• 深度剖析 HBase、ClickHouse、StarRocks 核心原理
• 提升主流分布式数据库应用与优化能力
• 3 大实践案例带你玩转数据库选型
• 探索 AI 时代向量数据库技术应用

随着云计算、大数据和微服务架构的兴起，数据库技术也在不断演进，适应不断变化的业务需求，面对处理海量数据的挑战。从传统的关系型数据库到分布式、分析型数据库，每一种技术的诞生都是为了解决特定场景下的问题。

对于开发者和架构师来说，握数据库的基本原理和应用场景可以延长软件的生命周期。了解不同数据库的特性和适用场景，可以帮助我们在项目初期做出更合理的技术选型，避免未来可能出现的性能瓶颈和高昂的维护成本。此外，随着 AI 和物联网技术的兴起，对数据库的需求也在不断升级，对数据库知识的深入理解将助力我们更好地利用这些新兴技术。

基于此，我们邀请到了惟客数据总架构师彭旭老师，为你全面讲解数据库的基础知识，帮你掌握不同类型数据库的设计原理和适用场景。相信通过实战案例的分析和学习，你一定能够根据具体的业务需求选择合适的数据库解决方案，并具备优化数据库性能的能力。

课程设计

课程一共有 5 个章节。

其中，基础篇涵盖了大部分数据库基础知识。之后我们会进入 HBase、StarRocks 以及 ClickHouse 的应用案例 + 实战的部分。最后一个章节则会为你介绍 AI 时代的向量数据库。

• 基础篇
  包括不同类型数据库的存储模型，编码与压缩的必要性，数据库事务的作用以及 MVCC 机制，LSM 是如何优化读写速度的，如何合适地对海量数据进行分片，以及分布式场景下表 Join 的方式等等。对比主流数据库在基础设计及适用场景上的异同。

• HBase 篇
  HBase 篇的案例是一个手机云服务存储的需求。基于这个案例，我们会一起分析 MySQL 分库分表下运维成本、硬件成本、扩展性上的问题，拆解 HBase 解决这些问题的过程。

• StarRocks 篇
  从一个典型的客户数据平台 CDP 案例需求出发，介绍 StarRocks 的基本架构与原理，以及基于 StarRocks 的表模型设计 CDP 相关表的方法。了解 StarRocks 优化数据查询性能，能够实现实时更新与急速查询的原因。

• ClickHouse 篇
  分析 ClickHouse 高性能的原理。同时沿用 CDP 的需求，理解表模型在 ClickHouse 中的设计，并行计算和调优。

• AI 与向量数据库篇
  了解向量化的需求的产生原因，和老师一起用向量查询引擎 Faiss 搭建一个人脸识别系统，通过 Milvus 结合大模型搭建一个 RAG 个人知识库。

1 年以上经验的后端开发、数据研发同学。

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