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开篇词 | 吃透分布式数据库,提升职场竞争力
模块一:分布式数据库的历史演变与核心原理
01 | 导论:什么是分布式数据库?聊聊它的前世今生
02 | SQL vs NoSQL:一次搞清楚五花八门的“SQL”
03 | 数据分片:如何存储超大规模的数据?
04 | 数据复制:如何保证数据在分布式场景下的高可用?
05 | 一致性与 CAP 模型:为什么需要分布式一致性?
06 | 实践:设计一个最简单的分布式数据库
模块二:存储引擎——分布式数据库的高性能保证
07 | 概要:什么是存储引擎,为什么需要了解它?
08 | 分布式索引:如何在集群中快速定位数据?
09 | 日志型存储:为什么选择它作为底层存储?
10 | 事务处理与恢复(上):数据库崩溃后如何保证数据不丢失?
11 | 事务处理与恢复(下):如何控制并发事务?
12 | 引擎拓展:解读当前流行的分布式存储引擎
模块三:分布式系统——分布式数据库的高扩展性保证
13 | 概要:分布式系统都要解决哪些问题?
14 | 错误侦测:如何保证分布式系统稳定?
15 | 领导选举:如何在分布式系统内安全地协调操作?
16 | 再谈一致性:除了 CAP 之外的一致性模型还有哪些?
17 | 数据可靠传播:反熵理论如何帮助数据库可靠工作?
18 | 分布式事务(上):除了 XA,还有哪些原子提交算法吗?
19 | 分布式事务(下):Spanner 与 Calvin 的巅峰对决
20 | 共识算法:一次性说清楚 Paxos、Raft 等算法的区别
21 | 知识串讲:如何取得性能和可扩展性的平衡?
模块四:知识拓展——探究当代分布式数据库
22 | 发展与局限:传统数据库在分布式领域的探索
23 | 数据库中间件:传统数据库向分布式数据库的过渡
24 | 现状解读:分布式数据库的最新发展情况
加餐1 | 概念解析:云原生、HTAP、图与内存数据库
加餐2 | 数据库选型:我们该用什么分布式数据库?
结束语 | 分布式数据库,未来可期
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