课程简介：

 我是高洪涛前华为云技术专家，前当网系统架构师，ArcoDBA也是阿巴奇沙金斯菲尔PMC成员，作为创始团队成员，我深度参与了阿帕奇山景Sphere，目前已经服务于国内外上百家的企业，得到了业界广泛的认可。我在分布式数据库设计与研发领域工作了近5年，也经常参与和组织一些行业会议，比如中国数据库大会、Oracle嘉年华等，和业界人士交流分布置数据库领域的最新动向以及发展趋势，近十年来，整个行业都在争先恐后地进入这个领域，从而大大加速了技术的进步。
特别是近五年，云厂商相继发布重量级分布式数据库产品，普通用户接触这门技术的门槛降低了，越来越多人正参与其中，整个领域呈现出百花齐放的态势。在生产实践过程中，我们会发现许多技术人员登与分布式数据库还停留在一时半解的状态。比如有这些疑问，听说MongoDB比MySQL要好用，但它适合我的业务吗？又或者，tieDB与阿里云的polydb看起来都支持MySQL的语法，它们之间有什么区别？应该如何选择？这本质上是由于缺乏对分支数据库基本原理的了解，容易导致使用这些数据库时问题频发。
阿巴吉卡森主与微软云的Cosmosdb都支持多种一致性的状态，但如果不了解分布式一致性模型，你很可能会选错，从而造成业务数据不一致的问题。因此，长久以来，业界一直存在一个经典的误解，分支数据库只遵循cap原则，无法实现传统数据库的acid级别的事物。我们的业务是无法迁移在分布式数据库上的，而实质上，现在分不出数据库，特别是newsql类数据库已经可以在一定程度上解决这一问题了。
我会分别在第5讲与15讲中与讨论一致性的问题，你会从中获取你想要的答案。虽然传统数据库中大多数会使用复制技术来提高查询性能和可用性，但这些技术就像一堆补丁，对已经不堪重负的传统数据库进行那种修修补补，解决问题有限的同时反而可能带来更多的问题，比如复制延迟会长期困扰MySQL的复制高可用方案，而分布式数据库基本上是从底层开始针对分布式场景设计出来的，因此从基础层面就可以解决传统数据库的一些棘手问题，虽然初期投入相对大一点，却可以保证后续技术体系的健康发展，在长期成本上具有显著的优势。
学习收获
1了解分布式数据库演变、特性及适用场景
2保证数据库高性能，理解典型存储引擎
3保证数据库高扩展性，探索分布式系统设计
4体系化知识活学活用，应对海量数据存储

课程目录:

文档
[6296]开篇词吃透分布式数据库，提升职场竞争力.mp4
[6297]01导论：什么是分布式数据库？聊聊它的前世今生.mp4
[6298]02SQLvNoSQL：一次搞清楚五花八门的“SQL”.mp4
[6299]03数据分片：如何存储超大规模的数据？.mp4
[6300]04数据复制：如何保证数据在分布式场景下的高可用？.mp4
[6301]05一致性与CAP模型：为什么需要分布式一致性？.mp4
[6302]06实践：设计一个最简单的分布式数据库.mp4
[6303]07概要：什么是存储引擎，为什么需要了解它？.mp4
[6304]08分布式索引：如何在集群中快速定位数据？.mp4
[6305]09日志型存储：为什么选择它作为底层存储？.mp4
[6306]10事务处理与恢复（上）：数据库崩溃后如何保证数据不丢失？.mp4
[6307]11事务处理与恢复（下）：如何控制并发事务？.mp4
[6308]13概要：分布式系统都要解决哪些问题？.mp4
[6309]14错误侦测：如何保证分布式系统稳定？.mp4
[6310]15领导选举：如何在分布式系统内安全地协调操作？.mp4
[6311]16再谈一致性：除了CAP之外的一致性模型还有哪些？.mp4
[6312]17数据可靠传播：反熵理论如何帮助数据库可靠工作？.mp4
[6313]18分布式事务（上）：除了XA，还有哪些原子提交算法吗？.mp4
[6314]19分布式事务（下）：Spanner与Calvin的巅峰对决.mp4
[6315]20共识算法：一次性说清楚Paxo、Raft等算法的区别.mp4
[6316]22发展与局限：传统数据库在分布式领域的探索.mp4
[6317]23数据库中间件：传统数据库向分布式数据库的过渡.mp4
[6318]24现状解读：分布式数据库的最新发展情况.mp4
[6321]加餐1概念解析：云原生、HTAP、图与内存数据库.mp4
[6542]12引擎拓展：解读当前流行的分布式存储引擎.mp4
[6935]21知识串讲：如何取得性能和可扩展性的平衡？.mp4
[7130]加餐2数据库选型：我们该用什么分布式数据库？.mp4
[7131]结束语分布式数据库，未来可期.mp4