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<a href="/专栏/左耳听风/069 程序员练级攻略（2018）：开篇词.md.html">069 程序员练级攻略（2018）：开篇词</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/070 程序员练级攻略（2018）：零基础启蒙.md.html">070 程序员练级攻略（2018）：零基础启蒙</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/071 程序员练级攻略（2018）：正式入门.md.html">071 程序员练级攻略（2018）：正式入门</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/072 程序员练级攻略（2018）：程序员修养.md.html">072 程序员练级攻略（2018）：程序员修养</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/074 程序员练级攻略：理论学科.md.html">074 程序员练级攻略：理论学科</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/079 程序员练级攻略（2018）：Java底层知识.md.html">079 程序员练级攻略（2018）：Java底层知识</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/081 程序员练级攻略（2018）：分布式架构入门.md.html">081 程序员练级攻略（2018）：分布式架构入门</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/089 程序员练级攻略（2018）：UIUX设计.md.html">089 程序员练级攻略（2018）：UIUX设计</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/090 程序员练级攻略（2018）：技术资源集散地.md.html">090 程序员练级攻略（2018）：技术资源集散地</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/091 程序员面试攻略：面试前的准备.md.html">091 程序员面试攻略：面试前的准备</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/092 程序员面试攻略：面试中的技巧.md.html">092 程序员面试攻略：面试中的技巧</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/093 程序员面试攻略：面试风格.md.html">093 程序员面试攻略：面试风格</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/094 程序员面试攻略：实力才是王中王.md.html">094 程序员面试攻略：实力才是王中王</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/095 高效学习：端正学习态度.md.html">095 高效学习：端正学习态度</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/096 高效学习：源头、原理和知识地图.md.html">096 高效学习：源头、原理和知识地图</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/097 高效学习：深度，归纳和坚持实践.md.html">097 高效学习：深度，归纳和坚持实践</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/098 高效学习：如何学习和阅读代码.md.html">098 高效学习：如何学习和阅读代码</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/099 高效学习：面对枯燥和量大的知识.md.html">099 高效学习：面对枯燥和量大的知识</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/100 高效沟通：Talk和Code同等重要.md.html">100 高效沟通：Talk和Code同等重要</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/101 高效沟通：沟通阻碍和应对方法.md.html">101 高效沟通：沟通阻碍和应对方法</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/102 高效沟通：沟通方式及技巧.md.html">102 高效沟通：沟通方式及技巧</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/103 高效沟通：沟通技术.md.html">103 高效沟通：沟通技术</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/104 高效沟通：好老板要善于提问.md.html">104 高效沟通：好老板要善于提问</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/105 高效沟通：好好说话的艺术.md.html">105 高效沟通：好好说话的艺术</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/106 加餐 谈谈我的“三观”.md.html">106 加餐 谈谈我的“三观”</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/107 结束语 业精于勤，行成于思.md.html">107 结束语 业精于勤，行成于思</a>
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</ul>
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<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
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<div class="sidebar-toggle-inner"></div>
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</div>
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<script>
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function add_inner() {
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let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
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}
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let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
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inner.classList.remove('show')
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}
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let sidebar_toggle = document.querySelector('.sidebar-toggle')
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} else { // hide
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content.classList.add('extend')
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}
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
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let overlay = document.querySelector('.off-canvas-overlay')
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overlay.classList.remove('show')
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}
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</script>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>080 程序员练级攻略（2018）：数据库</h1>
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<p>对于数据库方向，重点就是两种数据库，一种是以 SQL 为代表的关系型数据库，另一种是以非 SQL 为代表的 NoSQL 数据库。关系型数据库主要有三个：Oracle、MySQL 和 Postgres。</p>
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<p>在这里，我们只讨论越来越主流的 MySQL 数据库。首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据复制这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。然后，我们会进入到 NoSQL 数据库的学习。</p>
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<p>NoSQL 数据库千奇百怪，其主要是解决了关系型数据库中的各种问题。第一个大问题就是数据的 Schema 非常多，用关系型数据库来表示不同的 Data Schema 是非常笨拙的，所以要有不同的数据库（如时序型、键值对型、搜索型、文档型、图结构型等）。另一个大问题是，关系型数据库的 ACID 是一件很讨厌的事，这极大地影响了数据库的性能和扩展性，所以 NoSQL 在这上面做了相应的妥协以解决大规模伸缩的问题。</p>
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<p>对于一个程序员，你可能觉得数据库的事都是 DBA 的事，然而我想告诉你你错了，这些事才真正是程序员的事。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。所以，作为一个架构师或程序员，你必须了解最重要的数据存储——数据库。</p>
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<h1>关系型数据库</h1>
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<p>今天，关系型数据库最主要的两个代表是闭源的 Oracle 和开源的 MySQL。当然，还有很多了，比如微软的 SQL Server，IBM 的 DB2 等，还有开源的 PostgreSQL。关系型数据库的世界中有好多好多产品。当然，还是 Oracle 和 MySQL 是比较主流的。所以，这里主要介绍更为开放和主流的 MySQL。</p>
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<p>如果你要玩 Oracle，我这里只推荐一本书《<a href="https://book.douban.com/subject/5402711/">Oracle Database 9i/10g/11g 编程艺术</a>》，无论是开发人员还是 DBA，它都是必读的书。这本书的作者是 Oracle 公司的技术副总裁托马斯·凯特（Thomas Kyte），他也是世界顶级的 Oracle 专家。</p>
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<p>这本书中深入分析了 Oracle 数据库体系结构，包括文件、内存结构以及构成 Oracle 数据库和实例的底层进程，利用具体示例讨论了一些重要的数据库主题，如锁定、并发控制、事务等。同时分析了数据库中的物理结构，如表、索引和数据类型，并介绍采用哪些技术能最优地使用这些物理结构。</p>
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<ul>
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<li>
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<p>学习 MySQL，首先一定是要看<a href="https://dev.mysql.com/doc/">MySQL 官方手册</a>。</p>
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</li>
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<li>
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<p>然后，官方还有几个 PPT 也要学习一下。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/tune-mysql-queries-performance/">How to Analyze and Tune MySQL Queries for Better Performance</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-performance-tuning101/">MySQL Performance Tuning 101</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-performance-sys-schema/">MySQL Performance Schema & Sys Schema</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-performance-tuning-best-practices/">MySQL Performance: Demystified Tuning & Best Practices</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-security-best-practices/">MySQL Security Best Practices</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-cluster-deployment-best-practices/">MySQL Cluster Deployment Best Practices</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/presentations/mysql-high-availability-innodb-cluster/">MySQL High Availability with InnoDB Cluster</a></li>
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</ul>
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</li>
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<li>
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<p>然后推荐《<a href="https://book.douban.com/subject/23008813/">高性能 MySQL</a>》，这本书是 MySQL 领域的经典之作，拥有广泛的影响力。不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，都能从本书中有所收获。</p>
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</li>
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<li>
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<p>如果你对 MySQL 的内部原理有兴趣的话，可以看一下这本书《<a href="https://book.douban.com/subject/24708143/">MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎</a>》。当然，还有官网的<a href="https://dev.mysql.com/doc/internals/en/">MySQL Internals Manual</a> 。</p>
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</li>
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<li>
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<p>数据库的索引设计和优化也是非常关键的，这里还有一本书《<a href="https://book.douban.com/subject/26419771/">数据库的索引设计与优化</a>》也是很不错的。虽然不是讲 MySQL 的，但是原理都是相通的。这也是上面推荐过的《高性能 MySQL》在其索引部分推荐的一本好书。</p>
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<p>你千万不要觉得只有做数据库你才需要学习这种索引技术。不是的！在系统架构上，在分布式架构中，索引技术也是非常重要的。这本书对于索引性能进行了非常清楚的估算，不像其它书中只是模糊的描述，你一定会收获很多。</p>
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</li>
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</ul>
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<p>下面还有一些不错的和 MySQL 相关的文章。</p>
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<ul>
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<li><a href="http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html">MySQL 索引背后的数据结构及算法原理</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/@kousiknath/data-structures-database-storage-internals-1f5ed3619d43">Some study on database storage internals</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/@Pinterest_Engineering/sharding-pinterest-how-we-scaled-our-mysql-fleet-3f341e96ca6f">Sharding Pinterest: How we scaled our MySQL fleet</a></li>
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<li><a href="https://www.mysql.com/cn/why-mysql/white-papers/mysql-guide-to-high-availability-solutions/">Guide to MySQL High Availability</a></li>
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<li><a href="https://dzone.com/articles/choosing-mysql-high-availability-solutions">Choosing MySQL High Availability Solutions</a></li>
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<li><a href="https://mariadb.com/sites/default/files/content/Whitepaper_High_availability_with_MariaDB-TX.pdf">High availability with MariaDB TX: The definitive guide</a></li>
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</ul>
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<p>最后，还有一个 MySQL 的资源列表 <a href="https://shlomi-noach.github.io/awesome-mysql/">Awesome MySQL</a>，这个列表中有很多的工具和开发资源，可以帮助你做很多事。</p>
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<p>MySQL 有两个比较有名的分支，一个是 Percona，另一个是 MariaDB，其官网上的 Resources 页面中有很多不错的资源和文档，可以经常看看。 <a href="https://www.percona.com/resources">Percona Resources</a>、<a href="https://mariadb.com/resources">MariaDB Resources</a> ，以及它们的开发博客中也有很多不错的文章，分别为 <a href="https://www.percona.com/blog/">Percona Blog</a> 和 <a href="https://mariadb.com/resources/blog">MariaDB Blog</a>。</p>
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<p>然后是关于 MySQL 的一些相关经验型的文章。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://www.percona.com/live/mysql-conference-2015/sessions/bookingcom-evolution-mysql-system-design">Booking.com: Evolution of MySQL System Design</a> ，Booking.com 的 MySQL 数据库使用的演化，其中有很多不错的经验分享，我相信也是很多公司会遇到的的问题。</li>
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<li><a href="https://medium.com/airbnb-engineering/tracking-the-money-scaling-financial-reporting-at-airbnb-6d742b80f040">Tracking the Money - Scaling Financial Reporting at Airbnb</a> ，Airbnb 的数据库扩展的经验分享。</li>
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<li><a href="https://eng.uber.com/mysql-migration/">Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL</a> ，无意比较两个数据库谁好谁不好，推荐这篇 Uber 的长文，主要是想让你从中学习到一些经验和技术细节，这是一篇很不错的文章。</li>
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</ul>
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<p>关于 MySQL 的集群复制，下面有这些文章供你学习一下，都是很不错的实践性比较强的文章。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://engineering.imvu.com/2013/01/09/monitoring-delayed-replication-with-a-focus-on-mysql/">Monitoring Delayed Replication, With A Focus On MySQL</a></li>
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<li><a href="https://githubengineering.com/mitigating-replication-lag-and-reducing-read-load-with-freno/">Mitigating replication lag and reducing read load with freno</a></li>
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<li>另外，Booking.com 给了一系列的文章，你可以看看：
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<ul>
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<li><a href="https://medium.com/booking-com-infrastructure/better-parallel-replication-for-mysql-14e2d7857813">Better Parallel Replication for MySQL</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/booking-com-infrastructure/evaluating-mysql-parallel-replication-part-2-slave-group-commit-459026a141d2">Evaluating MySQL Parallel Replication Part 2: Slave Group Commit</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/booking-com-infrastructure/evaluating-mysql-parallel-replication-part-3-benchmarks-in-production-db5811058d74">Evaluating MySQL Parallel Replication Part 3: Benchmarks in Production</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/booking-com-infrastructure/evaluating-mysql-parallel-replication-part-4-more-benchmarks-in-production-49ee255043ab">Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4: More Benchmarks in Production
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</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/booking-com-infrastructure/evaluating-mysql-parallel-replication-part-4-annex-under-the-hood-eb456cf8b2fb">Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4, Annex: Under the Hood</a></li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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<p>对于 MySQL 的数据分区来说，还有下面几篇文章你可以看看。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/5541421/mysql-sharding-approaches">StackOverflow: MySQL sharding approaches?</a></li>
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<li><a href="https://www.percona.com/blog/2009/08/06/why-you-dont-want-to-shard/">Why you don’t want to shard</a></li>
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<li>[How to Scale Big Data Applications](https://www.percona.com/sites/default/files/presentations/How to Scale Big Data Applications.pdf)</li>
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<li><a href="https://www.percona.com/blog/2016/08/30/mysql-sharding-with-proxysql/">MySQL Sharding with ProxySQL</a></li>
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</ul>
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<p>然后，再看看各个公司做 MySQL Sharding 的一些经验分享。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://devs.mailchimp.com/blog/using-shards-to-accommodate-millions-of-users/">MailChimp: Using Shards to Accommodate Millions of Users
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</a></li>
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<li><a href="https://eng.uber.com/schemaless-rewrite/">Uber: Code Migration in Production: Rewriting the Sharding Layer of Uber’s Schemaless Datastore</a></li>
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<li><a href="https://instagram-engineering.com/sharding-ids-at-instagram-1cf5a71e5a5c">Sharding & IDs at Instagram</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/airbnb-engineering/how-we-partitioned-airbnb-s-main-database-in-two-weeks-55f7e006ff21">Airbnb: How We Partitioned Airbnb’s Main Database in Two Weeks</a></li>
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</ul>
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<h1>NoSQL 数据库</h1>
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<p>关于 NoSQL 数据库，其最初目的就是解决大数据的问题。然而，也有人把其直接用来替换掉关系型数据库。所以在学习这个技术之前，我们需要对这个技术的一些概念和初衷有一定的了解。下面是一些推荐资料。</p>
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<ul>
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<li>Martin Fowler 在 YouTube 上分享的 NoSQL 介绍 <a href="https://youtu.be/qI_g07C_Q5I">Introduction To NoSQL</a>， 以及他参与编写的 <a href="https://book.douban.com/subject/25662138/">NoSQL Distilled - NoSQL 精粹</a>，这本书才 100 多页，是本难得的关于 NoSQL 的书，很不错，非常易读。</li>
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<li><a href="https://medium.com/baqend-blog/nosql-databases-a-survey-and-decision-guidance-ea7823a822d#.nhzop4d23">NoSQL Databases: a Survey and Decision Guidance</a>，这篇文章可以带你自上而下地从 CAP 原理到开始了解 NoSQL 的种种技术，是一篇非常不错的文章。</li>
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<li><a href="https://resources.sei.cmu.edu/asset_files/WhitePaper/2014_019_001_90915.pdf">Distribution, Data, Deployment: Software Architecture Convergence in Big Data Systems</a>，这是卡内基·梅隆大学的一篇讲分布式大数据系统的论文。其中主要讨论了在大数据时代下的软件工程中的一些关键点，也说到了 NoSQL 数据库。</li>
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<li><a href="http://ianvarley.com/UT/MR/Varley_MastersReport_Full_2009-08-07.pdf">No Relation: The Mixed Blessings of Non-Relational Databases</a>，这篇论文虽然有点年代久远。但这篇论文是 HBase 的基础，你花上一点时间来读读，就可以了解到，对各种非关系型数据存储优缺点的一个很好的比较。</li>
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<li><a href="https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/">NoSQL Data Modeling Techniques</a> ，NoSQL 建模技术。这篇文章我曾经翻译在了 CoolShell 上，标题为 <a href="https://coolshell.cn/articles/7270.htm">NoSQL 数据建模技术</a>，供你参考。
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<ul>
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<li><a href="https://docs.mongodb.com/manual/core/data-modeling-introduction/">MongoDB - Data Modeling Introduction</a> ，虽然这是 MongoDB 的数据建模介绍，但是其很多观点可以用于其它的 NoSQL 数据库。</li>
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<li><a href="https://firebase.google.com/docs/database/android/structure-data">Firebase - Structure Your Database</a> ，Google 的 Firebase 数据库使用 JSON 建模的一些最佳实践。</li>
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</ul>
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</li>
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<li>因为 CAP 原理，所以当你需要选择一个 NoSQL 数据库的时候，你应该看看这篇文档 <a href="http://blog.nahurst.com/visual-guide-to-nosql-systems">Visual Guide to NoSQL Systems</a>。</li>
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</ul>
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<p>选 SQL 还是 NoSQL，这里有两篇文章，值得你看看。</p>
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<ul>
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<li><a href="https://www.upwork.com/hiring/data/sql-vs-nosql-databases-whats-the-difference/">SQL vs. NoSQL Databases: What’s the Difference?</a></li>
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<li><a href="https://engineering.salesforce.com/sql-or-nosql-9eaf1d92545b">Salesforce: SQL or NoSQL</a></li>
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</ul>
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<h1>各种 NoSQL 数据库</h1>
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<p>学习使用 NoSQL 数据库其实并不是一件很难的事，只要你把官方的文档仔细地读一下，是很容易上手的，而且大多数 NoSQL 数据库都是开源的，所以，也可以通过代码自己解决问题。下面我主要给出一些典型的 NoSQL 数据库的一些经验型的文章，供你参考。</p>
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<p><strong>列数据库 Column Database</strong></p>
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<ul>
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<li>Cassandra 相关
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<ul>
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<li>沃尔玛实验室有两篇文章值得一读。
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<ul>
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<li><a href="https://medium.com/walmartlabs/avoid-pitfalls-in-scaling-your-cassandra-cluster-lessons-and-remedies-a71ca01f8c04">Avoid Pitfalls in Scaling Cassandra Cluster at Walmart</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/walmartlabs/building-object-store-storing-images-in-cassandra-walmart-scale-a6b9c02af593">Storing Images in Cassandra at Walmart</a></li>
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</ul>
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</li>
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<li><a href="https://engineeringblog.yelp.com/2016/08/how-we-scaled-our-ad-analytics-with-cassandra.html">Yelp: How We Scaled Our Ad Analytics with Apache Cassandra</a> ，Yelp 的这篇博客也有一些相关的经验和教训。</li>
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<li><a href="https://blog.discordapp.com/how-discord-stores-billions-of-messages-7fa6ec7ee4c7">Discord: How Discord Stores Billions of Messages</a> ，Discord 公司分享的一个如何存储十亿级消息的技术文章。</li>
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<li><a href="https://www.slideshare.net/DataStax/cassandra-at-instagram-2016">Cassandra at Instagram</a> ，Instagram 的一个 PPT，其中介绍了 Instagram 中是怎么使用 Cassandra 的。</li>
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<li><a href="https://medium.com/netflix-techblog/benchmarking-cassandra-scalability-on-aws-over-a-million-writes-per-second-39f45f066c9e">Netflix: Benchmarking Cassandra Scalability on AWS - Over a million writes per second</a> ，Netflix 公司在 AWS 上给 Cassandra 做的一个 Benchmark。</li>
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</ul>
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</li>
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<li>HBase 相关
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<ul>
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<li><a href="https://medium.com/imgur-engineering/imgur-notifications-from-mysql-to-hbase-9dba6fc44183">Imgur Notification: From MySQL to HBASE</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/@Pinterest_Engineering/improving-hbase-backup-efficiency-at-pinterest-86159da4b954">Pinterest: Improving HBase Backup Efficiency</a></li>
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||
<li><a href="https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSPT3X_2.1.2/com.ibm.swg.im.infosphere.biginsights.analyze.doc/doc/bigsql_TuneHbase.html">IBM : Tuning HBase performance</a></li>
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||
<li><a href="http://www.larsgeorge.com/2010/05/hbase-file-locality-in-hdfs.html">HBase File Locality in HDFS</a></li>
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<li><a href="http://borthakur.com/ftp/RealtimeHadoopSigmod2011.pdf">Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook</a></li>
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<li><a href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.294.8459&rep=rep1&type=pdf">Storage Infrastructure Behind Facebook Messages: Using HBase at Scale</a></li>
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<li><a href="https://github.com/rayokota/awesome-hbase">GitHub: Awesome HBase</a></li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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<p>针对于 HBase 有两本书你可以考虑一下。</p>
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<ul>
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<li>首先，先推荐两本书，一本是偏实践的《<a href="https://book.douban.com/subject/25706541/">HBase 实战</a>》，另一本是偏大而全的手册型的《<a href="https://book.douban.com/subject/10748460/">HBase 权威指南</a>》。</li>
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<li>当然，你也可以看看官方的 <a href="https://hbase.apache.org/0.94/book/book.html">The Apache HBase™ Reference Guide</a></li>
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<li>另外两个列数据库：
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<ul>
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<li><a href="https://clickhouse.yandex/">ClickHouse - Open Source Distributed Column Database at Yandex</a></li>
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<li><a href="https://engineering.giphy.com/scaling-redshift-without-scaling-costs/">Scaling Redshift without Scaling Costs at GIPHY</a></li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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<p><strong>文档数据库 Document Database - MongoDB, SimpleDB, CouchDB</strong></p>
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<ul>
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<li><a href="https://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/hh547103.aspx">Data Points - What the Heck Are Document Databases?</a></li>
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<li><a href="https://www.mongodb.com/blog/post/ebay-building-mission-critical-multi-data-center-applications-with-mongodb">eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Applications with MongoDB</a></li>
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<li><a href="https://medium.baqend.com/parse-is-gone-a-few-secrets-about-their-infrastructure-91b3ab2fcf71">The AWS and MongoDB Infrastructure of Parse: Lessons Learned</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/build-addepar/migrating-mountains-of-mongo-data-63e530539952">Migrating Mountains of Mongo Data</a></li>
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<li><a href="https://engineering.linkedin.com/blog/2017/12/couchbase-ecosystem-at-linkedin">Couchbase Ecosystem at LinkedIn</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/zendesk-engineering/resurrecting-amazon-simpledb-9404034ec506">SimpleDB at Zendesk</a></li>
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<li><a href="https://github.com/ramnes/awesome-mongodb">Github: Awesome MongoDB</a></li>
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</ul>
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<p><strong>数据结构数据库 Data structure Database - Redis</strong></p>
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<ul>
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<li><a href="http://tech.trivago.com/2017/01/25/learn-redis-the-hard-way-in-production/">Learn Redis the hard way (in production) at Trivago</a></li>
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<li><a href="http://highscalability.com/blog/2014/9/8/how-twitter-uses-redis-to-scale-105tb-ram-39mm-qps-10000-ins.html">Twitter: How Twitter Uses Redis To Scale - 105TB RAM, 39MM QPS, 10,000+ Instances</a></li>
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<li><a href="https://slack.engineering/scaling-slacks-job-queue-687222e9d100">Slack: Scaling Slack’s Job Queue - Robustly Handling Billions of Tasks in Milliseconds Using Kafka and Redis</a></li>
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<li><a href="https://githubengineering.com/moving-persistent-data-out-of-redis/">GitHub: Moving persistent data out of Redis at GitHub</a></li>
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<li><a href="https://engineering.instagram.com/storing-hundreds-of-millions-of-simple-key-value-pairs-in-redis-1091ae80f74c">Instagram: Storing Hundreds of Millions of Simple Key-Value Pairs in Redis</a></li>
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<li><a href="https://www.infoq.com/presentations/twitch-pokemon">Redis in Chat Architecture of Twitch (from 27:22)</a></li>
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<li><a href="https://deliveroo.engineering/2016/10/07/optimising-session-key-storage.html">Deliveroo: Optimizing Session Key Storage in Redis</a></li>
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<li><a href="https://deliveroo.engineering/2017/01/19/optimising-membership-queries.html">Deliveroo: Optimizing Redis Storage</a></li>
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<li><a href="https://github.com/JamzyWang/awesome-redis">GitHub: Awesome Redis</a></li>
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</ul>
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<p><strong>时序数据库 Time-Series Database</strong></p>
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<ul>
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<li><a href="https://blog.timescale.com/what-the-heck-is-time-series-data-and-why-do-i-need-a-time-series-database-dcf3b1b18563">What is Time-Series Data & Why We Need a Time-Series Database</a></li>
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||
<li><a href="https://blog.timescale.com/time-series-data-why-and-how-to-use-a-relational-database-instead-of-nosql-d0cd6975e87c">Time Series Data: Why and How to Use a Relational Database instead of NoSQL</a></li>
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<li><a href="https://code.facebook.com/posts/952820474848503/beringei-a-high-performance-time-series-storage-engine/">Beringei: High-performance Time Series Storage Engine @Facebook</a></li>
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||
<li><a href="https://medium.com/netflix-techblog/introducing-atlas-netflixs-primary-telemetry-platform-bd31f4d8ed9a">Introducing Atlas: Netflix’s Primary Telemetry Platform @Netflix</a></li>
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||
<li><a href="https://blog.timescale.com/when-boring-is-awesome-building-a-scalable-time-series-database-on-postgresql-2900ea453ee2">Building a Scalable Time Series Database on PostgreSQL</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/netflix-techblog/scaling-time-series-data-storage-part-i-ec2b6d44ba39">Scaling Time Series Data Storage - Part I @Netflix</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/@leventov/design-of-a-cost-efficient-time-series-store-for-big-data-88c5dc41af8e">Design of a Cost Efficient Time Series Store for Big Data</a></li>
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<li><a href="https://github.com/xephonhq/awesome-time-series-database">GitHub: Awesome Time-Series Database</a></li>
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</ul>
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<p><strong>图数据库 - Graph Platform</strong></p>
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<ul>
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<li>首先是 IBM Devloperworks 上的两个简介性的 PPT。
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<ul>
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<li><a href="https://www.ibm.com/developerworks/library/cl-graph-database-1/cl-graph-database-1-pdf.pdf">Intro to graph databases, Part 1, Graph databases and the CRUD operations</a></li>
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<li><a href="https://www.ibm.com/developerworks/library/cl-graph-database-2/cl-graph-database-2-pdf.pdf">Intro to graph databases, Part 2, Building a recommendation engine with a graph database</a></li>
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</ul>
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</li>
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<li>然后是一本免费的电子书《<a href="http://graphdatabases.com/">Graph Database</a>》。</li>
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<li>接下来是一些图数据库的介绍文章。
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<ul>
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<li><a href="https://www.infoq.com/presentations/graph-database-scalability">Handling Billions of Edges in a Graph Database</a></li>
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<li><a href="https://neo4j.com/customers/">Neo4j case studies with Walmart, eBay, AirBnB, NASA, etc</a></li>
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<li><a href="https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/introducing-flockdb.html">FlockDB: Distributed Graph Database for Storing Adjacency Lists at Twitter</a></li>
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<li><a href="https://architecht.io/google-ibm-back-new-open-source-graph-database-project-janusgraph-1d74fb78db6b">JanusGraph: Scalable Graph Database backed by Google, IBM and Hortonworks</a></li>
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<li><a href="https://aws.amazon.com/neptune/">Amazon Neptune</a></li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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<p><strong>搜索数据库 - ElasticSearch</strong></p>
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<ul>
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<li><a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/index.html">Elasticsearch: The Definitive Guide</a> 这是官网方的 ElasticSearch 的学习资料，基本上来说，看这个就够了。</li>
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<li>接下来是 4 篇和性能调优相关的工程实践。
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<ul>
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<li><a href="https://www.ebayinc.com/stories/blogs/tech/elasticsearch-performance-tuning-practice-at-ebay/">Elasticsearch Performance Tuning Practice at eBay</a></li>
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<li><a href="https://kickstarter.engineering/elasticsearch-at-kickstarter-db3c487887fc">Elasticsearch at Kickstarter</a></li>
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<li><a href="https://www.loggly.com/blog/nine-tips-configuring-elasticsearch-for-high-performance/">9 tips on ElasticSearch configuration for high performance</a></li>
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<li><a href="https://medium.com/@abhidrona/elasticsearch-deployment-best-practices-d6c1323b25d7">Elasticsearch In Production - Deployment Best Practices</a></li>
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</ul>
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</li>
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<li>最后是 GitHub 上的资源列表 <a href="https://github.com/dzharii/awesome-elasticsearch">GitHub: Awesome ElasticSearch</a> 。</li>
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</ul>
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<h1>小结</h1>
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<p>好了，总结一下今天分享的内容。虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。</p>
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<p>对于数据库方向，重点就是两种数据库，一种是以 SQL 为代表的关系型数据库，另一种是以非 SQL 为代表的 NoSQL 数据库。因而，在这篇文章中，我给出了 MySQL 和各种开源 NoSQL 的一些相关的有价值的文章和导读，主要是让你对这些数据库的内在有一定的了解，但又不会太深。同时给出了一些知名企业使用数据库的工程实践，这对于了解各种数据库的优劣非常有帮助，值得认真读读。</p>
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<p>从下篇文章开始，我们将进入分布式系统架构方面的内容，里面不仅涵盖了大量的理论知识，更有丰富的入门指导和大量的工程实践。敬请期待。</p>
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<a href="/专栏/左耳听风/079 程序员练级攻略（2018）：Java底层知识.md.html">上一页</a>
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<a href="/专栏/左耳听风/081 程序员练级攻略（2018）：分布式架构入门.md.html">下一页</a>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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console.log(cookie)
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