的实践（下）.mp4 78.59MB

│ │ ├─[8.1]–8-1Feed* M k / ! 8 L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]–8-3HBa& , 8se原理及优劣势（中）.mp4 39.44MB

│ │ ├─[8.5]–8-5动手使用HBasD z 0e.mp4 83.d M } ] , {89MB

│ │ ├─[8.6]–8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4 93.11MB

│ │ ├─[8.7]–8-7使用J/ 8 MavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4 82.77MB

│ │ ├─[8.8]–8-8使用Javaj v uAPI接入HBase消息实体（中）.m\ H I R dp4 60.21MB

│ │ └─[8.9]–8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4 27.05MB

│ ├r z S E } } , h─{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-N T B j ~ e 01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]–i ! C ; u9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4 43.97MB

│ │ ├─[9.5]–9-5使C K f A [ w G 9用JavaAPI实现点赞评论能力J 1 = |（中）.mp4 71.66MB5 # 1 b J 5 `

│ │ ├─[9.6]–9-6使用JavC C # 6 = z \ `aAPI实现点赞评论0 3 ] : ) V E能力（下）.mp4 57.15MB

│ │ ├─[9.7]–9-7削峰聚集能力的脉冲c k j r J F f L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: % ! z g问题（下）.mp4 58.29MB

│ │ └─h ! x s[9.9]–9-9MongoDB分布式扩展.mp4 32.62MBP 0 N