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拜占庭将军、CAP、BASE - 分布式算法 Paxos - 关键词：
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共识性算法 - 负载均衡 - 关键词：
轮询、随机、最少连接、源地址哈希、一致性哈希、虚拟 hash 槽 - 消息队列 - 关键词：
重复消费、消息丢失、消息顺序性、消息积压 - 分布式存储 - 关键词：
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进程内缓存、分布式缓存、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿、缓存更新、缓存预热、缓存降级 - 分布式锁 - 关键词：
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关系型数据库 整理主流关系型数据库知识点。
- 关系型数据库面试总结 💯
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HBase 📚 因为常用于大数据项目，所以将其文档和源码整理在 bigdata-tutorial 项目中。
- Redis 面试总结 💯
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内存淘汰、事件、事务、管道、发布与订阅 - Redis 数据类型和应用 - 关键词：
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MongoDB 是一个基于文档的分布式数据库，由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品。它是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似 json 的 bson 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
MongoDB 最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索和数据分析工具，它提供了一个分布式服务。Elasticsearch 是遵从 Apache 开源条款的一款开源产品，是当前主流的企业级搜索引擎。
- Elasticsearch 面试总结 💯
- Elasticsearch 快速入门
- Elasticsearch 简介
- Elasticsearch Rest API
- ElasticSearch Java API 之 High Level REST Client
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- DB-Engines - 数据库流行度排名
- 书籍
- 《数据密集型应用系统设计》 - 这可能是目前最好的分布式存储书籍，强力推荐【进阶】
- 教程
- CMU 15445 数据库基础课程
- CMU 15721 数据库高级课程
- 检索技术核心 20 讲 - 极客教程【进阶】
- 后端存储实战课 - 极客教程【进阶】
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- 《数据库的索引设计与优化》
- 《SQL 必知必会》 - SQL 的基本概念和语法【入门】
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- 《高性能 MySQL》 - 经典，适合 DBA 或作为开发者的参考手册【进阶】
- 《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》
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- runoob.com MySQL 教程 - 入门级 SQL 教程
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- 文章
- MySQL 索引背后的数据结构及算法原理
- Some study on database storage internals
- Sharding Pinterest: How we scaled our MySQL fleet
- Guide to MySQL High Availability
- Choosing MySQL High Availability Solutions
- High availability with MariaDB TX: The definitive guide
- Mysql 相关经验
- Booking.com: Evolution of MySQL System Design ，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。
- Tracking the Money - Scaling Financial Reporting at Airbnb ，Airbnb 的数据库扩展的经验分享。
- Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL ，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。
- Mysql 集群复制
- Monitoring Delayed Replication, With A Focus On MySQL
- Mitigating replication lag and reducing read load with freno
- Better Parallel Replication for MySQL
- Evaluating MySQL Parallel Replication Part 2: Slave Group Commit
- Evaluating MySQL Parallel Replication Part 3: Benchmarks in Production
- Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4: More Benchmarks in Production
- Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4, Annex: Under the Hood
- Mysql 数据分区
- StackOverflow: MySQL sharding approaches?
- Why you don’t want to shard
- [How to Scale Big Data Applications](https://www.percona.com/sites/default/files/presentations/How to Scale Big Data Applications.pdf)
- MySQL Sharding with ProxySQL
- 各公司的 Mysql 数据分区经验分享
- 更多资源
- awesome-mysql - MySQL 的资源列表
- Martin Fowler 在 YouTube 上分享的 NoSQL 介绍 Introduction To NoSQL， 以及他参与编写的 NoSQL Distilled - NoSQL 精粹，这本书才 100 多页，是本难得的关于 NoSQL 的书，很不错，非常易读。
- NoSQL Databases: a Survey and Decision Guidance，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。
- Distribution, Data, Deployment: Software Architecture Convergence in Big Data Systems，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。
- No Relation: The Mixed Blessings of Non-Relational Databases，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。
- NoSQL Data Modeling Techniques ，NoSQL 建模技术。这篇文章我曾经翻译在了 CoolShell 上，标题为 NoSQL 数据建模技术，供你参考。
- MongoDB - Data Modeling Introduction ，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。
- Firebase - Structure Your Database ，Google 的 Firebase 数据库使用 JSON 建模的一些最佳实践。
- 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 Visual Guide to NoSQL Systems。
选 SQL 还是 NoSQL，这里有两篇文章，值得你看看。
- 沃尔玛实验室有两篇文章值得一读。
- Yelp: How We Scaled Our Ad Analytics with Apache Cassandra ，Yelp 的这篇博客也有一些相关的经验和教训。
- Discord: How Discord Stores Billions of Messages ，Discord 公司分享的一个如何存储十亿级消息的技术文章。
- Cassandra at Instagram ，Instagram 的一个 PPT，其中介绍了 Instagram 中是怎么使用 Cassandra 的。
- Netflix: Benchmarking Cassandra Scalability on AWS - Over a million writes per second ，Netflix 公司在 AWS 上给 Cassandra 做的一个 Benchmark。
- Imgur Notification: From MySQL to HBASE
- Pinterest: Improving HBase Backup Efficiency
- IBM : Tuning HBase performance
- HBase File Locality in HDFS
- Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook
- Storage Infrastructure Behind Facebook Messages: Using HBase at Scale
- GitHub: Awesome HBase
针对于 HBase 有两本书你可以考虑一下。
- 首先，先推荐两本书，一本是偏实践的《HBase 实战》，另一本是偏大而全的手册型的《HBase 权威指南》。
- 当然，你也可以看看官方的 The Apache HBase™ Reference Guide
- 另外两个列数据库：
- 官网
- 书籍
- 源码
- 资源汇总
- Redis Client
- 文章
- Learn Redis the hard way (in production) at Trivago
- Twitter: How Twitter Uses Redis To Scale - 105TB RAM, 39MM QPS, 10,000+ Instances
- Slack: Scaling Slack’s Job Queue - Robustly Handling Billions of Tasks in Milliseconds Using Kafka and Redis
- GitHub: Moving persistent data out of Redis at GitHub
- Instagram: Storing Hundreds of Millions of Simple Key-Value Pairs in Redis
- Redis in Chat Architecture of Twitch (from 27:22)
- Deliveroo: Optimizing Session Key Storage in Redis
- Deliveroo: Optimizing Redis Storage
- GitHub: Awesome Redis
- Couchbase Ecosystem at LinkedIn
- SimpleDB at Zendesk
- Data Points - What the Heck Are Document Databases?
- 官方
- 教程
- 数据
- 文章
- 更多资源
- 官方
- Elasticsearch 官网
- Elasticsearch Github
- Elasticsearch 官方文档
- Elasticsearch: The Definitive Guide - ElasticSearch 官方学习资料
- 书籍
- 教程
- 文章
- 更多资源
- 首先是 IBM Devloperworks 上的两个简介性的 PPT。
- 然后是一本免费的电子书《Graph Database》。
- 接下来是一些图数据库的介绍文章。
- What is Time-Series Data & Why We Need a Time-Series Database
- Time Series Data: Why and How to Use a Relational Database instead of NoSQL
- Beringei: High-performance Time Series Storage Engine @Facebook
- Introducing Atlas: Netflix’s Primary Telemetry Platform @Netflix
- Building a Scalable Time Series Database on PostgreSQL
- Scaling Time Series Data Storage - Part I @Netflix
- Design of a Cost Efficient Time Series Store for Big Data
- GitHub: Awesome Time-Series Database
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