24讲吃透分布式数据库,大厂数据存储利器,后端工程师进阶必备
互联网数据增长是爆发式的,单机数据库很快触到容量与性能的瓶颈,业内经历了 SQL 到 NoSQL 再到 NewSQL 的技术探索。分布式数据库以更高并发访问量、更强的可扩展性、更快的数据访问速度,替代了传统关系型数据库,正在被行业广泛采纳。
身为开发者,深入理解分布式数据库原理与应用已经十分必要
课程目录
文档
[6296] 开篇词 吃透分布式数据库,提升职场竞争力.mp4
[6297] 01 导论:什么是分布式数据库?聊聊它的前世今生.mp4
[6298] 02 SQL v NoSQL:一次搞清楚五花八门的“SQL”.mp4
[6299] 03 数据分片:如何存储超大规模的数据?.mp4
[6300] 04 数据复制:如何保证数据在分布式场景下的高可用?.mp4
[6301] 05 一致性与 CAP 模型:为什么需要分布式一致性?.mp4
[6302] 06 实践:设计一个最简单的分布式数据库.mp4
[6303] 07 概要:什么是存储引擎,为什么需要了解它?.mp4
[6304] 08 分布式索引:如何在集群中快速定位数据?.mp4
[6305] 09 日志型存储:为什么选择它作为底层存储?.mp4
[6306] 10 事务处理与恢复(上):数据库崩溃后如何保证数据不丢失?.mp4
[6307] 11 事务处理与恢复(下):如何控制并发事务?.mp4
[6308] 13 概要:分布式系统都要解决哪些问题?.mp4
[6309] 14 错误侦测:如何保证分布式系统稳定?.mp4
[6310] 15 领导选举:如何在分布式系统内安全地协调操作?.mp4
[6311] 16 再谈一致性:除了 CAP 之外的一致性模型还有哪些?.mp4
[6312] 17 数据可靠传播:反熵理论如何帮助数据库可靠工作?.mp4
[6313] 18 分布式事务(上):除了 XA,还有哪些原子提交算法吗?.mp4
[6314] 19 分布式事务(下):Spanner 与 Calvin 的巅峰对决.mp4
[6315] 20 共识算法:一次性说清楚 Paxo、Raft 等算法的区别.mp4
[6316] 22 发展与局限:传统数据库在分布式领域的探索.mp4
[6317] 23 数据库中间件:传统数据库向分布式数据库的过渡.mp4
[6318] 24 现状解读:分布式数据库的最新发展情况.mp4
[6321] 加餐1 概念解析:云原生、HTAP、图与内存数据库.mp4
[6542] 12 引擎拓展:解读当前流行的分布式存储引擎.mp4
[6935] 21 知识串讲:如何取得性能和可扩展性的平衡?.mp4
[7130] 加餐2 数据库选型:我们该用什么分布式数据库?.mp4
[7131] 结束语 分布式数据库,未来可期.mp4
24讲吃透分布式数据库,大厂数据存储利器,后端工程师进阶必备
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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
面对互联网数据爆发式增长,传统单机数据库已触及性能天花板。本课程通过24讲系统内容,带你从SQL到NoSQL再到NewSQL的技术演进中,彻底吃透分布式数据库。课程不仅讲解数据分片、复制、一致性模型等底层原理,还深入剖析日志型存储、事务恢复及Paxo/Raft共识算法。同时涵盖云原生、HTAP等前沿概念与选型指南,帮助开发者在设计高可用集群时平衡性能与扩展性,掌握大厂数据存储的核心利器,实现从理论到实践的全面进阶。
本文重点内容
- 单机数据库在海量数据场景下难以满足高并发访问需求
- 传统关系型数据库无法有效应对数据规模指数级增长
- 开发者缺乏对分布式一致性、事务及容错机制的深刻理解
- 面对五花八门的NoSQL与NewSQL技术栈,选型困难且易踩坑
- 如何在保证数据强一致性的同时实现系统的高可用扩展
适合什么人
- 希望突破单机性能瓶颈的后端开发工程师
- 需要掌握高并发、可扩展架构设计的系统架构师
- 正在学习分布式系统原理与共识算法的计算机专业学生
- 负责数据库选型、迁移及中间件搭建的技术负责人
- 对云原生、HTAP及图数据库等新技术感兴趣的开发者
哪些情况暂时不适合
- 仅需使用现成ORM框架而不关心底层原理的初级前端开发
- 完全不了解基础SQL语法与关系型数据库概念的初学者
- 寻求快速复制粘贴代码而无意愿理解技术本质的学习者
建议阅读、学习或使用路线
- 第一步:观看开篇词与导论,建立分布式数据库的前世今生认知框架
- 第二步:系统学习数据分片、复制及CAP模型,理解核心架构原理
- 第三步:深入钻研存储引擎、索引优化及日志型存储的底层机制
- 第四步:掌握事务处理、崩溃恢复及并发控制的关键算法与实践
- 第五步:研读共识算法与分布式事务,了解Spanner等前沿技术对决
- 第六步:结合加餐内容完成云原生选型,平衡性能与可扩展性
内容结构与重点解析
课程目录结构严谨,从导论切入,依次展开数据分片、复制、一致性模型等基础理论。随后深入存储引擎、索引及日志型存储的底层实现,再过渡到事务处理与恢复机制。核心章节聚焦分布式事务算法、共识算法(Paxo/Raft)及反熵理论。加餐部分补充了云原生、HTAP概念及选型指南,最后以现状解读收尾,形成从原理到实践再到行业趋势的完整闭环。
阅读后可以重点获得什么
- 能够清晰阐述SQL、NoSQL与NewSQL的技术演进路线及适用场景
- 掌握数据分片策略,具备设计存储超大规模数据方案的能力
- 理解CAP定理与一致性模型,能在集群中保证高可用与数据一致
- 熟悉日志型存储优势,能独立设计崩溃后数据不丢失的恢复机制
- 精通Paxo、Raft等共识算法区别,具备解决分布式系统协调问题的能力
- 能够根据业务需求合理选型分布式数据库并制定过渡方案
实用提示与注意事项
- 区分传统XA事务与新型原子提交算法(如Calvin)在性能上的差异
- 辨析CAP模型之外的其他一致性模型在实际工程中的取舍逻辑
- 明确日志型存储作为底层选择的优势,避免盲目追求内存数据库
- 理解数据库中间件在过渡期的作用,与传统原生分布式架构的区别
阅读与使用建议
建议先观看开篇词与导论建立宏观认知,再按顺序学习分片、复制等核心章节。对于事务与共识算法部分需结合代码或架构图理解,避免死记硬背。加餐内容可作为技术选型前的参考,但不宜直接套用。学习过程中应注重原理推导,而非仅关注API调用,以真正提升架构设计能力。
原文发布日期:2022年03月26日 原文分类:个人成长
常见问题
课程适合零基础入门分布式数据库吗?
课程包含导论与基础概念解析,但建议具备SQL及单机数据库基础,以便更快理解分片与事务等进阶内容。
学习完能否直接参与大厂项目?
课程提供了扎实的理论基础与架构思维,能显著提升面试竞争力,但实际项目经验仍需结合具体业务场景积累。
是否需要额外购买数据库软件进行实验?
课程侧重原理讲解,部分实践内容可通过开源组件(如TiDB、CockroachDB)自行搭建验证,无需强制购买商业软件。
导读最近更新时间:2026年09月22日
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