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发布时间
2024-06-08 22:33:43
更新时间
2024-06-08 22:33:43
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课程介绍

这个课程主要介绍MySQL、Redis等六大数据库在七种Java业务中的选型与调优。

  1. MySQL:MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种Web应用程序中。课程将介绍MySQL的基本概念、架构和特性,以及如何在Java业务中选择和使用MySQL数据库。还将讲解MySQL的性能调优技术,包括索引优化、查询优化和表结构优化等。

  2. Redis:Redis是一种内存数据库,用于存储和检索数据。它具有高性能、高可用性和灵活性的特点,适用于各种场景。课程将介绍Redis的基本概念、数据结构和使用方法,以及如何在Java业务中选择和使用Redis数据库。还将讲解Redis的性能调优技术,包括缓存策略、数据分片和持久化等。

  3. MongoDB:MongoDB是一种文档数据库,适用于大数据和高并发的场景。课程将介绍MongoDB的基本概念、数据模型和查询语言,以及如何在Java业务中选择和使用MongoDB数据库。还将讲解MongoDB的性能调优技术,包括索引优化、分片和副本集等。

  4. HBase:HBase是一种分布式列存储数据库,适用于大规模的数据存储和查询。课程将介绍HBase的基本概念、架构和特性,以及如何在Java业务中选择和使用HBase数据库。还将讲解HBase的性能调优技术,包括数据模型设计、读写优化和集群配置等。

  5. Cassandra:Cassandra是一种分布式NoSQL数据库,适用于大规模的高可用性应用。课程将介绍Cassandra的基本概念、数据模型和查询语言,以及如何在Java业务中选择和使用Cassandra数据库。还将讲解Cassandra的性能调优技术,包括数据分布和读写优化等。

  6. Neo4j:Neo4j是一种图数据库,适用于复杂的关系数据存储和查询。课程将介绍Neo4j的基本概念、数据模型和查询语言,以及如何在Java业务中选择和使用Neo4j数据库。还将讲解Neo4j的性能调优技术,包括索引优化和查询优化等。

通过学习这门课程,你将能够了解不同类型的数据库,并能够根据业务需求选择合适的数据库。同时,你还将学习到如何对数据库进行性能调优,以提高系统的响应速度和稳定性。

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 – 带源码课件/
│├─socialecom-master.exe 777.3KB
│├─第1章如何用更优的数据存储方案,打造更稳定的架构?
│├─第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计
│├─第3章发挥Mysql选型优势,构建新零售核心门店与商品能力
│├─第4章高事务保证要求的交易核心能力
│├─第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈
│├─第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力
│├─第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案
│├─第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案
│├─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
│├─课程目录.txt 624byte
│├─课程详细目录.txt 8.4KB

详细目录

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 26.7MB
│├─1-2服务端架构常见的分层方案.mp4 17MB
│├─1-3为什么要做服务端架构分层.mp4 7.3MB
│├─1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4 16.3MB
│├─1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4 6.5MB
│├─1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4 16.1MB
│├─1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4 16.9MB
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 71.2MB
│├─2-11MybatisPlus进阶,高效的ORM代码实现(中).mp4 69.6MB
│├─2-12MybatisPlus进阶,高效的ORM代码实现(下).mp4 104.2MB
│├─2-13本章小结.mp4 3.1MB
│├─2-14重难点梳理.pdf 433.3KB
│├─2-1社交新零售业务场景的发展.mp4 41.3MB
│├─2-2全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(上).mp4 13.5MB
│├─2-3全局视角看问题,实现全景的技术支撑架构(中).mp4 23.7MB
│├─2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4 127.2MB
│├─2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4 91.5MB
│├─2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块(上).mp4 73.5MB
│├─2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块(下).mp4 105.2MB
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 29.3MB
│├─3-11领域驱动设计-领域模型的重要性(下).mp4 15MB
│├─3-12发布基石:商家与门店(上).mp4 76.4MB
│├─3-13发布基石:商家与门店(下).mp4 73.9MB
│├─3-14导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(上).mp4 55.5MB
│├─3-15导购核心:商品-类目-品牌-属性库模型的发布(下).mp4 114.4MB
│├─3-16交易核心:SKU-库存模型的发布(上).mp4 133.9MB
│├─3-17交易核心:SKU-库存模型的发布(下).mp4 129.3MB
│├─3-18导购流程:搜索与详情浏览(上).mp4 169.1MB
│├─3-19导购流程:搜索与详情浏览(下).mp4 109.3MB
│├─3-1本章概览.mp4 2.9MB
│├─3-20重难点梳理.pdf 116.6KB
│├─3-2Mysql选型优劣势@更多it视频+微信:307570512.mp4 16.8MB
│├─3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(1).mp4 26.3MB
│├─3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(2).mp4 43MB
│├─3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(3).mp4 83.3MB
│├─3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(4).mp4 26.5MB
│├─3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力(5).mp4 27.5MB
│├─3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(上).mp4 100MB
│├─3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀(下).mp4 75.7MB
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 92.9MB
│├─4-11支付成功:支付及防重流程(下).mp4 113.8MB
│├─4-12用户操作完整性:手动取消订单流程.mp4 90.6MB
│├─4-13保证生命周期完整性:自动取消订单流程(上).mp4 57.5MB
│├─4-14保证生命周期完整性:自动取消订单流程(下).mp4 92MB
│├─4-15重难点梳理.pdf 283.2KB
│├─4-1下单交易:使用流程串联下单动作(上).mp4 40.5MB
│├─4-2下单交易:使用流程串联下单动作(下).mp4 142.4MB
│├─4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性(上).mp4 23.1MB
│├─4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性(中).mp4 123.5MB
│├─4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性(下).mp4 48.2MB
│├─4-6Seata对分布式事务的支持.mp4 92.7MB
│├─4-7使用Seata改造下单流程(上).mp4 92.7MB
│├─4-8使用Seata改造下单流程(中).mp4 98.8MB
│├─4-9使用Seata改造下单流程(下).mp4 42.4MB
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 17.8MB
│├─5-11商品详情缓存化提升查询性能(上).mp4 92.7MB
│├─5-12商品详情缓存化提升查询性能(下).mp4 57.5MB
│├─5-13mysql读写分离的原理.mp4 80.5MB
│├─5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4 114.3MB
│├─5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4 38.3MB
│├─5-16主从不一致我们该怎么办.mp4 36.9MB
│├─5-17重难点梳理.pdf 364.5KB
│├─5-1Redis选型优劣势.mp4 20.8MB
│├─5-2为什么Redis那么快(上).mp4 85.9MB
│├─5-3为什么Redis那么快(中).mp4 80.7MB
│├─5-4为什么Redis那么快(下).mp4 24.6MB
│├─5-5实用的Redis分布式解决方案(1).mp4 49.3MB
│├─5-6实用的Redis分布式解决方案(2).mp4 54.5MB
│├─5-7实用的Redis分布式解决方案(3).mp4 64.4MB
│├─5-8实用的Redis分布式解决方案(4).mp4 38.3MB
│├─5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4 74.3MB
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 79.1MB
│├─6-11增量索引构建(上).mp4 84.1MB
│├─6-12增量索引构建(下).mp4 101.7MB
│├─6-13改造商品搜索能力.mp4 53.2MB
│├─6-14重难点梳理.pdf 348.4KB
│├─6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4 31.6MB
│├─6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索(1).mp4 68.1MB
│├─6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索(2).mp4 40.8MB
│├─6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索(3).mp4 79.3MB
│├─6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索(4).mp4 44.9MB
│├─6-6ES性能提升及高可用方案(上).mp4 85.7MB
│├─6-7ES性能提升及高可用方案(下).mp4 83.1MB
│├─6-8动手使用ES.mp4 87.9MB
│├─6-9全量索引构建.mp4 68.5MB
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 69.3MB
│├─7-2动手使用neo4j(上).mp4 86.6MB
│├─7-3动手使用neo4j(下).mp4 53.5MB
│├─7-4关注粉丝能力设计(上).mp4 36.9MB
│├─7-5关注粉丝能力设计(中).mp4 103MB
│├─7-6关注粉丝能力设计(下).mp4 44MB
│├─7-7Neo4J分布式集群方案.mp4 74.8MB
│├─7-8重难点梳理.pdf 137.8KB
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 94.4MB
│├─8-11Feed流之经典推拉设计模式(2).mp4 66.3MB
│├─8-12Feed流之经典推拉设计模式(3).mp4 60.7MB
│├─8-13Feed流之经典推拉设计模式(4).mp4 58.4MB
│├─8-14推拉混合模式的实践(上).mp4 60.7MB
│├─8-15推拉混合模式的实践(下).mp4 83.5MB
│├─8-17重难点梳理.pdf 190.3KB
│├─8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4 25.4MB
│├─8-2HBase原理及优劣势(上).mp4 36.4MB
│├─8-3HBase原理及优劣势(中).mp4 44.8MB
│├─8-5动手使用HBase.mp4 84.3MB
│├─8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4 88.2MB
│├─8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体(上).mp4 95.8MB
│├─8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体(中).mp4 71.7MB
│├─8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体(下).mp4 56.5MB
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 6.4MB
│├─9-2MongoDB原理及优劣势.mp4 67.9MB
│├─9-3动手使用mongodb.mp4 67.5MB
│├─9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力(上).mp4 27.2MB
│├─9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力(中).mp4 77.5MB
│├─9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力(下).mp4 73.9MB
│├─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 49.8MB
│├─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 63.9MB
│├─9-9MongoDB分布式扩展.mp4 34.1MB


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