高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)培訓(xùn)
講師：尹立慶 瀏覽次數(shù)：2539
課程描述INTRODUCTION
大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
培訓(xùn)講師：尹立慶
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
培訓(xùn)目標(biāo)
1、 本課程介紹高并發(fā)高性能大容量分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，包括高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原理、部署方法、優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用模式等；
2、 本課程介紹數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)分片、弱的事務(wù)、分布式一致性協(xié)議算法、強(qiáng)一致性、平滑無(wú)限水平擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；
3、 介紹較新的高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計(jì)，代表產(chǎn)品有阿里的HBase、Redis、Redis Cluster，并且目前都已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景進(jìn)行了實(shí)踐，取得了不錯(cuò)的效果；
4、 本課程介紹NoSQL原理及分類及使用，這些產(chǎn)品的原理、性能、實(shí)踐、多個(gè)維度對(duì)比等方面進(jìn)行有針對(duì)性的剖析，為企業(yè)的技術(shù)升級(jí)做準(zhǔn)備。
培訓(xùn)對(duì)象
1、 本課程適合于高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)應(yīng)用人員；
2、 適合于互聯(lián)網(wǎng)、金融機(jī)構(gòu)等分布式數(shù)據(jù)庫(kù)使用人員；
3、 適合于大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘人員；
課程大綱
第1個(gè)主題： 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)（介紹當(dāng)前主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原理、部署方法、優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用模式）
1、 業(yè)界主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些
2、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景
a) 大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景
b) 大數(shù)據(jù)歷史明細(xì)查詢的應(yīng)用場(chǎng)景
c) 秒殺高并發(fā)的應(yīng)用場(chǎng)景
d) 實(shí)時(shí)高并發(fā)業(yè)務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景
e) 在線實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用場(chǎng)景
3、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)的具體應(yīng)用案例
a) 分布式內(nèi)存庫(kù)在運(yùn)營(yíng)商話單詳單查詢系統(tǒng)中的應(yīng)用
b) 分布式內(nèi)存庫(kù)在金融行業(yè)流水業(yè)務(wù)查詢系統(tǒng)中的應(yīng)用
c) 分布式內(nèi)存庫(kù)在微博自媒體業(yè)務(wù)中應(yīng)用
4、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原理
5、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)部署方法
6、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn)
7、 高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用模式
8、 分布式內(nèi)存庫(kù)的特性
9、 CAP理論
10、 BASE思想
11、 RWN理論
12、 分布式關(guān)系型內(nèi)存庫(kù)
a) MySQL Cluster
13、 分布式NoSQL列式內(nèi)存庫(kù)
a) HBase
b) Cassandra
c) GemFire
14、 分布式文檔內(nèi)存庫(kù)
a) MongoDB
15、 高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群
a) HBase
b) Redis Cluster
16、 案例：GemFire在實(shí)時(shí)交易系統(tǒng)12306的使用案例分享
第2個(gè)主題： NoSQL原理及分類及使用（深入剖析NoSQL原理及分類及使用）
1、 什么是NoSQL
2、 NoSQL基礎(chǔ)概念
3、 NoSQL種類與特點(diǎn)
4、 NoSQL原理
5、 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)
6、 NoSQL分類
7、 NoSQL使用
8、 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)
9、 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)原理
10、 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)劣勢(shì)剖析
11、 單機(jī)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
12、 分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
13、 典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
14、 實(shí)例分享：NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)案例剖析
第3個(gè)主題： Redis基礎(chǔ)知識(shí)（詳細(xì)介紹Redis基礎(chǔ)知識(shí)）
1、 Redis簡(jiǎn)介
2、 Redis安裝部署
3、 Redis配置詳解
4、 客戶端
5、 Redis Key類型
6、 Redis String類型
7、 Redis Hash類型
8、 Redis Set類型和ZSet類型
9、 Redis List類型
10、 Redis Key超時(shí)機(jī)制
11、 Redis 持久化
12、 Redis副本
13、 Redis常用命令介紹
第4個(gè)主題： 高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計(jì)（深入介紹高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計(jì)）
1、 Redis數(shù)據(jù)庫(kù)原理
2、 Redis數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用
3、 Redis開(kāi)發(fā)實(shí)踐（倒排索引）
4、 Redis開(kāi)發(fā)調(diào)試
5、 Redis優(yōu)化
6、 Redis發(fā)布訂閱機(jī)制剖析
7、 Redis集群搭建
8、 Codis介紹
9、 Codis整體設(shè)計(jì)
10、 Codis架構(gòu)
11、 Codis組件介紹
第5個(gè)主題： Redis高級(jí)管理（深入介紹Redis的高級(jí)管理功能）
1、 Redis安全
2、 Redis加密
3、 Redis信號(hào)處理
4、 Redis連接管理
5、 Redis高可用方案
6、 Redis監(jiān)測(cè)
7、 Redis Benchmarks
第6個(gè)主題： HBase查詢的優(yōu)化（深入剖析大數(shù)據(jù)分布式NoSQL技術(shù)及原理，并指導(dǎo)學(xué)員如何進(jìn)行調(diào)優(yōu)）
1、 HBase介紹
2、 HBase應(yīng)用
3、 HBase的特點(diǎn)
4、 HBase邏輯模型
5、 HBase列族與列
6、 HBase時(shí)間戳
7、 行式數(shù)據(jù)庫(kù) vs 列式數(shù)據(jù)庫(kù)
8、 HBase物理模型
9、 HBase集群部署優(yōu)化方案介紹：HBase集群建立時(shí)的優(yōu)化方法
10、 倒排索引
11、 HBase調(diào)優(yōu)課堂實(shí)戰(zhàn)案例：假如知道每天的活躍用戶為一個(gè)集合，如何快速計(jì)算自定義時(shí)間段內(nèi)的活躍用戶？需要去重的
12、 HBase分頁(yè)查詢方案介紹：是否有合適的分頁(yè)查詢方法？
13、 HBase按條件快速查詢方案介紹：假如rowkey的設(shè)計(jì)原則是：地區(qū)+廠家+拍照方+id+時(shí)間戳，如何快速的查找一個(gè)id一天的所有存儲(chǔ)記錄？如何快速查找按地區(qū)、廠商、拍照方、自定義時(shí)間段內(nèi)自由排列組合的所有存儲(chǔ)記錄？
14、 HBase Filter 15、 HBase Coprocessor
第7個(gè)主題： MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)（深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)功能與項(xiàng)目應(yīng)用）
1、 什么是MongoDB
2、 MongoDB發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
3、 介紹MongoDB基礎(chǔ)概念
4、 MongoDB架構(gòu)剖析
5、 MongoDB文檔與集合
6、 MongoDB集群搭建
7、 MongoDB狀態(tài)監(jiān)控
8、 MongoDB安全認(rèn)證
9、 MongoDB備份和恢復(fù)
10、 MongoDB Shell操作
11、 MongoDB數(shù)據(jù)類型
12、 文檔的增加、修改與刪除
13、 Java訪問(wèn)MongoDB文檔的調(diào)試
14、 MongoDB查詢介紹
15、 MongoDB MapReduce統(tǒng)計(jì)分析
16、 MongoDB索引
17、 MongoDB性能優(yōu)化
18、 MongoDB主從復(fù)制
19、 MongoDB Sharding分片
20、 Spark操作MongoDB項(xiàng)目案例：運(yùn)營(yíng)商話務(wù)數(shù)據(jù)分析案例剖析
第8個(gè)主題： MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)（深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(kù)功能與項(xiàng)目應(yīng)用）
1、 MongoDB架構(gòu)剖析
2、 MongoDB文檔與集合
3、 MongoDB集群搭建
4、 Java訪問(wèn)MongoDB文檔的調(diào)試
5、 MongoDB查詢調(diào)優(yōu)
6、 提高讀寫(xiě)速度的優(yōu)化
7、 MongoDB MapReduce統(tǒng)計(jì)分析
8、 MongoDB索引
9、 MongoDB性能優(yōu)化
10、 內(nèi)存的優(yōu)化方法
11、 MongoDB主從復(fù)制
12、 MongoDB Sharding分片
13、 MongoDB副本集、分片集群優(yōu)化案例：Mongodb副本集、分片集群建立的優(yōu)化方法？
14、 MongoDB優(yōu)化方案剖析：為什么分片測(cè)試讀寫(xiě)的速度比副本集要慢？
第9個(gè)主題： 關(guān)系型分布式內(nèi)存庫(kù)MySQL Cluster（深入剖析關(guān)系型分布式內(nèi)存庫(kù)MySQL Cluster數(shù)據(jù)庫(kù)功能與實(shí)現(xiàn)原理）
1、 什么是MySQL Cluster
2、 MySQL Cluster發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
3、 介紹MySQL Cluster基礎(chǔ)概念
4、 MySQL Cluster架構(gòu)剖析
5、 NDB Cluster存儲(chǔ)引擎
6、 無(wú)共享體系結(jié)構(gòu)
7、 管理(MGM)節(jié)點(diǎn)
8、 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
9、 SQL節(jié)點(diǎn)
10、 標(biāo)準(zhǔn)MySQL客戶端
11、 MySQL Cluster應(yīng)用場(chǎng)景
12、 案例分享：MySQL Cluster在電商平臺(tái)中的應(yīng)用
第10個(gè)主題： 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)（介紹數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)）
1、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
2、 數(shù)據(jù)單機(jī)版存儲(chǔ)架構(gòu)
3、 數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)架構(gòu)
4、 中心集群
5、 去中心化集群
6、 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
7、 層次數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
8、 網(wǎng)狀數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
9、 行式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
10、 行式數(shù)據(jù)庫(kù)原理
11、 行式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)
12、 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)理論
13、 RDBMS
14、 行式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)劣勢(shì)剖析
15、 列式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)
16、 列式數(shù)據(jù)庫(kù)
17、 列式數(shù)據(jù)庫(kù)原理
18、 日志結(jié)構(gòu)文件系統(tǒng)
19、 列式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)
20、 列式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)劣勢(shì)剖析
第11個(gè)主題： 分布式事務(wù)（介紹分布式事務(wù)）
1、 強(qiáng)事務(wù)ACID
2、 弱一致性、強(qiáng)一致性
3、 分布式事務(wù)
4、 兩步提交、三步提交
5、 分布式技術(shù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、算法、開(kāi)發(fā)等能力的完美結(jié)合
6、 弱事務(wù)
7、 數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性
8、 分布式一致性協(xié)議算法
9、 平滑無(wú)限水平擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)
10、 深入分析企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)
11、 思想的應(yīng)用
12、 事務(wù)剖析
13、 分布式事務(wù)剖析
14、 分布式系統(tǒng)的職責(zé)分離思想
15、 CAP理論
16、 BASE思想
17、 RWN原理
18、 事務(wù)的特征ACID
19、 弱一致性事務(wù)
20、 強(qiáng)一致性事務(wù)
21、 分布式事務(wù)
22、 兩階段提交
23、 三階段提交
24、 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)隔離標(biāo)準(zhǔn)分析
25、 ANSI事務(wù)隔離級(jí)別
26、 P1 臟讀(“Dirty read”)
27、 P2 不可重復(fù)讀(“Non-repeatable read”)
28、 P3 幻讀(“Phantom”)
29、 基于鎖的事務(wù)隔離
30、 基于快照的事務(wù)隔離
31、 兩階段提交（2 Phase Commit簡(jiǎn)稱2PC）協(xié)議
32、 產(chǎn)品應(yīng)用案例
大容量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
轉(zhuǎn)載：http://szsxbj.com/gkk_detail/253082.html
已開(kāi)課時(shí)間Have start time
- 尹立慶
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