吃透分布式数据库：大厂数据存储核心技术与后端进阶秘籍插图}

随着互联网技术的不断发展，数据量的爆发式增长对数据库的性能和容量提出了更高的要求。分布式数据库以其高并发访问量、更强的可扩展性和更快的数据访问速度，逐渐替代传统关系型数据库，成为行业广泛采纳的技术方案。

为了深入理解分布式数据库的原理及应用，深入了解大厂数据存储的核心技术，本课程为您详细解读分布式数据库的各个方面。

课程目录：

  • 开篇词：吃透分布式数据库，提升职场竞争力
  • 导论：分布式数据库的基本概念及前世今生
  • SQL与NoSQL的对比：一次搞清楚五花八门的“SQL”
  • 数据分片：如何存储超大规模的数据
  • 数据复制：保证数据在分布式场景下的高可用
  • 一致性模型与CAP理论：分布式一致性的必要性
  • 实践设计：最简单的分布式数据库的设计过程
  • 存储引擎概述：了解其核心原理
  • 分布式索引：在集群中快速定位数据的技巧
  • 日志型存储：底层存储的选择原因
  • 事务处理与恢复：数据库崩溃后保障数据不丢失的方法
  • 并发事务控制：事务的处理与恢复（下）
  • 分布式系统问题概述：了解分布式系统需解决的问题
  • 错误侦测：保障分布式系统的稳定性
  • 领导选举：分布式系统内安全地协调操作的方法
  • 一致性模型再谈：除了CAP外的其他一致性模型
  • 数据可靠传播：反熵理论在数据库中的应用
  • 分布式事务（上）：原子提交算法的探究
  • 分布式事务（下）：Spanner与Calvin的比较
  • 共识算法解析：Paxo、Raft等算法的差异
  • 传统数据库在分布式领域的探索与发展
  • 数据库中间件：传统到分布式数据库的过渡
  • 分布式数据库最新发展情况解读
  • 加餐1：概念解析——云原生、HTAP、图与内存数据库
  • 引擎拓展：当前流行的分布式存储引擎解读
  • 知识串讲：如何取得性能和可扩展性的平衡
  • 数据库选型指南：选择适合的分布式数据库建议
  • 结束语：分布式数据库的未来发展
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