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課程背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及和寬帶提速，信息技術(shù)深入的滲透至人們生活的每個角落，如智能手機、移動設(shè)備等，為人們的生產(chǎn)和生活提供了極大的便利，如辦公、購物、休閑、娛樂等，同時，每時每刻產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)的收集、存儲、分析、挖掘、應用、創(chuàng)新提出了巨大的挑戰(zhàn)。尤其是在線實時高并發(fā)大容量的業(yè)務要求軟件系統(tǒng)具有高效、高并發(fā)、大容量的同時，要保證事務的特征，如ACID，即原子性、一致性、持久性、隔離性，但是針對此應用場景，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足生產(chǎn)實際需求，因此，必須采用新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)才能解決以上挑戰(zhàn)，也即是采用高性能的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

針對大數(shù)據(jù)時代對高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的需求，尹老師總結(jié)多年分布式數(shù)據(jù)庫使用與設(shè)計經(jīng)驗，精心打造了分布式數(shù)據(jù)庫課程，該課程從分布式數(shù)據(jù)庫原理、性能、應用實踐、性能對比等方面對這些數(shù)據(jù)庫進行全面的剖析與介紹，為企業(yè)的技術(shù)選型、應用實踐奠定理論與實踐基礎(chǔ)，為企業(yè)適應大數(shù)據(jù)時代做了技術(shù)儲備。

培訓目標

1、本課程介紹高并發(fā)高性能大容量分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，包括高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理、部署方法、優(yōu)缺點和應用模式等；

2、本課程介紹數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)分片、弱的事務、分布式一致性協(xié)議算法、強一致性、平滑無限水平擴展節(jié)點的分布式數(shù)據(jù)庫；

3、介紹較新的高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計，代表產(chǎn)品有阿里的HBase、Redis、Redis Cluster，并且目前都已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)場景進行了實踐，取得了不錯的效果；

4、本課程介紹NoSQL原理及分類及使用，這些產(chǎn)品的原理、性能、實踐、多個維度對比等方面進行有針對性的剖析，為企業(yè)的技術(shù)升級做準備。

培訓對象

1、本課程適合于高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計應用人員；

2、適合于互聯(lián)網(wǎng)、金融機構(gòu)等分布式數(shù)據(jù)庫使用人員；

3、適合于大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘人員；

培訓方式

以課堂講解、演示、案例分析為主，輔以互動研討、現(xiàn)場答疑、學以致用。

課程大綱

第一天

第1個主題：高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計（介紹當前主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理、部署方法、優(yōu)缺點和應用模式）（60分鐘）

1、業(yè)界主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫有哪些

2、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的應用場景

a)大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應用場景

b)大數(shù)據(jù)歷史明細查詢的應用場景

c)秒殺高并發(fā)的應用場景

d)實時高并發(fā)業(yè)務的應用場景

e)在線實時統(tǒng)計分析的應用場景

3、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的具體應用案例

a)分布式內(nèi)存庫在運營商話單詳單查詢系統(tǒng)中的應用

b)分布式內(nèi)存庫在金融行業(yè)流水業(yè)務查詢系統(tǒng)中的應用

c)分布式內(nèi)存庫在微博自媒體業(yè)務中應用

4、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理

5、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫部署方法

6、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點

7、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫應用模式

8、分布式內(nèi)存庫的特性

9、CAP理論

10、BASE思想

11、RWN理論

12、分布式關(guān)系型內(nèi)存庫

a)MySQL Cluster

13、分布式NoSQL列式內(nèi)存庫

a)HBase

b)Cassandra

c)GemFire

14、分布式文檔內(nèi)存庫

a)MongoDB

15、高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群

a)HBase

b)Redis Cluster

16、案例：GemFire在實時交易系統(tǒng)12306的使用案例分享

第2個主題：NoSQL原理及分類及使用（深入剖析NoSQL原理及分類及使用）（60分鐘）

1、什么是NoSQL

2、NoSQL基礎(chǔ)概念

3、NoSQL種類與特點

4、NoSQL原理

5、NoSQL數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

6、NoSQL分類

7、NoSQL使用

8、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

9、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫原理

10、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

11、單機NoSQL數(shù)據(jù)庫

12、分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫

13、典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

14、實例分享：NoSQL數(shù)據(jù)庫案例剖析

第3個主題：Redis基礎(chǔ)知識（詳細介紹Redis基礎(chǔ)知識）（30分鐘）

1、Redis簡介

2、Redis安裝部署

3、Redis配置詳解

4、客戶端

5、Redis Key類型

6、Redis String類型

7、Redis Hash類型

8、Redis Set類型和ZSet類型

9、Redis List類型

10、Redis Key超時機制

11、Redis 持久化

12、Redis副本

13、Redis常用命令介紹

第4個主題：高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計（深入介紹高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計）（60分鐘）

1、Redis數(shù)據(jù)庫原理

2、Redis數(shù)據(jù)庫應用

3、Redis開發(fā)實踐（倒排索引）

4、Redis開發(fā)調(diào)試

5、Redis優(yōu)化

6、Redis發(fā)布訂閱機制剖析

7、Redis集群搭建

8、Codis介紹

9、Codis整體設(shè)計

10、Codis架構(gòu)

11、Codis組件介紹

第5個主題：Redis高級管理（深入介紹Redis的高級管理功能）（30分鐘）

1、Redis安全

2、Redis加密

3、Redis信號處理

4、Redis連接管理

5、Redis高可用方案

6、Redis監(jiān)測

7、Redis Benchmarks

第6個主題：HBase查詢的優(yōu)化（深入剖析大數(shù)據(jù)分布式NoSQL技術(shù)及原理，并指導學員如何進行調(diào)優(yōu)）（180分鐘）

1、HBase介紹

2、HBase應用

3、HBase的特點

4、HBase邏輯模型

5、HBase列族與列

6、HBase時間戳

7、行式數(shù)據(jù)庫 vs 列式數(shù)據(jù)庫

8、HBase物理模型

9、HBase集群部署優(yōu)化方案介紹：HBase集群建立時的優(yōu)化方法

10、倒排索引

11、HBase調(diào)優(yōu)課堂實戰(zhàn)案例：假如知道每天的活躍用戶為一個集合，如何快速計算自定義時間段內(nèi)的活躍用戶？需要去重的

12、HBase分頁查詢方案介紹：是否有合適的分頁查詢方法？

13、HBase按條件快速查詢方案介紹：假如rowkey的設(shè)計原則是：地區(qū)+廠家+拍照方+id+時間戳，如何快速的查找一個id一天的所有存儲記錄？如何快速查找按地區(qū)、廠商、拍照方、自定義時間段內(nèi)自由排列組合的所有存儲記錄？

14、HBase Filter

15、HBase Coprocessor

第二天

第7個主題：MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫（深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫功能與項目應用）（120分鐘）

1、什么是MongoDB

2、MongoDB發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

3、介紹MongoDB基礎(chǔ)概念

4、MongoDB架構(gòu)剖析

5、MongoDB文檔與集合

6、MongoDB集群搭建

7、MongoDB狀態(tài)監(jiān)控

8、MongoDB安全認證

9、MongoDB備份和恢復

10、MongoDB Shell操作

11、MongoDB數(shù)據(jù)類型

12、文檔的增加、修改與刪除

13、Java訪問MongoDB文檔的調(diào)試

14、MongoDB查詢介紹

15、MongoDB MapReduce統(tǒng)計分析

16、MongoDB索引

17、MongoDB性能優(yōu)化

18、MongoDB主從復制

19、MongoDB Sharding分片

20、Spark操作MongoDB項目案例：運營商話務數(shù)據(jù)分析案例剖析

第8個主題：MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫（深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫功能與項目應用）（90分鐘）

1、MongoDB架構(gòu)剖析

2、MongoDB文檔與集合

3、MongoDB集群搭建

4、Java訪問MongoDB文檔的調(diào)試

5、MongoDB查詢調(diào)優(yōu)

6、提高讀寫速度的優(yōu)化

7、MongoDB MapReduce統(tǒng)計分析

8、MongoDB索引

9、MongoDB性能優(yōu)化

10、內(nèi)存的優(yōu)化方法

11、MongoDB主從復制

12、MongoDB Sharding分片

13、MongoDB副本集、分片集群優(yōu)化案例：Mongodb副本集、分片集群建立的優(yōu)化方法？

14、MongoDB優(yōu)化方案剖析：為什么分片測試讀寫的速度比副本集要慢？

第9個主題：關(guān)系型分布式內(nèi)存庫MySQL Cluster（深入剖析關(guān)系型分布式內(nèi)存庫MySQL Cluster數(shù)據(jù)庫功能與實現(xiàn)原理）（90分鐘）

1、什么是MySQL Cluster

2、MySQL Cluster發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

3、介紹MySQL Cluster基礎(chǔ)概念

4、MySQL Cluster架構(gòu)剖析

5、NDB Cluster存儲引擎

6、無共享體系結(jié)構(gòu)

7、管理(MGM)節(jié)點

8、數(shù)據(jù)節(jié)點

9、SQL節(jié)點

10、標準MySQL客戶端

11、MySQL Cluster應用場景

12、案例分享：MySQL Cluster在電商平臺中的應用

第10個主題：數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)（介紹數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)）（30分鐘）

1、數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

2、數(shù)據(jù)單機版存儲架構(gòu)

3、數(shù)據(jù)分布式存儲架構(gòu)

4、中心集群

5、去中心化集群

6、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

7、層次數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

8、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

9、行式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

10、行式數(shù)據(jù)庫原理

11、行式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

12、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫理論

13、RDBMS

14、行式數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

15、列式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

16、列式數(shù)據(jù)庫

17、列式數(shù)據(jù)庫原理

18、日志結(jié)構(gòu)文件系統(tǒng)

19、列式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

20、列式數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

第11個主題：分布式事務（介紹分布式事務）（30分鐘）

1、強事務ACID

2、弱一致性、強一致性

3、分布式事務

4、兩步提交、三步提交

5、分布式技術(shù)的存儲、計算、算法、開發(fā)等能力的完美結(jié)合

6、弱事務

7、數(shù)據(jù)的強一致性

8、分布式一致性協(xié)議算法

9、平滑無限水平擴展節(jié)點

10、深入分析企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)特點

11、思想的應用

12、事務剖析

13、分布式事務剖析

14、分布式系統(tǒng)的職責分離思想

15、CAP理論

16、BASE思想

17、RWN原理

18、事務的特征ACID

19、弱一致性事務

20、強一致性事務

21、分布式事務

22、兩階段提交

23、三階段提交

24、數(shù)據(jù)庫事務隔離標準分析

25、ANSI事務隔離級別

26、P1 臟讀(“Dirty read”)

27、P2 不可重復讀(“Non-repeatable read”)

28、P3 幻讀(“Phantom”)

29、基于鎖的事務隔離

30、基于快照的事務隔離

31、兩階段提交（2 Phase Commit簡稱2PC）協(xié)議

32、產(chǎn)品應用案例

尹老師

多年從事人工智能、深度學習、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)工作經(jīng)驗，資深軟件架構(gòu)師，數(shù)學博士，北航移動云計算碩士，Cloudera大數(shù)據(jù)認證（圖1），項目管理師（PMP）認證（圖2），移動云計算專家，主要研究方向包括人工智能、深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、云計算、移動開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營銷、電子商務、項目管理等；曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，IBM、華為等知名大型企業(yè)，現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu)，負責人工智能、深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、PaaS平臺研發(fā)工作。

IT從業(yè)近二十年，秉承理論與實踐相結(jié)合，在學習中實踐，在實踐中學習，積累了豐富的理論與實踐經(jīng)驗，并且樂于將自己的經(jīng)驗分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦，發(fā)現(xiàn)并集成整合社會資源，為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價值，達到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國內(nèi)知名企業(yè)提供培訓與咨詢，包含阿里集團、華為、中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、當當網(wǎng)、中石油、中石化、中國電網(wǎng)、中國銀行、中國工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國際等。擁有人工智能、深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計經(jīng)驗。曾主導過多個人工智能、深度學習、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、私有云、公有云建設(shè)項目，早些年也主導過ERP、CMS等軟件項目，積累了豐富的實踐經(jīng)驗，這些項目中包含多個數(shù)百萬、上千萬的大型項目。項目經(jīng)歷：呼叫中心人工智能客服研發(fā)項目、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數(shù)據(jù)分析項目、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算項目評審委員、中石油大數(shù)據(jù)挖掘項目，電商庫存預測大數(shù)據(jù)分析項目、大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目。

尹老師在工作中研究新技術(shù)、新框架、及時更新知識體系，并長期堅持編寫架構(gòu)核心代碼。在技術(shù)平臺方面，善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術(shù)平臺的應用與運維。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)和開源框架理論。對于云計算體系有深刻認識，及獨到的見解，如OpenStack的技術(shù)架構(gòu)、安裝部署、運維等。在移動云計算方面，善于設(shè)計與建設(shè)云計算體系；也善于移動云計算相關(guān)的咨詢與培訓。在項目管理方面，善于使用敏捷項目管理方法，把客戶的需求變更作為常態(tài)，作為軟件架構(gòu)設(shè)計的一部分，減少需求變更帶來的返工；善于捕捉、挖掘、分析客戶需求，為用戶提供滿意的產(chǎn)品。

講師經(jīng)驗

1、阿里巴巴集團云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師

2、百度云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師及講師

3、中國移動多省人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

4、中國移動多省Docker特聘講師

5、中國移動研究院微特聘講師

6、中國聯(lián)通總部人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

7、中國電信人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、虛擬化特約講師

8、中國人民銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

9、中國工商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

10、花旗銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

11、招商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

12、中信銀行人工智能、分布式數(shù)據(jù)庫、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

13、中國航天三院人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師

14、中國石油人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

15、中國石化人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師

16、中國電力科學研究院流計算特聘講師

17、西安電信十所人工智能、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

18、RedHat（中國）大數(shù)據(jù)咨詢師

19、中電28所人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

20、北京中電普華人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

21、中國石油東方地球物理公司大數(shù)據(jù)咨詢師

22、當當網(wǎng)人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師

23、北航人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘企業(yè)講師

24、阿爾卡特-朗訊（Alcatel-Lucent）虛擬化與OpenStack培訓特約講師

25、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算數(shù)據(jù)中心建設(shè)項目

26、廣東發(fā)展信用卡精準營銷項目

27、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數(shù)據(jù)分析項目

28、電商庫存預測大數(shù)據(jù)分析項目

29、中航國際大綜貿(mào)易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓講師

30、北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師

31、北京立達資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師

32、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等項目經(jīng)理

項目經(jīng)驗

1、云呼叫中心人工智能客服項目研發(fā)

2、云呼叫中心PaaS平臺首席架構(gòu)師

3、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目

4、廣東發(fā)展信用卡智能精準營銷項目

5、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)項目

6、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算項目評審委員、培訓講師

7、中石油人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)項目，項目經(jīng)理

8、電商庫存預測大數(shù)據(jù)分析項目

9、智能物流、智能供應鏈管理項目

10、中航國際大綜貿(mào)易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓講師

11、北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師

12、北京立達資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師

13、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目的項目經(jīng)理

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