[615] 6大数据库，挖掘7种Java业务下的分布式存储更优解作为一个有追求的程序员，数据存储将是你的加分神器

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1. 如何用更优的数据存储方案，打造更稳定的架构？

• 1-1 没有“万能”的技术手段，只有适合业务场景的解决方案
• 1-2 服务端架构常见的分层方案
• 1-3 为什么要做服务端架构分层
• 1-4 为什么存储数据库在架构分层中那么重要
• 1-5 数据库存储的瓶颈与短板效应
• 1-6 为什么互联网没有万能的解决方案
• 1-7 数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单

2. 社交新零售业务场景的演进与架构方案设计

• 2-1 社交新零售业务场景的发展
• 2-2 全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）
• 2-3 全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）
• 2-4 全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（下）
• 2-5 高效部署之容器化利器Docker
• 2-6 使用docker解决mysql的高效部署
• 2-7 SpringBoot与Mybatis Plus组合
• 2-8 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块（上）
• 2-9 Mybatis Plus基础能力搭建用户模块（下）
• 2-10 Mybatis Plus进阶，高效的ORM代码实现（上）
• 2-11 Mybatis Plus进阶，高效的ORM代码实现（中）
• 2-12 Mybatis Plus进阶，高效的ORM代码实现（下）
• 2-13 本章小结
• 2-14 重难点梳理
• 2-15 【课后习题】阶段练练练

3. 发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力

• 3-1 本章概览
• 3-2 Mysql选型优劣势
• 3-3 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）
• 3-4 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）
• 3-5 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）
• 3-6 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）
• 3-7 Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）
• 3-8 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）
• 3-9 Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）
• 3-10 领域驱动设计-领域模型的重要性（上）
• 3-11 领域驱动设计-领域模型的重要性（下）
• 3-12 发布基石：商家与门店（上）
• 3-13 发布基石：商家与门店（下）
• 3-14 导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）
• 3-15 导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）
• 3-16 交易核心：SKU-库存模型的发布（上）
• 3-17 交易核心：SKU-库存模型的发布（下）
• 3-18 导购流程：搜索与详情浏览（上）
• 3-19 导购流程：搜索与详情浏览（下）
• 3-20 重难点梳理
• 3-21 【课后习题】阶段练练练

4. 高事务保证要求的交易核心能力

• 4-1 下单交易：使用流程串联下单动作（上）
• 4-2 下单交易：使用流程串联下单动作（下）
• 4-3 如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）
• 4-4 如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）
• 4-5 如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）
• 4-6 Seata对分布式事务的支持
• 4-7 使用Seata改造下单流程（上）
• 4-8 使用Seata改造下单流程（中）
• 4-9 使用Seata改造下单流程（下）
• 4-10 支付成功：支付及防重流程（上）
• 4-11 支付成功：支付及防重流程（下）
• 4-12 用户操作完整性：手动取消订单流程
• 4-13 保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）
• 4-14 保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）
• 4-15 重难点梳理

5. 内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈

• 5-1 Redis选型优劣势
• 5-2 为什么Redis那么快（上）
• 5-3 为什么Redis那么快（中）
• 5-4 为什么Redis那么快（下）
• 5-5 实用的Redis分布式解决方案（1）
• 5-6 实用的Redis分布式解决方案（2）
• 5-7 实用的Redis分布式解决方案（3）
• 5-8 实用的Redis分布式解决方案（4）
• 5-9 如何规避Redis缓存的短板
• 5-10 动手使用Redis
• 5-11 商品详情缓存化提升查询性能（上）
• 5-12 商品详情缓存化提升查询性能（下）
• 5-13 mysql读写分离的原理
• 5-14 动手部署Mysql读写分离集群
• 5-15 改造项目兜底住Mysql性能极限
• 5-16 主从不一致我们该怎么办
• 5-17 重难点梳理

6. 搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力

• 6-1 ElasticSearch选型优劣势
• 6-2 为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）
• 6-3 为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）
• 6-4 为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）
• 6-5 为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）
• 6-6 ES性能提升及高可用方案（上）
• 6-7 ES性能提升及高可用方案（下）
• 6-8 动手使用ES
• 6-9 全量索引构建
• 6-10 全量索引构建
• 6-11 增量索引构建（上）
• 6-12 增量索引构建（下）
• 6-13 改造商品搜索能力
• 6-14 重难点梳理

7. 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
• 7-2 动手使用neo4j（上）
• 7-3 动手使用neo4j（下）
• 7-4 关注粉丝能力设计（上）
• 7-5 关注粉丝能力设计（中）
• 7-6 关注粉丝能力设计（下）
• 7-7 Neo4J分布式集群方案
• 7-8 重难点梳理

8. Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案

• 8-1 Feed流的场景支撑难在哪里
• 8-2 HBase原理及优劣势（上）
• 8-3 HBase原理及优劣势（中）
• 8-4 HBase原理及优劣势（下）
• 8-5 动手使用HBase
• 8-6 HBase中的RowKey为什么那么重要
• 8-7 使用Java API接入HBase消息实体（上）
• 8-8 使用Java API接入HBase消息实体（中）
• 8-9 使用Java API接入HBase消息实体（下）
• 8-10 Feed流之经典推拉设计模式（1）
• 8-11 Feed流之经典推拉设计模式（2）
• 8-12 Feed流之经典推拉设计模式（3）
• 8-13 Feed流之经典推拉设计模式（4）
• 8-14 推拉混合模式的实践（上）
• 8-15 推拉混合模式的实践（下）
• 8-16 深度分页的高效解决方案
• 8-17 重难点梳理

9. 最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论场景

• 9-1 点赞评论场景解析
• 9-2 MongoDB原理及优劣势
• 9-3 动手使用mongodb
• 9-4 使用Java API实现点赞评论能力（上）
• 9-5 使用Java API实现点赞评论能力（中）
• 9-6 使用Java API实现点赞评论能力（下）
• 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）
• 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）
• 9-9 MongoDB分布式扩展