6大数据库，挖掘7种Java业务下的分布式存储更优解

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6大数据库，挖掘7种Java业务下的分布式存储更优解

资源简介：

详解MySQL、Redis、Elasticsearch、Neo4j、HBASE、MongoDB的选型与开发。

课程目录：

【imooc-615】MySQL Redis等6大数据库,在7种Java业务中的选型与调优

• 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&ldquo_万能&rdquo_的技术手段，只有适合业.mp4
    • 1-2服务端架构常见的分层方案.mp4
    • 1-3为什么要做服务端架构分层.mp4
    • 1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4
    • 1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4
    • 1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4
    • 1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4
• 第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
  • 2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4
  • 2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4
  • 2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4
  • 2-13本章小结.mp4
  • 2-14重难点梳理.pdf
  • 2-1社交新零售业务场景的发展.mp4
  • 2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4
  • 2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4
  • 2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4
  • 2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4
  • 2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4
  • 2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4
• 第3章发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力
  • 3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4
  • 3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4
  • 3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4
  • 3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4
  • 3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4
  • 3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4
  • 3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4
  • 3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4
  • 3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4
  • 3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4
  • 3-1本章概览.mp4
  • 3-20重难点梳理.pdf
  • 3-2Mysql选型优劣势@更多it视频+微信：307570512.mp4
  • 3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）.mp4
  • 3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）.mp4
  • 3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）.mp4
  • 3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）.mp4
  • 3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）.mp4
  • 3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4
  • 3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4
• 第4章高事务保证要求的交易核心能力
  • 4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4
  • 4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4
  • 4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4
  • 4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4
  • 4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4
  • 4-15重难点梳理.pdf
  • 4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4
  • 4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4
  • 4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）.mp4
  • 4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4
  • 4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4
  • 4-6Seata对分布式事务的支持.mp4
  • 4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4
  • 4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4
  • 4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4
• 第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
  • 5-10动手使用Redis.mp4
  • 5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4
  • 5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4
  • 5-13mysql读写分离的原理.mp4
  • 5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4
  • 5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4
  • 5-16主从不一致我们该怎么办.mp4
  • 5-17重难点梳理.pdf
  • 5-1Redis选型优劣势.mp4
  • 5-2为什么Redis那么快（上）.mp4
  • 5-3为什么Redis那么快（中）.mp4
  • 5-4为什么Redis那么快（下）.mp4
  • 5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4
  • 5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4
  • 5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4
  • 5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4
  • 5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4
• 第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
  • 6-10全量索引构建.mp4
  • 6-11增量索引构建（上）.mp4
  • 6-12增量索引构建（下）.mp4
  • 6-13改造商品搜索能力.mp4
  • 6-14重难点梳理.pdf
  • 6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4
  • 6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4
  • 6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4
  • 6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4
  • 6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4
  • 6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4
  • 6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4
  • 6-8动手使用ES.mp4
  • 6-9全量索引构建.mp4
• 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.mp4
  • 7-2动手使用neo4j（上）.mp4
  • 7-3动手使用neo4j（下）.mp4
  • 7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4
  • 7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4
  • 7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4
  • 7-7Neo4J分布式集群方案.mp4
  • 7-8重难点梳理.pdf
• 第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
  • 8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4
  • 8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4
  • 8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4
  • 8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4
  • 8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4
  • 8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4
  • 8-17重难点梳理.pdf
  • 8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4
  • 8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4
  • 8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4
  • 8-5动手使用HBase.mp4
  • 8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4
  • 8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4
  • 8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4
  • 8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4
• 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点赞评论场景解析.mp4
  • 9-2MongoDB原理及优劣势.mp4
  • 9-3动手使用mongodb.mp4
  • 9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4
  • 9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4
  • 9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4
  • 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
  • 9-9MongoDB分布式扩展.mp4

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