大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解

文章目录[隐藏]

🎁 点击打开网盘目录工具 ☛ 旧版查看检索整站资源更方便，新版在站内搜索

好看资源网 致力于做全网最优质的资源整合和分享网站，网站资源只是非常小的一部分，我们能搞到的资源全网最全，实力最强，欢迎加入我们的会员。更多资料加微信：963284368

🎁 点击成为VIP ☛ 一次性打包获取本站全部资源+赠送2000T网盘群组资源（涵盖考研/考证/外刊/各知识付费平台等）

|——{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“万能”的技术手段，只有适合业.mp4
|————[1.2]–1-2服务端架构常见的分层方案.mp4
|————[1.3]–1-3为什么要做服务端架构分层.mp4
|————[1.4]–1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4
|————[1.5]–1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4
|————[1.6]–1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4
|————[1.7]–1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4
|——{2}–第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
|————(2.1)–2-14重难点梳理【海量资源：ubkz.com】.pdf
|————[2.10]–2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4
|————[2.11]–2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4
|————[2.12]–2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4
|————[2.13]–2-13本章小结.mp4
|————[2.1]–2-1社交新零售业务场景的发展.mp4
|————[2.2]–2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4
|————[2.3]–2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4
|————[2.5]–2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4
|————[2.6]–2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4
|————[2.8]–2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4
|————[2.9]–2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4
|——{3}–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)–3-20重难点梳理【海量资源：ubkz.com】.pdf
|————[3.10]–3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4
|————[3.11]–3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4
|————[3.12]–3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4
|————[3.13]–3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4
|————[3.14]–3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4
|————[3.15]–3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4
|————[3.16]–3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4
|————[3.17]–3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4
|————[3.18]–3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4
|————[3.19]–3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4
|————[3.1]–3-1本章概览.mp4
|————[3.2]–3-2Mysql选型优劣势.mp4
|————[3.3]–3-3Mysql如何提供事务索引读写的基础能力（1）.mp4
|————[3.4]–3-4Mysql如何提供事务索引读写的基础能力（2）.mp4
|————[3.5]–3-5Mysql如何提供事务索引读写的基础能力（3）.mp4
|————[3.6]–3-6Mysql如何提供事务索引读写的基础能力（4）.mp4
|————[3.7]–3-7Mysql如何提供事务索引读写的基础能力（5）.mp4
|————[3.8]–3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4
|————[3.9]–3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4
|——{4}–第4章高事务保证要求的交易核心能力
|————(4.1)–4-15重难点梳理.mp4.pdf
|————[4.10]–4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4.mp4
|————[4.11]–4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4.mp4
|————[4.12]–4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4.mp4
|————[4.13]–4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4.mp4
|————[4.14]–4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4.mp4
|————[4.1]–4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4.mp4
|————[4.2]–4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4.mp4
|————[4.3]–4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）.mp4.mp4
|————[4.4]–4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4.mp4
|————[4.5]–4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4.mp4
|————[4.6]–4-6Seata对分布式事务的支持.mp4.mp4
|————[4.7]–4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4.mp4
|————[4.8]–4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4.mp4
|————[4.9]–4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4.mp4
|——{5}–第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
|————(5.1)–5-17重难点梳理.pdf
|————[5.10]–5-10动手使用Redis.mp4
|————[5.11]–5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4
|————[5.12]–5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4
|————[5.13]–5-13mysql读写分离的原理.mp4
|————[5.14]–5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4
|————[5.15]–5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4
|————[5.16]–5-16主从不一致我们该怎么办.mp4
|————[5.1]–5-1Redis选型优劣势.mp4
|————[5.2]–5-2为什么Redis那么快（上）.mp4
|————[5.3]–5-3为什么Redis那么快（中）.mp4
|————[5.4]–5-4为什么Redis那么快（下）.mp4
|————[5.5]–5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4
|————[5.6]–5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4
|————[5.7]–5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4
|————[5.8]–5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4
|————[5.9]–5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4
|——{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
|————[6.10]–6-10全量索引构建.mp4
|————[6.11]–6-11增量索引构建（上）.mp4
|————[6.12]–6-12增量索引构建（下）.mp4
|————[6.13]–6-13改造商品搜索能力.mp4
|————[6.1]–6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4
|————[6.2]–6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4
|————[6.3]–6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4
|————[6.4]–6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4
|————[6.5]–6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4
|————[6.6]–6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4
|————[6.7]–6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4
|————[6.8]–6-8动手使用ES.mp4
|————[6.9]–6-9全量索引构建.mp4
|——{7}–第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案
|————(7.1)–7-8重难点梳理.pdf
|————[7.1]–7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4
|————[7.2]–7-2动手使用neo4j（上）.mp4
|————[7.3]–7-3动手使用neo4j（下）.mp4
|————[7.4]–7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4
|————[7.5]–7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4
|————[7.6]–7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4
|————[7.7]–7-7Neo4J分布式集群方案.mp4
|——{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.pdf
|————[8.10]–8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4
|————[8.11]–8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4
|————[8.12]–8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4
|————[8.13]–8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4
|————[8.14]–8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4
|————[8.15]–8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4
|————[8.1]–8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4
|————[8.2]–8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4
|————[8.3]–8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4
|————[8.5]–8-5动手使用HBase.mp4
|————[8.6]–8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4
|————[8.7]–8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4
|————[8.8]–8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4
|————[8.9]–8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4
|——{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]–9-1点赞评论场景解析.mp4
|————[9.2]–9-2MongoDB原理及优劣势.mp4
|————[9.3]–9-3动手使用mongodb.mp4
|————[9.4]–9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4
|————[9.5]–9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）(1).mp4
|————[9.5]–9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4
|————[9.6]–9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4
|————[9.7]–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
|————[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问题（下）.mp4
|————[9.9]–9-9MongoDB分布式扩展.mp4
|——课件.zip