DB-TUTORIAL

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数据库原理

数据结构

TODO...

分布式

• 分布式简介
• 分布式基础理论 - 关键词：拜占庭将军、CAP、BASE
• 分布式算法 Paxos - 关键词：共识性算法
• 分布式算法 Raft - 关键词：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：读写分离、分库分表、迁移、扩容
• 分布式缓存 - 关键词：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：数据库、Redis、ZooKeeper、互斥、可重入、死锁、容错、自旋尝试
• 分布式 ID - 关键词：UUID、自增序列、雪花算法、Leaf
• 分布式事务 - 关键词：2PC、3PC、TCC、本地消息表、MQ 消息、SAGA
• 分布式会话 - 关键词：粘性 Session、Session 复制共享、基于缓存的 session 共享
• 流量控制 - 关键词：计数器法、时间窗口法、令牌桶法、漏桶法

关系型数据库

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 💯
• SQL Cheat Sheet 是一个 SQL 入门教程。

Mysql

• Mysql 应用指南 ⚡
• Mysql 工作流 - 关键词：连接、缓存、语法分析、优化、执行引擎、redo log、bin log、两阶段提交
• Mysql 索引 - 关键词：Hash、B 树、聚簇索引、回表
• Mysql 锁 - 关键词：乐观锁、表级锁、行级锁、意向锁、MVCC、Next-key 锁
• Mysql 事务 - 关键词：ACID、AUTOCOMMIT、事务隔离级别、死锁、分布式事务
• Mysql 性能优化
• Mysql 运维 🔨
• Mysql 配置
• Mysql 问题

其他

• H2 应用指南
• SqLite 应用指南
• PostgreSQL 应用指南

列式数据库

HBase

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。

• HBase 原理 ⚡
• HBase 命令
• HBase 应用
• HBase 运维

KV 数据库

Redis

• Redis 面试总结 💯
• Redis 应用指南 ⚡ - 关键词：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：STRING、HASH、LIST、SET、ZSET、BitMap、HyperLogLog、Geo
• Redis 持久化 - 关键词：RDB、AOF、SAVE、BGSAVE、appendfsync
• Redis 复制 - 关键词：SLAVEOF、SYNC、PSYNC、REPLCONF ACK
• Redis 哨兵 - 关键词：Sentinel、PING、INFO、Raft
• Redis 集群 - 关键词：CLUSTER MEET、Hash slot、MOVED、ASK、SLAVEOF no one、redis-trib
• Redis 实战 - 关键词：缓存、分布式锁、布隆过滤器
• Redis 运维 🔨 - 关键词：安装、命令、集群、客户端

文档数据库

MongoDB

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。

• MongoDB 应用指南
• MongoDB 聚合操作
• MongoDB 建模
• MongoDB 建模示例
• MongoDB 索引
• MongoDB 复制
• MongoDB 分片
• MongoDB 运维

搜索引擎数据库

Elasticsearch

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
• Elasticsearch 索引管理
• Elasticsearch 查询
• Elasticsearch 高亮
• Elasticsearch 排序
• Elasticsearch 聚合
• Elasticsearch 分析器
• Elasticsearch 运维
• Elasticsearch 性能优化

中间件

• 版本管理中间件 flyway
• 分库分表中间件 ShardingSphere

资料 📚

数据库综合资料

• 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】
• 论文
  • Efficiency in the Columbia Database Query Optimizer
  • How Good Are Query Optimizers, Really?
  • Architecture of a Database System
  • Data Structures for Databases
• 文章
  • Data Structures and Algorithms for Big Databases

关系型数据库资料

• 综合资料
  • 《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】
• Oracle 资料
  • 《Oracle Database 9i/10g/11g 编程艺术》

Mysql 资料

• 官方
  • Mysql 官网
  • Mysql 官方文档
  • 官方 PPT
    • How to Analyze and Tune MySQL Queries for Better Performance
    • MySQL Performance Tuning 101
    • MySQL Performance Schema & Sys Schema
    • MySQL Performance: Demystified Tuning & Best Practices
    • MySQL Security Best Practices
    • MySQL Cluster Deployment Best Practices
    • MySQL High Availability with InnoDB Cluster
• 书籍
  • 《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》
  • 《MySQL 必知必会》 - Mysql 的基本概念和语法【入门】
• 教程
  • runoob.com MySQL 教程 - 入门级 SQL 教程
  • mysql-tutorial
• 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
    • MailChimp: Using Shards to Accommodate Millions of Users
    • Uber: Code Migration in Production: Rewriting the Sharding Layer of Uber’s Schemaless Datastore
    • Sharding & IDs at Instagram
    • Airbnb: How We Partitioned Airbnb’s Main Database in Two Weeks
• 更多资源
  • awesome-mysql - MySQL 的资源列表

Nosql 数据库综合

• 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。

• SQL vs. NoSQL Databases: What’s the Difference?
• Salesforce: SQL or NoSQL

列式数据库资料

Cassandra 资料

• 沃尔玛实验室有两篇文章值得一读。
  • Avoid Pitfalls in Scaling Cassandra Cluster at Walmart
  • Storing Images in Cassandra at Walmart
• 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。

HBase 资料

• 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：
  • ClickHouse - Open Source Distributed Column Database at Yandex
  • Scaling Redshift without Scaling Costs at GIPHY

KV 数据库资料

Redis 资料

• 官网
  • Redis 官网
  • Redis github
  • Redis 官方文档中文版
  • Redis 命令参考
• 书籍
  • 《Redis 实战》
  • 《Redis 设计与实现》
• 源码
  • 《Redis 实战》配套 Python 源码
• 资源汇总
  • awesome-redis
• Redis Client
  • spring-data-redis 官方文档
  • redisson 官方文档(中文,略有滞后)
  • redisson 官方文档(英文)
  • CRUG | Redisson PRO vs. Jedis: Which Is Faster? 翻译
  • redis 分布锁 Redisson 性能测试
• 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

文档数据库资料

• Couchbase Ecosystem at LinkedIn
• SimpleDB at Zendesk
• Data Points - What the Heck Are Document Databases?

MongoDB 资料

• 官方
  • MongoDB 官网
  • MongoDB Github
  • MongoDB 官方免费教程
• 教程
  • MongoDB 教程
  • MongoDB 高手课
• 数据
  • mongodb-json-files
• 文章
  • Introduction to MongoDB
  • eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Applications with MongoDB
  • The AWS and MongoDB Infrastructure of Parse: Lessons Learned
  • Migrating Mountains of Mongo Data
• 更多资源
  • Github: Awesome MongoDB

搜索引擎数据库资料

ElasticSearch

• 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
  • 《Elasticsearch 实战》
• 教程
  • ELK Stack 权威指南
  • Elasticsearch 教程
• 文章
  • Elasticsearch+Logstash+Kibana 教程
  • ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）安装和配置
  • 性能调优相关的工程实践
    • Elasticsearch Performance Tuning Practice at eBay
    • Elasticsearch at Kickstarter
    • 9 tips on ElasticSearch configuration for high performance
    • Elasticsearch In Production - Deployment Best Practices
• 更多资源
  • GitHub: Awesome ElasticSearch

图数据库

• 首先是 IBM Devloperworks 上的两个简介性的 PPT。
  • Intro to graph databases, Part 1, Graph databases and the CRUD operations
  • Intro to graph databases, Part 2, Building a recommendation engine with a graph database
• 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。
  • Handling Billions of Edges in a Graph Database
  • Neo4j case studies with Walmart, eBay, AirBnB, NASA, etc
  • FlockDB: Distributed Graph Database for Storing Adjacency Lists at Twitter
  • JanusGraph: Scalable Graph Database backed by Google, IBM and Hortonworks
  • Amazon Neptune

时序数据库

• 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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