**先判断技术选型是否匹配业务痛点**

这门课的核心价值不在于罗列六大主流数据库的名字，而在于解决“什么场景该用什么存储”的实际决策难题。很多开发者在架构初期容易陷入误区，默认所有数据都丢进 MySQL，或者盲目引入 NoSQL 追求高并发，却忽略了数据一致性、查询复杂度与硬件成本的平衡。课程通过七个典型业务场景，拆解了关系型、文档型、时序型等不同数据库的适用边界。你不需要死记硬背各数据库的底层 B+ 树或 LSM 树结构，而是要学会根据“读多写少”、“高吞吐低延迟”、“海量小文件”等具体特征，快速锁定更优解。对于正处于初级向中级过渡、或负责过中小规模系统存储选型的工程师，这门课能帮你建立正确的直觉，避免后续因架构选型错误导致的高额迁移成本。

**聚焦场景化选型而非单纯工具教学**

建议首先浏览课程中关于“场景特征分析”的部分，这是整个学习的基石。不要一开始就钻进某个特定数据库的 CRUD 操作细节，而是先看讲师如何定义业务场景中的关键指标，例如 QPS、数据保留周期、事务隔离级别等。接着重点学习关于时序数据和日志监控的章节，这部分在物联网和运维监控领域极易出错，传统关系型数据库在此类场景下的性能衰减往往被低估。此外，针对文档型数据库的嵌套查询陷阱也值得仔细研读，很多开发者在使用 MongoDB 时因不当的嵌套结构设计导致查询性能急剧下降。课程并未涉及所有数据库的源码级细节，而是侧重于“何时不用”某项技术，这种反向思维比正向灌输 API 用法更具实战价值。若你已有扎实的 SQL 基础，可以跳过基础语法部分，直接深入性能调优与扩容策略章节。

**学完能独立承担存储架构评审**

完成学习后，你应当能够独立主导中小项目的存储方案评审。具体而言，当业务方提出一个新的功能需求时，你能快速判断其数据量级与访问模式，从而在 MySQL、Redis、Elasticsearch 或专用时序库之间做出有理有据的推荐，并能清晰地向团队解释为什么某种方案在此时不成立。在资料使用上，建议不要只被动观看视频，而是结合课程提供的案例代码，在自己的本地环境中实际复现那几个典型场景的性能对比测试。通过亲手修改数据模型并观察查询耗时变化，将抽象的理论转化为肌肉记忆。这种“假设-验证”的练习方式，比单纯记住“日志用时序库”的结论更有效。最终，你的目标不是成为每个数据库的专家，而是成为一名具备全局视野的架构筛选者，能在复杂业务系统中做出成本与性能最优的存储决策，并能够独立处理因选型不当引发的数据膨胀或查询慢问题，具备独立优化线上存储层的能力。

mksz615-6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解【完结】

本课程隶属 会员库 · MK实战课（一部分是老课） / 课程盒子6-mksz600至699，完整课程目录与配套资料如下。

课程目录

{1}--第1章如何用更优的数据存储方案，打造更稳定的架构？/
[1.1]--1-1没有“万能”的技术手段，只有适合业.mp4
[1.2]--1-2服务端架构常见的分层方案.mp4
[1.3]--1-3为什么要做服务端架构分层.mp4
[1.4]--1-4为什么存储数据库在架构分层中那么重要.mp4
[1.5]--1-5数据库存储的瓶颈与短板效应.mp4
[1.6]--1-6为什么互联网没有万能的解决方案.mp4
[1.7]--1-7数据库解决方案不仅仅是CRUD那么简单.mp4
{2}--第2章社交新零售业务场景的演进与架构方案设计/
(2.1)--2-14重难点梳理.pdf
[2.10]--2-10MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（上）.mp4
[2.11]--2-11MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（中）.mp4
[2.12]--2-12MybatisPlus进阶，高效的ORM代码实现（下）.mp4
[2.13]--2-13本章小结.mp4
[2.1]--2-1社交新零售业务场景的发展.mp4
[2.2]--2-2全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（上）.mp4
[2.3]--2-3全局视角看问题，实现全景的技术支撑架构（中）.mp4
[2.5]--2-5高效部署之容器化利器Docker.mp4
[2.6]--2-6使用docker解决mysql的高效部署.mp4
[2.8]--2-8MybatisPlus基础能力搭建用户模块（上）.mp4
[2.9]--2-9MybatisPlus基础能力搭建用户模块（下）.mp4
{3}--第3章发挥Mysql选型优势，构建新零售核心门店与商品能力/
(3.1)--3-20重难点梳理.pdf
[3.10]--3-10领域驱动设计-领域模型的重要性（上）.mp4
[3.11]--3-11领域驱动设计-领域模型的重要性（下）.mp4
[3.12]--3-12发布基石：商家与门店（上）.mp4
[3.13]--3-13发布基石：商家与门店（下）.mp4
[3.14]--3-14导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（上）.mp4
[3.15]--3-15导购核心：商品-类目-品牌-属性库模型的发布（下）.mp4
[3.16]--3-16交易核心：SKU-库存模型的发布（上）.mp4
[3.17]--3-17交易核心：SKU-库存模型的发布（下）.mp4
[3.18]--3-18导购流程：搜索与详情浏览（上）.mp4
[3.19]--3-19导购流程：搜索与详情浏览（下）.mp4
[3.1]--3-1本章概览.mp4
[3.2]--3-2Mysql选型优劣势.mp4
[3.3]--3-3Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（1）.mp4
[3.4]--3-4Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（2）.mp4
[3.5]--3-5Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（3）.mp4
[3.6]--3-6Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（4）.mp4
[3.7]--3-7Mysql如何提供事务_索引_读写的基础能力（5）.mp4
[3.8]--3-8Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（上）.mp4
[3.9]--3-9Mysql高性能配置-读写能力提升的秘诀（下）.mp4
{4}--第4章高事务保证要求的交易核心能力/
(4.1)--4-15重难点梳理.pdf
[4.10]--4-10支付成功：支付及防重流程（上）.mp4
[4.11]--4-11支付成功：支付及防重流程（下）.mp4
[4.12]--4-12用户操作完整性：手动取消订单流程.mp4
[4.13]--4-13保证生命周期完整性：自动取消订单流程（上）.mp4
[4.14]--4-14保证生命周期完整性：自动取消订单流程（下）.mp4
[4.1]--4-1下单交易：使用流程串联下单动作（上）.mp4
[4.2]--4-2下单交易：使用流程串联下单动作（下）.mp4
[4.3]--4-3如何用分布式事务保证下单流程一致性（上）.mp4
[4.4]--4-4如何用分布式事务保证下单流程一致性（中）.mp4
[4.5]--4-5如何用分布式事务保证下单流程一致性（下）.mp4
[4.6]--4-6Seata对分布式事务的支持.mp4
[4.7]--4-7使用Seata改造下单流程（上）.mp4
[4.8]--4-8使用Seata改造下单流程（中）.mp4
[4.9]--4-9使用Seata改造下单流程（下）.mp4
{5}--第5章内存数据库Redis及读写分离解决查询性能瓶颈/
(5.1)--5-17重难点梳理.pdf
[5.10]--5-10动手使用Redis.mp4
[5.11]--5-11商品详情缓存化提升查询性能（上）.mp4
[5.12]--5-12商品详情缓存化提升查询性能（下）.mp4
[5.13]--5-13mysql读写分离的原理.mp4
[5.14]--5-14动手部署Mysql读写分离集群.mp4
[5.15]--5-15改造项目兜底住Mysql性能极限.mp4
[5.16]--5-16主从不一致我们该怎么办.mp4
[5.1]--5-1Redis选型优劣势.mp4
[5.2]--5-2为什么Redis那么快（上）.mp4
[5.3]--5-3为什么Redis那么快（中）.mp4
[5.4]--5-4为什么Redis那么快（下）.mp4
[5.5]--5-5实用的Redis分布式解决方案（1）.mp4
[5.6]--5-6实用的Redis分布式解决方案（2）.mp4
[5.7]--5-7实用的Redis分布式解决方案（3）.mp4
[5.8]--5-8实用的Redis分布式解决方案（4）.mp4
[5.9]--5-9如何规避Redis缓存的短板.mp4
{6}--第6章搜索型存储ElasticSearch引擎实现全文搜索能力/
(6.1)--6-14重难点梳理.pdf
[6.10]--6-10全量索引构建.mp4
[6.11]--6-11增量索引构建（上）.mp4
[6.12]--6-12增量索引构建（下）.mp4
[6.13]--6-13改造商品搜索能力.mp4
[6.1]--6-1ElasticSearch选型优劣势.mp4
[6.2]--6-2为什么ElasticSearch适合做全文搜索（1）.mp4
[6.3]--6-3为什么ElasticSearch适合做全文搜索（2）.mp4
[6.4]--6-4为什么ElasticSearch适合做全文搜索（3）.mp4
[6.5]--6-5为什么ElasticSearch适合做全文搜索（4）.mp4
[6.6]--6-6ES性能提升及高可用方案（上）.mp4
[6.7]--6-7ES性能提升及高可用方案（下）.mp4
[6.8]--6-8动手使用ES.mp4
[6.9]--6-9全量索引构建.mp4
{7}--第7章社交图关系下的图数据库Neo4J解决方案/
(7.1)--7-8重难点梳理.pdf
[7.1]--7-1图形数据结构存储如何支撑.mp4
[7.2]--7-2动手使用neo4j（上）.mp4
[7.3]--7-3动手使用neo4j（下）.mp4
[7.4]--7-4关注粉丝能力设计（上）.mp4
[7.5]--7-5关注粉丝能力设计（中）.mp4
[7.6]--7-6关注粉丝能力设计（下）.mp4
[7.7]--7-7Neo4J分布式集群方案.mp4
{8}--第8章Feed流时序性数据存储场景下的HBase解决方案/
(8.1)--8-17重难点梳理.pdf
[8.10]--8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4
[8.11]--8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4
[8.12]--8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4
[8.13]--8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4
[8.14]--8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4
[8.15]--8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4
[8.1]--8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4
[8.2]--8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4
[8.3]--8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4
[8.5]--8-5动手使用HBase.mp4
[8.6]--8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4
[8.7]--8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4
[8.8]--8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4
[8.9]--8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4
{9}--第9章最像关系型数据库的非关系型数据库mongoDB满足点赞评论/
[9.1]--9-1点赞评论场景解析.mp4
[9.2]--9-2MongoDB原理及优劣势.mp4
[9.3]--9-3动手使用mongodb.mp4
[9.4]--9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4
[9.5]--9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）(1).mp4
[9.5]--9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4
[9.6]--9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4
[9.7]--9-7削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（上）.mp4
[9.8]--9-8削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（下）.mp4
[9.9]--9-9MongoDB分布式扩展.mp4
课件.zip