先問一下，你們公司的主存儲技術是什麼？估計很多人答案都是 MySQL。
但，SQL 還夠用嗎？
那你再想一下，你當下的業務用 MySQL 做主存儲還能支撐多久，如果業務量暴增，你能怎麼做，願意花多大價錢進行擴容？
如果遇到容量和性能問題就升級服務器，開發也太好做了。你要是隻能想到這個答案，那今天要聊的這個話題——分佈式數據庫，對你來說跨度還挺大。
1分鐘快速認識分佈式數據庫
分佈式數據庫其實就是多個節點的數據庫共同形成一個全局數據庫來提供服務，優點基本都在 以上對比裏了，訪問速度更快，更強的可擴展性，支持更高的併發訪問量。
各大互聯網公司，甚至金融行業都開始使用分佈式數據庫，阿里巴巴有 OceanBase 風光無兩，TiDB 在銀行大受歡迎，各種雲廠商相繼發佈重量級產品。
（2021 年數據大會上，阿里雲發佈了分佈式數據庫使用率統計圖）
分佈式數據庫，是必然趨勢
這個圖展示了數據庫技術這些年的技術探索，其實就是個逐漸“分佈式”的過程。從 SQL 到 NewSQL 的技術探索，讓分佈式數據庫能夠滿足兩大核心要求：
完整的 ACID 支持，分佈式事務和數據一致性保證；
SQL 語法的完全兼容，對 SQL 業務的完整支持。
技術的完善性，加上學術與商業氛圍濃厚，分佈式數據庫已經是大勢所趨。
有人會說，現在公司的數據庫技術就挺成熟，有必要跟風追新嗎？
公司做技術選型和架構設計，當然不能只考慮當下，至少要保證未來五年內的業務需求，並且隨時進行靈活擴展。至於個人技術棧的補充，自然是更要眼光長遠。
在我看來，分佈式數據庫已經是你不得不瞭解的領域。移動互聯網時代，動輒 PB 級的數據量暴增，分佈式數據庫成爲行業開發標準，會比 5G 普及來得更早。
使用分佈式數據庫，你第一反應是？
分佈式數據庫有哪些特性？包含哪些技術要點？
分佈式系統架構設計需要滿足哪些要求？
不同存儲引擎分別有什麼區別，適合用於什麼場景？
……
因爲分佈式數據庫技術很新，這些都是你必須面臨的，加上相關技術領域非常繁雜，學習資料的難度不低。如何刪繁就簡，快速入門並且上手實戰，是很多技術人眼前最急迫的問題。
我給你推薦一個非常值得入手的課程 「24講喫透分佈式數據庫」， 課程的講師高洪濤是Apache ShardingShpere PMC 成員，對分庫分表很有研究，數據庫技術領域名副其實的大佬。
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他的從業經驗也很亮眼，在噹噹網做過系統架構師，華爲雲技術專家， 還是美國 ServiceMesh 服務商 Tetrate 創始工程師。無論是學術研究，還是生產實踐，都非常有發言權。
這個課程會怎麼講？
這個專欄爲你摒棄過時與不重要的技術細節，給你精簡的原理，拓展到實用的實際案例，讓你對分佈式數據庫能夠活學活用。專欄分爲以下 4 大模塊：
模塊一，分佈式數據歷史演變及其核心原理 。從歷史背景出發，帶你瞭解分佈式數據庫要解決的問題、應用場景，以及核心技術特點。
模塊二，存儲引擎——分佈式數據庫的高性能保證。 本模塊帶你理解典型存儲引擎，分佈式索引、日誌型存儲、事務處理等，其中會特別介紹分佈式數據庫與傳統數據庫在存儲層面上的差異。 學完你會更加理解分佈式數據庫的數據一致性和分佈式事務兩大特性，明白爲什麼一些特定存儲引擎更適合去構建分佈式數據庫，這些底層邏輯是你接下來學習的基礎，也幫助你在未來工作中進行技術選型。
模塊三，分佈式系統——分佈式數據庫的高擴展性保證。 分佈式系統知識很多，但是本模塊精簡了分佈式系統中與數據存儲相關的領域，帶你瞭解分佈式系統設計原理、算法，包含錯誤偵測、領導選舉、數據可靠傳播、分佈式事務、共識算法等。學完這些，讓你對分佈式場景下海量數據存儲更加得心應手。
模塊四，知識拓展。這一模塊和你探討分佈式數據庫的現狀與發展，從關係型數據庫結合數據庫中間件，到最新型分佈式數據庫，瞭解它們成功的關鍵，同時將它們與之前模塊中所介紹的技術原理進行相應的映射，讓你的知識體系更加豐富。
課程大綱，是一個分佈式數據庫的極簡最佳學習路徑
學分佈式數據庫，對你有什麼用？
這個課程學完，你能設計一個簡單的分佈式數據庫，也能根據業務特點做數據庫選型，並且配置相關架構設計方案，對於數據庫出現的問題，也能進行管理運維，完成分佈式數據庫從頭至尾的完整使用。
分佈式數據庫作爲很新的技術，也許你的公司還沒有進行生產實踐，但是這樣一個前沿技術，你可以從中學到優秀架構設計的思想，優化你的代碼水平，對你的職業發展也是巨大的養分。
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