24讲吃透分布式数据库

10100-01-10 01导论：什么是分布式数据库？聊聊它的前世今生
10100-01-10 02SQLvNoSQL：一次搞清楚五花八门的“SQL”
10100-01-10 03数据分片：如何存储超大规模的数据？
10100-01-10 04数据复制：如何保证数据在分布式场景下的高可用？
10100-01-10 05一致性与CAP模型：为什么需要分布式一致性？
10100-01-10 06实践：设计一个最简单的分布式数据库
10100-01-10 07概要：什么是存储引擎，为什么需要了解它？
10100-01-10 08分布式索引：如何在集群中快速定位数据？
10100-01-10 09日志型存储：为什么选择它作为底层存储？
10100-01-10 10事务处理与恢复（上）：数据库崩溃后如何保证数据不丢失？
10100-01-10 11事务处理与恢复（下）：如何控制并发事务？
10100-01-10 12引擎拓展：解读当前流行的分布式存储引擎
10100-01-10 13概要：分布式系统都要解决哪些问题？
10100-01-10 14错误侦测：如何保证分布式系统稳定？
10100-01-10 15领导选举：如何在分布式系统内安全地协调操作？
10100-01-10 16再谈一致性：除了CAP之外的一致性模型还有哪些？
10100-01-10 17数据可靠传播：反熵理论如何帮助数据库可靠工作？
10100-01-10 18分布式事务（上）：除了XA，还有哪些原子提交算法吗？
10100-01-10 19分布式事务（下）：Spanner与Calvin的巅峰对决
10100-01-10 20共识算法：一次性说清楚Paxo、Raft等算法的区别
10100-01-10 21知识串讲：如何取得性能和可扩展性的平衡？
10100-01-10 22发展与局限：传统数据库在分布式领域的探索
10100-01-10 23数据库中间件：传统数据库向分布式数据库的过渡
10100-01-10 24现状解读：分布式数据库的最新发展情况
10100-01-10 加餐1概念解析：云原生、HTAP、图与内存数据库
10100-01-10 加餐2数据库选型：我们该用什么分布式数据库？
10100-01-10 结束语分布式数据库，未来可期
10100-01-10 开篇词吃透分布式数据库，提升职场竞争力