6大数据库，挖掘7种Java业务下的分布式存储更优解

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:

带您详解MySQL、Redis、Elasticsearch、Neo4j、HBASE、MongoDB的选型与开发,讲师将基于功能丰富和业务复杂的电商项目让您学会合理分析、拆解模块，应对自如，心中有数.拆解7大通用业务场景，基于性能优先，实践大厂分布式储存解决方案,理解大厂思维，掌握实际应用，便可实现灵活复用!

目录:

├──{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 20.68M
| ├──[1.2]–1-2服务端架构常见的分层方案.mp4 22.31M
| ├──[1.3]–1-3为什么要做服务端架构分层.mp4 9.79M
| ├──[1.4]–1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4 24.01M
| ├──[1.5]–1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4 8.46M
| ├──[1.6]–1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4 23.78M
| └──[1.7]–1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4 19.46M
├──{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.pdf 403.42kb
| ├──[2.10]–2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4 64.83M
| ├──[2.11]–2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4 58.06M
| ├──[2.12]–2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4 70.05M
| ├──[2.13]–2-13本章小结.mp4 3.79M
| ├──[2.1]–2-1社交新零售业务场景的发展.mp4 46.27M
| ├──[2.2]–2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4 15.47M
| ├──[2.3]–2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4 31.67M
| ├──[2.5]–2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4 144.58M
| ├──[2.6]–2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4 84.39M
| ├──[2.8]–2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4 106.79M
| └──[2.9]–2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4 84.27M
├──{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.pdf 116.62kb
| ├──[3.10]–3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4 40.63M
| ├──[3.11]–3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4 16.56M
| ├──[3.12]–3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4 57.56M
| ├──[3.13]–3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4 61.70M
| ├──[3.14]–3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4 66.19M
| ├──[3.15]–3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4 95.92M
| ├──[3.16]–3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4 98.77M
| ├──[3.17]–3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4 74.61M
| ├──[3.18]–3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4 115.38M
| ├──[3.19]–3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4 59.95M
| ├──[3.1]–3-1本章概览.mp4 4.30M
| ├──[3.2]–3-2Mysql选型优劣势.mp4 19.46M
| ├──[3.3]–3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）.mp4 34.86M
| ├──[3.4]–3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）.mp4 64.69M
| ├──[3.5]–3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）.mp4 70.99M
| ├──[3.6]–3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）.mp4 22.10M
| ├──[3.7]–3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）.mp4 32.35M
| ├──[3.8]–3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4 138.95M
| └──[3.9]–3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4 96.72M
├──{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.pdf 283.15kb
| ├──[4.10]–4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4 67.10M
| ├──[4.11]–4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4 81.76M
| ├──[4.12]–4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4 65.07M
| ├──[4.13]–4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4 41.12M
| ├──[4.14]–4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4 64.88M
| ├──[4.1]–4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4 41.24M
| ├──[4.2]–4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4 121.05M
| ├──[4.4]–4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4 90.70M
| ├──[4.5]–4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4 34.21M
| ├──[4.6]–4-6Seata对分布式事务的支持.mp4 87.59M
| ├──[4.7]–4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4 67.42M
| ├──[4.8]–4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4 65.86M
| └──[4.9]–4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4 26.86M
├──{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 364.47kb
| ├──[5.10]–5-10动手使用Redis.mp4 16.67M
| ├──[5.11]–5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4 73.99M
| ├──[5.12]–5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4 49.06M
| ├──[5.13]–5-13mysql读写分离的原理.mp4 75.71M
| ├──[5.14]–5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4 110.16M
| ├──[5.15]–5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4 30.73M
| ├──[5.16]–5-16主从不一致我们该怎么办.mp4 30.85M
| ├──[5.1]–5-1Redis选型优劣势.mp4 30.14M
| ├──[5.2]–5-2为什么Redis那么快（上）.mp4 92.87M
| ├──[5.3]–5-3为什么Redis那么快（中）.mp4 82.29M
| ├──[5.4]–5-4为什么Redis那么快（下）.mp4 33.45M
| ├──[5.5]–5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4 53.64M
| ├──[5.6]–5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4 48.80M
| ├──[5.7]–5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4 72.25M
| ├──[5.8]–5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4 32.67M
| └──[5.9]–5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4 79.09M
├──{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 348.43kb
| ├──[6.10]–6-10全量索引构建.mp4 67.78M
| ├──[6.11]–6-11增量索引构建（上）.mp4 77.56M
| ├──[6.12]–6-12增量索引构建（下）.mp4 94.68M
| ├──[6.13]–6-13改造商品搜索能力.mp4 46.18M
| ├──[6.1]–6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4 41.39M
| ├──[6.2]–6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4 75.22M
| ├──[6.3]–6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4 34.94M
| ├──[6.4]–6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4 72.91M
| ├──[6.5]–6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4 46.53M
| ├──[6.6]–6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4 91.71M
| ├──[6.7]–6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4 76.72M
| ├──[6.8]–6-8动手使用ES.mp4 86.38M
| └──[6.9]–6-9全量索引构建.mp4 70.14M
├──{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 137.77kb
| ├──[7.1]–7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4 77.96M
| ├──[7.2]–7-2动手使用neo4j（上）.mp4 80.63M
| ├──[7.3]–7-3动手使用neo4j（下）.mp4 55.33M
| ├──[7.4]–7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4 35.44M
| ├──[7.5]–7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4 97.21M
| ├──[7.6]–7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4 24.45M
| └──[7.7]–7-7Neo4J分布式集群方案.mp4 69.01M
├──{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 190.31kb
| ├──[8.10]–8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4 96.89M
| ├──[8.11]–8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4 60.29M
| ├──[8.12]–8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4 54.38M
| ├──[8.13]–8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4 47.50M
| ├──[8.14]–8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4 60.66M
| ├──[8.15]–8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4 78.01M
| ├──[8.1]–8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4 34.30M
| ├──[8.2]–8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4 45.71M
| ├──[8.3]–8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4 38.85M
| ├──[8.5]–8-5动手使用HBase.mp4 83.30M
| ├──[8.6]–8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4 92.52M
| ├──[8.7]–8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4 82.19M
| ├──[8.8]–8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4 59.63M
| └──[8.9]–8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4 26.46M
├──{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 17.28M
| ├──[9.2]–9-2MongoDB原理及优劣势.mp4 78.07M
| ├──[9.3]–9-3动手使用mongodb.mp4 63.70M
| ├──[9.4]–9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4 43.38M
| ├──[9.5]–9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4 71.08M
| ├──[9.6]–9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4 56.57M
| ├──[9.7]–9-7削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量迭加问题（上）.mp4 44.32M
| ├──[9.8]–9-8削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量迭加问题（下）.mp4 57.70M
| └──[9.9]–9-9MongoDB分布式扩展.mp4 32.03M
└──课件
| ├──socialecom-master.zip 298.52kb
| └──socialimooc-master.zip 0.18kb

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