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00 开篇词 吃透分布式数据库,提升职场竞争力.md
01 导论:什么是分布式数据库?聊聊它的前世今生.md
02 SQL vs NoSQL:一次搞清楚五花八门的“SQL”.md
03 数据分片:如何存储超大规模的数据?.md
04 数据复制:如何保证数据在分布式场景下的高可用?.md
05 一致性与 CAP 模型:为什么需要分布式一致性?.md
06 实践:设计一个最简单的分布式数据库.md
07 概要:什么是存储引擎,为什么需要了解它?.md
08 分布式索引:如何在集群中快速定位数据?.md
09 日志型存储:为什么选择它作为底层存储?.md
10 事务处理与恢复(上):数据库崩溃后如何保证数据不丢失?.md
11 事务处理与恢复(下):如何控制并发事务?.md
12 引擎拓展:解读当前流行的分布式存储引擎.md
13 概要:分布式系统都要解决哪些问题?.md
14 错误侦测:如何保证分布式系统稳定?.md
15 领导选举:如何在分布式系统内安全地协调操作?.md
16 再谈一致性:除了 CAP 之外的一致性模型还有哪些?.md
17 数据可靠传播:反熵理论如何帮助数据库可靠工作?.md
18 分布式事务(上):除了 XA,还有哪些原子提交算法吗?.md
19 分布式事务(下):Spanner 与 Calvin 的巅峰对决.md
20 共识算法:一次性说清楚 Paxos、Raft 等算法的区别.md
21 知识串讲:如何取得性能和可扩展性的平衡?.md
22 发展与局限:传统数据库在分布式领域的探索.md
23 数据库中间件:传统数据库向分布式数据库的过渡.md
24 现状解读:分布式数据库的最新发展情况.md
加餐1 概念解析:云原生、HTAP、图与内存数据库.md
加餐2 数据库选型:我们该用什么分布式数据库?.md
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24讲吃透分布式数据库-完
00 开篇词 吃透分布式数据库,提升职场竞争力.md
01 导论:什么是分布式数据库?聊聊它的前世今生.md
02 SQL vs NoSQL:一次搞清楚五花八门的“SQL”.md
03 数据分片:如何存储超大规模的数据?.md
04 数据复制:如何保证数据在分布式场景下的高可用?.md
05 一致性与 CAP 模型:为什么需要分布式一致性?.md
06 实践:设计一个最简单的分布式数据库.md
07 概要:什么是存储引擎,为什么需要了解它?.md
08 分布式索引:如何在集群中快速定位数据?.md
09 日志型存储:为什么选择它作为底层存储?.md
10 事务处理与恢复(上):数据库崩溃后如何保证数据不丢失?.md
11 事务处理与恢复(下):如何控制并发事务?.md
12 引擎拓展:解读当前流行的分布式存储引擎.md
13 概要:分布式系统都要解决哪些问题?.md
14 错误侦测:如何保证分布式系统稳定?.md
15 领导选举:如何在分布式系统内安全地协调操作?.md
16 再谈一致性:除了 CAP 之外的一致性模型还有哪些?.md
17 数据可靠传播:反熵理论如何帮助数据库可靠工作?.md
18 分布式事务(上):除了 XA,还有哪些原子提交算法吗?.md
19 分布式事务(下):Spanner 与 Calvin 的巅峰对决.md
20 共识算法:一次性说清楚 Paxos、Raft 等算法的区别.md
21 知识串讲:如何取得性能和可扩展性的平衡?.md
22 发展与局限:传统数据库在分布式领域的探索.md
23 数据库中间件:传统数据库向分布式数据库的过渡.md
24 现状解读:分布式数据库的最新发展情况.md
加餐1 概念解析:云原生、HTAP、图与内存数据库.md
加餐2 数据库选型:我们该用什么分布式数据库?.md
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