• 数据库学习资源整理


    MySQL

    经典学习路线推荐

    • MySQL官方手册,学习MySQL使用的经典教程,推荐通篇学习。
    • 经典著作《高性能MySQL》。这本书是 MySQL 领域的经典之作,拥有广泛的影响力。不但适合数据库管理员(DBA)阅读,也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家,都能从本书中有所收获。本书对MySQL的设计实现有着全方位的介绍,不适宜新手直接阅读。
    • 《MySQL 技术内幕:InnoDB 存储引擎》及官网的MySQL Internals Manual。在看完《高性能MySQL》后,作为理解引擎实现的深入学习书籍。
    • 《数据库的索引设计与优化》,《数据密集型应用系统设计》。两本书高屋建瓴的指导了数据库设计的方法,可以作为引申读物。

    补充资料

    • 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
    • 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
    • 使用经验向文章推荐
      • 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 集群复制参考文献,都是很不错的实践性比较强的文章。
      • Monitoring Delayed Replication, With A Focus On MySQL
      • Mitigating replication lag and reducing read load with freno
      • 另外,Booking.com 给了一系列的文章可以看看:
        • 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 的数据分区参考文献。
      • StackOverflow: MySQL sharding approaches?
      • Why you don’t want to shard
      • How to Scale Big Data Applications
      • MySQL Sharding with ProxySQL
    • 各个公司做 MySQL Sharding 的一些经验分享。
      • 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

    NoSQL

    通用资料

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

    数据结构数据库 Data structure Database - Redis

    • 官方手册
    • 《Redis核心原理与实践》
    • 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 Document Database - MongoDB, SimpleDB, CouchDB

    • Data Points - What the Heck Are Document Databases?
    • eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Applications with MongoDB
    • The AWS and MongoDB Infrastructure of Parse: Lessons Learned
    • Migrating Mountains of Mongo Data
    • Couchbase Ecosystem at LinkedIn
    • SimpleDB at Zendesk
    • Github: Awesome MongoDB

    更多资料可见个人github

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u013354486/article/details/125465917