面对千亿规模的数据库市场，开发者如何选择符合业务场景的数据库？| 极客时间

而数据库作为软件系统的核心组成部分，尤其是面对当下很多基于微服务、容器化的服务层可以无限弹性扩展的云原生时代，了解不同数据库的基本原理和适用场景，对很多技术人来说避免瓶颈、解决瓶颈，从一开始就能选择好适合自己业务场景的数据库，都是很有帮助的。

这样，不仅能减少大量后续的重构和维护成本，更能延长软件的生命周期，体现设计的长期价值。

但是对于开发者来说，如何选择贴合自己业务的数据库，并跟据业务去调整使用数据库上的细节，让不少人犯了难，想参考其他公司的使用案例，又无从下手。市面上提供的数据库五花八门，而所有选择的前提，是我们熟悉各种类型的数据库，了解它们的基础原理、设计目标以及适用场景。

那么如何快速了解不同数据库的原理和选型呢？这儿我就不得不提到彭旭老师了，想当初我就是在网上看了他的分享，才能迅速掌握了学习数据库的有效方法。前两天得知他在极客时间全新上线了专栏《分布式数据库从入门到实战》，毫不犹豫地就订阅了。

这个专栏继承了彭老师一贯的教学风格，内容由浅入深，全面讲解数据库的通用核心原理，并拆解主流数据库的应用案例，提供选型建议。此外，还深入探讨了当前热门的向量数据库，整个学习过程不仅让人对分布式数据库有了全面深刻的理解，还能结合实际情况进行数据库选型，有效解决实际问题，并且能够洞察 AI 时代数据库技术的发展趋势。

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关于作者 - 彭旭

对分布式数据库如此了解，作者彭旭老师是何方神圣呢？

作为一位十几年的技术老兵，他见证了数据库生态的各类变化，曾经出版畅销技术书籍《HBase 入门与实践》。自 2009 年武汉大学软件工程专业毕业时起，一直在技术领域耕耘，曾任阿里巴巴天猫技术部资深软件工程师、魅族科技架构师，目前在惟客数据负责产品研发。

在互联网开发，尤其高并发网站设计开发方面有着丰富经验。精通 Java 生态系统相关技术，对大数据存储，HBase 系统调优有深刻理解，曾带领团队将魅族云服务存储系统从 MySQL 迁移到 HBase，每年为公司节省 IT 成本数百万。

以上丰富的实战经验与技术知识，将在专栏中系统性地掰开、揉碎，传授给你，推荐每一个后端开发和数据研发都学一学。

这个课程是怎么设计的？

《分布式数据库从入门到实战》这个课程整体上分成 3 大部分，是一个由普适性向特殊性的学习过程，包括基础篇、3 个案例篇和 AI 与向量数据库篇。学好这些，你将不仅仅对分布式数据库有一个较为全面的认知，更能聚焦业务需求的细节之处，大到运维成本控制策略，小到解决一个死锁报错，统统都能在这里找到答案。

基础篇

包括不同类型数据库的存储模型，编码与压缩的必要性，数据库事务的作用以及 MVCC 机制，LSM 是如何优化读写速度的，如何合适地对海量数据进行分片，以及分布式场景下表 Join 的方式等等。对比主流数据库在基础设计及适用场景上的异同。

HBase 篇

HBase 篇的案例是一个手机云服务存储的需求。基于这个案例，我们会一起分析 MySQL 分库分表下运维成本、硬件成本、扩展性上的问题，拆解 HBase 解决这些问题的过程。

StarRocks 篇

从一个典型的客户数据平台 CDP 案例需求出发，介绍 StarRocks 的基本架构与原理，以及基于 StarRocks 的表模型设计 CDP 相关表的方法。了解 StarRocks 优化数据查询性能，能够实现实时更新与急速查询的原因。

ClickHouse 篇

分析 ClickHouse 高性能的原理。同时沿用 CDP 的需求，理解表模型在 ClickHouse 中的设计，并行计算和调优。

AI 与向量数据库篇

了解向量化的需求的产生原因，和老师一起用向量查询引擎 Faiss 搭建一个人脸识别系统，通过 Milvus 结合大模型搭建一个 RAG 个人知识库。

课程目录我贴在这里了，完全值得一学：

过这些原理、案例的学习，我们能够达到以下几个目标，一步步实现数据库技术进阶：

1. 选型有方向。熟悉这几个典型的具有代表性的不同类型的数据库，并了解应该在什么场景下使用。
2. 调优有思路。了解一些数据库的基本原理，读写上是如何优化的，压缩与编码又该如何使用，能够在需要的时候对系统、数据库进行调优。
3. 问题有解法。能够在使用各种数据库的过程中预防问题、发现问题、解决问题。