数据库学习资料(数据库的基础知识)

今天分享一个数据库学习的教程整理网站,其中包含常用的关系数据库、非关系数据库及列式数据库等,对于初学者和想提升数据库能力的朋友,有很多帮助,教程内容很多,可以收藏网站之后再阅读。

关系型数据库

关系型数据库方面,主要讲了Mysql相关知识,其中包括数据库面试的总结、SQL扩展及Mysql相关的使用优化和运维相关知识。

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Mysql相关知识思维导图

教程对Mysql的工作流原理中连接、缓存、语法分析有详细介绍,同时,对事务的死锁和分布式事务进行说明。在Mysql锁相关,也说明了乐观锁、表级锁、行级锁及意向锁等都有介绍。还有对Mysql使用中,索引的原理和作用,以及性能优化和运维配置上都有介绍。

而对其他关系数据库,例如PostgreSQL、SqlLite等,虽没有Mysql这么详细的介绍,但也有相关的应用指南。

非关系数据库

  • MongoDB

非关系数据库中,常用的一般是MongoDB,这类数据库主要是为了提高web应用中分布式高性能存储及可扩展性。MongoDB可以支持相对松散的数据结构存储,通过bson格式可以存储比较复杂的数据库类型。同时,因为其强大的查询语言,可以实现和关系数据库几乎类似的单表查询功能,还支持建立索引,所以在生产应用中有着很多应用规模。

教程对MongoDB的语法、事务、索引建立都有详细说明,同时也要相关的建模示例,生产应用中的复制迁移、分片和运维操作都有介绍,即使对于有经验的开发朋友,也有很大的帮助提升。

  • Redis

非关系型数据库中,Redis一般也有应用,但应用场景主要局限在KV模式中。教程中介绍了一些面试总结,Redis的一些常用知识,数据类型、集群、持久化及事务等知识,详细见如下思维导图。

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Redis相关知识思维导图

  • ElasticSearch

ElasticSearch 简称ES,是一个基于Lucene的搜索和分析工具,可以进行全文搜索还可以进行分布式存储和搜索分析的能力。ES之所以能获得大规模的应用,也是因为其高可用及可扩展性。

一方面可以通过升级硬件来进行系统扩展,我们称为垂直扩展;另一方面,通过增加更多的服务器来完成扩展,我们称为水平扩展。当业务量不断扩大时,我们可以通过水平扩展,向集群中添加更多的节点来分担负载。

教程中,包含ES的一些面试总结,查询使用及性能优化有详细的介绍说明,同时也介绍了一些集群和分片知识,对之后分布式部署做准备。

列式数据库

HBase是列式数据库的代表,其内部设计有几个很致命的问题,限制了它的应用范围,访问HBase数据只能基于Rowkey,Rowkey设计的好坏直接决定了HBase使用优劣。

同时,其本身不支持二级索引,如果要实现,需要引入第三方。今天不说HBase的优劣,只简单提下,教程中对HBase的原理、命令及运维都要介绍,大家可以具体了解。

其他

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其他相关资料

对于主流数据库,教程中都一一进行了介绍,Oracle和SQLServer因为其本身不开源,教程本身没有详细介绍,但给予了一些外部链接资料。对于其他扩展知识,教程提供了一些书籍和文章给大家学习了解。

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