分布式数据库30讲
王磊
光大银行首席数据架构师
新⼈⾸单¥1
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开篇词 (1讲)
开篇词|为什么要学习分布式数据库?
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基础篇 (8讲)
01|什么是分布式数据库?
02|强一致性:那么多数据一致性模型,究竟有啥不一样?
03|强一致性:别再用BASE做借口,来看看什么是真正的事务一致性
04 | 架构风格:NewSQL和PGXC到底有啥不一样?
05 | 全局时钟:物理时钟和逻辑时钟你Pick谁?
06 | 分片机制:为什么说Range是更好的分片策略?
07 | 数据复制:为什么有时候Paxos不是最佳选择?
08 | 基础篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
开发篇 (15讲)
09|原子性:2PC还是原子性协议的王者吗?
10 | 原子性:如何打破事务高延迟的魔咒?
11|隔离性:读写冲突时,快照是最好的办法吗?
12 | 隔离性:看不见的读写冲突,要怎么处理?
13 | 隔离性:为什么使用乐观协议的分布式数据库越来越少?
14 | 隔离性:实现悲观协议,除了锁还有别的办法吗?
15 | 分布式事务串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
16 | 为什么不建议你使用存储过程?
17 | 为什么不建议你使用自增主键?
18 | HTAP是不是赢者通吃的游戏?
19 | 查询性能优化:计算与存储分离架构下有哪些优化思路?
20 | 关联查询:如何提升多表Join能力?
21 | 查询执行引擎:如何让聚合计算加速?
22|RUM猜想:想要读写快还是存储省?又是三选二
23 | 数据库查询串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
实践篇 (7讲)
24 | 全球化部署:如何打造近在咫尺且永不宕机的数据库?
25 | 容灾与备份:如何设计逃生通道保证业务连续性?
26 | 容器化:分布式数据库要不要上云,你想好了吗?
27 | 产品测试:除了性能跑分,还能测个啥?
28 | 选型案例:银行是怎么选择分布式数据库的?
29 | 产品图鉴:哪些分布式数据库值得看?
30 | 实践篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
用户故事 (1讲)
用户故事 | 李兆龙:博观而约取,厚积而薄发
分布式数据库30讲
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29 | 产品图鉴:哪些分布式数据库值得看?

王磊 2020-10-16
你好,我是王磊,你也可以叫我 Ivan。
今天是课程正文的最后一讲,时间过得好快呀。在基础篇和开发篇,课程安排追求的是庖丁解牛那样的风格,按照第 4 讲提到的数据库基本架构,来逐步拆解分布式数据库系统。在介绍每一个关键部件时,我会去关联主流产品的设计,分析背后的理论依据什么,工程优化的思路又是什么。
这样做的好处是能够将抽象理论与具体产品对应起来,更容易理解每个设计点。但它也有一个缺点,就是产品特性被分散开来,不便于你了解整体产品。
为了弥补这个遗憾,今天这一讲,我会把视角切换到产品方向,为你做一次整体介绍。当然对于具体特性,这里我不再重复,而是会给出前面课程的索引。所以,你也可以将这一讲当作一个产品版的课程索引,让你在二刷这门课程时有一个崭新的视角。
分布式数据库产品,从架构风格上可以分为 PGXC 和 NewSQL 这两个大类,以及另外一些小众些的产品。

NewSQL

Spanner

既然要说分布式数据库产品,第一个必须是 Google 的 Spanner。严格来说,是 Spanner 和 F1 一起开创了 NewSQL 风格,它是这一流派当之无愧的开山鼻祖。
在 2012 年 Google 论文“F1: A Distributed SQL Database That Scales”中首先描述了这个组合的整体架构。
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