6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解

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：