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数据库综合

分布式存储原理

分布式理论

• 分布式一致性 (opens new window)
• 深入剖析共识性算法 Paxos (opens new window)
• 深入剖析共识性算法 Raft (opens new window)
• 分布式算法 Gossip (opens new window)

分布式关键技术

流量调度

• 流量控制 (opens new window)
• 负载均衡 (opens new window)
• 服务路由 (opens new window)
• 分布式会话基本原理 (opens new window)

数据调度

• 缓存基本原理 (opens new window)
• 读写分离基本原理 (opens new window)
• 分库分表基本原理 (opens new window)
• 分布式 ID 基本原理 (opens new window)
• 分布式事务基本原理 (opens new window)
• 分布式锁基本原理 (opens new window)

其他

• Nosql 技术选型
• 数据结构与数据库索引

数据库中间件

• ShardingSphere 简介
• ShardingSphere Jdbc
• 版本管理中间件 Flyway

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。

关系型数据库综合

• 关系型数据库面试总结 💯
• SQL 语法基础特性
• SQL 语法高级特性
• 扩展 SQL
• SQL Cheat Sheet

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 事务 - 关键词：ACID、AUTOCOMMIT、事务隔离级别、死锁、分布式事务
• Mysql 锁 - 关键词：乐观锁、表级锁、行级锁、意向锁、MVCC、Next-key 锁
• Mysql 索引 - 关键词：Hash、B 树、聚簇索引、回表
• Mysql 性能优化
• Mysql 运维 🔨
• Mysql 配置 🔨
• Mysql 问题

其他

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

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 的 CRUD 操作
• MongoDB 聚合操作
• MongoDB 事务
• MongoDB 建模
• MongoDB 建模示例
• MongoDB 索引
• MongoDB 复制
• MongoDB 分片
• MongoDB 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

列式数据库

HBase

• HBase 快速入门
• HBase 数据模型
• HBase Schema 设计
• HBase 架构
• HBase Java API 基础特性
• HBase Java API 高级特性之过滤器
• HBase Java API 高级特性之协处理器
• HBase Java API 其他高级特性
• HBase 运维
• HBase 命令

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 索引
• Elasticsearch 查询
• Elasticsearch 高亮
• Elasticsearch 排序
• Elasticsearch 聚合
• Elasticsearch 分析器
• Elasticsearch 性能优化
• Elasticsearch Rest API
• ElasticSearch Java API 之 High Level REST Client
• Elasticsearch 集群和分片
• Elasticsearch 运维

Elastic

• Elastic 快速入门
• Elastic 技术栈之 Filebeat
• Filebeat 运维
• Elastic 技术栈之 Kibana
• Kibana 运维
• Elastic 技术栈之 Logstash
• Logstash 运维

资料 📚

数据库综合资料

• DB-Engines (opens new window) - 数据库流行度排名
• 书籍
  • 《数据密集型应用系统设计》 (opens new window) - 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 (opens new window)
  • CMU 15721 数据库高级课程 (opens new window)
  • 检索技术核心 20 讲 (opens new window) - 极客教程【进阶】
  • 后端存储实战课 (opens new window) - 极客教程【入门】：讲解存储在电商领域的种种应用和一些基本特性
• 论文
  • Efficiency in the Columbia Database Query Optimizer (opens new window)
  • How Good Are Query Optimizers, Really? (opens new window)
  • Architecture of a Database System (opens new window)
  • Data Structures for Databases (opens new window)
• 文章
  • Data Structures and Algorithms for Big Databases (opens new window)

关系型数据库资料

• 综合资料
  • 《数据库的索引设计与优化》 (opens new window)
  • 《SQL 必知必会》 (opens new window) - SQL 的基本概念和语法【入门】
• Oracle 资料
  • 《Oracle Database 9i/10g/11g 编程艺术》 (opens new window)

Mysql 资料

• 官方
  • Mysql 官网 (opens new window)
  • Mysql 官方文档 (opens new window)
  • 官方 PPT
    • How to Analyze and Tune MySQL Queries for Better Performance (opens new window)
    • MySQL Performance Tuning 101 (opens new window)
    • MySQL Performance Schema & Sys Schema (opens new window)
    • MySQL Performance: Demystified Tuning & Best Practices (opens new window)
    • MySQL Security Best Practices (opens new window)
    • MySQL Cluster Deployment Best Practices (opens new window)
    • MySQL High Availability with InnoDB Cluster (opens new window)
• 书籍
  • 《高性能 MySQL》 (opens new window) - 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》 (opens new window)
  • 《MySQL 必知必会》 (opens new window) - Mysql 的基本概念和语法【入门】
• 教程
  • runoob.com MySQL 教程 (opens new window) - 入门级 SQL 教程
  • mysql-tutorial (opens new window)
• 文章
  • MySQL 索引背后的数据结构及算法原理 (opens new window)
  • Some study on database storage internals (opens new window)
  • Sharding Pinterest: How we scaled our MySQL fleet (opens new window)
  • Guide to MySQL High Availability (opens new window)
  • Choosing MySQL High Availability Solutions (opens new window)
  • High availability with MariaDB TX: The definitive guide (opens new window)
  • Mysql 相关经验
    • Booking.com: Evolution of MySQL System Design (opens new window) ，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 (opens new window) ，Airbnb 的数据库扩展的经验分享。
    • Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL (opens new window) ，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 (opens new window)
    • Mitigating replication lag and reducing read load with freno (opens new window)
    • Better Parallel Replication for MySQL (opens new window)
    • Evaluating MySQL Parallel Replication Part 2: Slave Group Commit (opens new window)
    • Evaluating MySQL Parallel Replication Part 3: Benchmarks in Production (opens new window)
    • Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4: More Benchmarks in Production (opens new window)
    • Evaluating MySQL Parallel Replication Part 4, Annex: Under the Hood (opens new window)
  • Mysql 数据分区
    • StackOverflow: MySQL sharding approaches? (opens new window)
    • Why you don’t want to shard (opens new window)
    • [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 (opens new window)
  • 各公司的 Mysql 数据分区经验分享
    • MailChimp: Using Shards to Accommodate Millions of Users (opens new window)
    • Uber: Code Migration in Production: Rewriting the Sharding Layer of Uber’s Schemaless Datastore (opens new window)
    • Sharding & IDs at Instagram (opens new window)
    • Airbnb: How We Partitioned Airbnb’s Main Database in Two Weeks (opens new window)
• 更多资源
  • awesome-mysql (opens new window) - 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 (opens new window)， 以及他参与编写的 NoSQL Distilled - NoSQL 精粹 (opens new window)，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 (opens new window)，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 (opens new window)，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 (opens new window)，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 (opens new window) ，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 (opens new window)，供你参考。
  • MongoDB - Data Modeling Introduction (opens new window) ，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 (opens new window) ，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 (opens new window)。

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? (opens new window)
• Salesforce: SQL or NoSQL (opens new window)

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 (opens new window)
  • Storing Images in Cassandra at Walmart (opens new window)
• Yelp: How We Scaled Our Ad Analytics with Apache Cassandra (opens new window) ，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 (opens new window) ，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 (opens new window) ，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 (opens new window) ，Netflix 公司在 AWS 上给 Cassandra 做的一个 Benchmark。

HBase 资料

• Imgur Notification: From MySQL to HBASE (opens new window)
• Pinterest: Improving HBase Backup Efficiency (opens new window)
• IBM : Tuning HBase performance (opens new window)
• HBase File Locality in HDFS (opens new window)
• Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook (opens new window)
• Storage Infrastructure Behind Facebook Messages: Using HBase at Scale (opens new window)
• GitHub: Awesome HBase (opens new window)

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 (opens new window)》，另一本是偏大而全的手册型的《HBase 权威指南 (opens new window)》。
• 当然，你也可以看看官方的 The Apache HBase™ Reference Guide (opens new window)
• 另外两个列数据库：
  • ClickHouse - Open Source Distributed Column Database at Yandex (opens new window)
  • Scaling Redshift without Scaling Costs at GIPHY (opens new window)

KV 数据库资料

Redis 资料

• 官网
  • Redis 官网 (opens new window)
  • Redis github (opens new window)
  • Redis 官方文档中文版 (opens new window)
  • Redis 命令参考 (opens new window)
• 书籍
  • 《Redis 实战》 (opens new window)
  • 《Redis 设计与实现》 (opens new window)
• 源码
  • 《Redis 实战》配套 Python 源码 (opens new window)
• 资源汇总
  • awesome-redis (opens new window)
• Redis Client
  • spring-data-redis 官方文档 (opens new window)
  • redisson 官方文档(中文,略有滞后) (opens new window)
  • redisson 官方文档(英文) (opens new window)
  • CRUG | Redisson PRO vs. Jedis: Which Is Faster? 翻译 (opens new window)
  • redis 分布锁 Redisson 性能测试 (opens new window)
• 文章
  • Learn Redis the hard way (in production) at Trivago (opens new window)
  • Twitter: How Twitter Uses Redis To Scale - 105TB RAM, 39MM QPS, 10,000+ Instances (opens new window)
  • Slack: Scaling Slack’s Job Queue - Robustly Handling Billions of Tasks in Milliseconds Using Kafka and Redis (opens new window)
  • GitHub: Moving persistent data out of Redis at GitHub (opens new window)
  • Instagram: Storing Hundreds of Millions of Simple Key-Value Pairs in Redis (opens new window)
  • Redis in Chat Architecture of Twitch (from 27:22) (opens new window)
  • Deliveroo: Optimizing Session Key Storage in Redis (opens new window)
  • Deliveroo: Optimizing Redis Storage (opens new window)
  • GitHub: Awesome Redis (opens new window)

文档数据库资料

• Couchbase Ecosystem at LinkedIn (opens new window)
• SimpleDB at Zendesk (opens new window)
• Data Points - What the Heck Are Document Databases? (opens new window)

MongoDB 资料

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

搜索引擎数据库资料

ElasticSearch

• 官方
  • Elasticsearch 官网 (opens new window)
  • Elasticsearch Github (opens new window)
  • Elasticsearch 官方文档 (opens new window)
  • Elasticsearch: The Definitive Guide (opens new window) - ElasticSearch 官方学习资料
• 书籍
  • 《Elasticsearch 实战》 (opens new window)
• 教程
  • ELK Stack 权威指南 (opens new window)
  • Elasticsearch 教程 (opens new window)
• 文章
  • Elasticsearch+Logstash+Kibana 教程 (opens new window)
  • ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）安装和配置 (opens new window)
  • 性能调优相关的工程实践
    • Elasticsearch Performance Tuning Practice at eBay (opens new window)
    • Elasticsearch at Kickstarter (opens new window)
    • 9 tips on ElasticSearch configuration for high performance (opens new window)
    • Elasticsearch In Production - Deployment Best Practices (opens new window)
• 更多资源
  • GitHub: Awesome ElasticSearch (opens new window)

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 (opens new window)
  • Intro to graph databases, Part 2, Building a recommendation engine with a graph database (opens new window)
• 然后是一本免费的电子书《Graph Database (opens new window)》。
• 接下来是一些图数据库的介绍文章。
  • Handling Billions of Edges in a Graph Database (opens new window)
  • Neo4j case studies with Walmart, eBay, AirBnB, NASA, etc (opens new window)
  • FlockDB: Distributed Graph Database for Storing Adjacency Lists at Twitter (opens new window)
  • JanusGraph: Scalable Graph Database backed by Google, IBM and Hortonworks (opens new window)
  • Amazon Neptune (opens new window)

时序数据库

• What is Time-Series Data & Why We Need a Time-Series Database (opens new window)
• Time Series Data: Why and How to Use a Relational Database instead of NoSQL (opens new window)
• Beringei: High-performance Time Series Storage Engine @Facebook (opens new window)
• Introducing Atlas: Netflix’s Primary Telemetry Platform @Netflix (opens new window)
• Building a Scalable Time Series Database on PostgreSQL (opens new window)
• Scaling Time Series Data Storage - Part I @Netflix (opens new window)
• Design of a Cost Efficient Time Series Store for Big Data (opens new window)
• GitHub: Awesome Time-Series Database (opens new window)

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