对于数据库方向，重点就是两种数据库，一种是以 SQL 为代表的关系型数据库，另一种是以非 SQL 为代表的 NoSQL 数据库。关系型数据库主要有三个：Oracle、MySQL 和 Postgres。

在这里，我们只讨论越来越主流的 MySQL 数据库。首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据复制这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。然后，我们会进入到 NoSQL 数据库的学习。

NoSQL 数据库千奇百怪，其主要是解决了关系型数据库中的各种问题。第一个大问题就是数据的 Schema 非常多，用关系型数据库来表示不同的 Data Schema 是非常笨拙的，所以要有不同的数据库（如时序型、键值对型、搜索型、文档型、图结构型等）。另一个大问题是，关系型数据库的 ACID 是一件很讨厌的事，这极大地影响了数据库的性能和扩展性，所以 NoSQL 在这上面做了相应的妥协以解决大规模伸缩的问题。

对于一个程序员，你可能觉得数据库的事都是 DBA 的事，然而我想告诉你你错了，这些事才真正是程序员的事。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。所以，作为一个架构师或程序员，你必须了解最重要的数据存储——数据库。

关系型数据库

今天，关系型数据库最主要的两个代表是闭源的 Oracle 和开源的 MySQL。当然，还有很多了，比如微软的 SQL Server，IBM 的 DB2 等，还有开源的 PostgreSQL。关系型数据库的世界中有好多好多产品。当然，还是 Oracle 和 MySQL 是比较主流的。所以，这里主要介绍更为开放和主流的 MySQL。

如果你要玩 Oracle，我这里只推荐一本书《Oracle Database 9i/10g/11g 编程艺术》，无论是开发人员还是 DBA，它都是必读的书。这本书的作者是 Oracle 公司的技术副总裁托马斯·凯特（Thomas Kyte），他也是世界顶级的 Oracle 专家。

这本书中深入分析了 Oracle 数据库体系结构，包括文件、内存结构以及构成 Oracle 数据库和实例的底层进程，利用具体示例讨论了一些重要的数据库主题，如锁定、并发控制、事务等。同时分析了数据库中的物理结构，如表、索引和数据类型，并介绍采用哪些技术能最优地使用这些物理结构。

• 学习 MySQL，首先一定是要看MySQL 官方手册。

• 然后，官方还有几个 PPT 也要学习一下。

  • 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

• 然后推荐《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。

• 如果你对 MySQL 的内部原理有兴趣的话，可以看一下这本书《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》。当然，还有官网的MySQL Internals Manual 。

• 数据库的索引设计和优化也是非常关键的，这里还有一本书《数据库的索引设计与优化》也是很不错的。虽然不是讲 MySQL 的，但是原理都是相通的。这也是上面推荐过的《高性能 MySQL》在其索引部分推荐的一本好书。

  你千万不要觉得只有做数据库你才需要学习这种索引技术。不是的！在系统架构上，在分布式架构中，索引技术也是非常重要的。这本书对于索引性能进行了非常清楚的估算，不像其它书中只是模糊的描述，你一定会收获很多。

下面还有一些不错的和 MySQL 相关的文章。

• 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

最后，还有一个 MySQL 的资源列表 Awesome MySQL，这个列表中有很多的工具和开发资源，可以帮助你做很多事。

MySQL 有两个比较有名的分支，一个是 Percona，另一个是 MariaDB，其官网上的 Resources 页面中有很多不错的资源和文档，可以经常看看。 Percona Resources、MariaDB Resources ，以及它们的开发博客中也有很多不错的文章，分别为 Percona Blog 和 MariaDB Blog。

然后是关于 MySQL 的一些相关经验型的文章。

• 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。

关于 MySQL 的集群复制，下面有这些文章供你学习一下，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，你可以看看：

  • 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

对于 MySQL 的数据分区来说，还有下面几篇文章你可以看看。

• StackOverflow: MySQL sharding approaches?

• Why you don’t want to shard

• How to Scale Big Data Applications

• MySQL Sharding with ProxySQL

然后，再看看各个公司做 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 数据库

关于 NoSQL 数据库，其最初目的就是解决大数据的问题。然而，也有人把其直接用来替换掉关系型数据库。所以在学习这个技术之前，我们需要对这个技术的一些概念和初衷有一定的了解。下面是一些推荐资料。

• 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。这篇文章我曾经翻译在了 CoolShell 上，标题为 NoSQL 数据建模技术，供你参考。

  • 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。

选 SQL 还是 NoSQL，这里有两篇文章，值得你看看。

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

• Salesforce: SQL or NoSQL

各种 NoSQL 数据库

学习使用 NoSQL 数据库其实并不是一件很难的事，只要你把官方的文档仔细地读一下，是很容易上手的，而且大多数 NoSQL 数据库都是开源的，所以，也可以通过代码自己解决问题。下面我主要给出一些典型的 NoSQL 数据库的一些经验型的文章，供你参考。

列数据库 Column Database

• Cassandra 相关

  • 沃尔玛实验室有两篇文章值得一读。

    • Avoid Pitfalls in Scaling Cassandra Cluster at Walmart
    • Storing Images in Cassandra at Walmart

  • Yelp: How We Scaled Our Ad Analytics with Apache Cassandra ，Yelp 的这篇博客也有一些相关的经验和教训。

  • Discord: How Discord Stores Billions of Messages ，Discord 公司分享的一个如何存储十亿级消息的技术文章。

  • Cassandra at Instagram ，Instagram 的一个 PPT，其中介绍了 Instagram 中是怎么使用 Cassandra 的。

  • Netflix: Benchmarking Cassandra Scalability on AWS - Over a million writes per second ，Netflix 公司在 AWS 上给 Cassandra 做的一个 Benchmark。

• HBase 相关

  • Imgur Notification: From MySQL to HBASE

  • Pinterest: Improving HBase Backup Efficiency

  • IBM : Tuning HBase performance

  • HBase File Locality in HDFS

  • Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook

  • Storage Infrastructure Behind Facebook Messages: Using HBase at Scale

  • GitHub: Awesome HBase

针对于 HBase 有两本书你可以考虑一下。

• 首先，先推荐两本书，一本是偏实践的《HBase 实战》，另一本是偏大而全的手册型的《HBase 权威指南》。

• 当然，你也可以看看官方的 The Apache HBase™ Reference Guide

• 另外两个列数据库：

  • ClickHouse - Open Source Distributed Column Database at Yandex

  • Scaling Redshift without Scaling Costs at GIPHY

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

数据结构数据库 Data structure Database - Redis

• 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

时序数据库 Time-Series Database

• What is Time-Series Data & Why We Need a Time-Series Database

• Time Series Data: Why and How to Use a Relational Database instead of NoSQL

• Beringei: High-performance Time Series Storage Engine @Facebook

• Introducing Atlas: Netflix’s Primary Telemetry Platform @Netflix

• Building a Scalable Time Series Database on PostgreSQL

• Scaling Time Series Data Storage - Part I @Netflix

• Design of a Cost Efficient Time Series Store for Big Data

• GitHub: Awesome Time-Series Database

图数据库 - Graph Platform

• 首先是 IBM Devloperworks 上的两个简介性的 PPT。

  • Intro to graph databases, Part 1, Graph databases and the CRUD operations

  • Intro to graph databases, Part 2, Building a recommendation engine with a graph database

• 然后是一本免费的电子书《Graph Database》。

• 接下来是一些图数据库的介绍文章。

  • Handling Billions of Edges in a Graph Database

  • Neo4j case studies with Walmart, eBay, AirBnB, NASA, etc

  • FlockDB: Distributed Graph Database for Storing Adjacency Lists at Twitter

  • JanusGraph: Scalable Graph Database backed by Google, IBM and Hortonworks

  • Amazon Neptune

搜索数据库 - ElasticSearch

• Elasticsearch: The Definitive Guide 这是官网方的 ElasticSearch 的学习资料，基本上来说，看这个就够了。

• 接下来是 4 篇和性能调优相关的工程实践。

  • Elasticsearch Performance Tuning Practice at eBay

  • Elasticsearch at Kickstarter

  • 9 tips on ElasticSearch configuration for high performance

  • Elasticsearch In Production - Deployment Best Practices

• 最后是 GitHub 上的资源列表 GitHub: Awesome ElasticSearch 。

小结

好了，总结一下今天分享的内容。虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。

对于数据库方向，重点就是两种数据库，一种是以 SQL 为代表的关系型数据库，另一种是以非 SQL 为代表的 NoSQL 数据库。因而，在这篇文章中，我给出了 MySQL 和各种开源 NoSQL 的一些相关的有价值的文章和导读，主要是让你对这些数据库的内在有一定的了解，但又不会太深。同时给出了一些知名企业使用数据库的工程实践，这对于了解各种数据库的优劣非常有帮助，值得认真读读。

从下篇文章开始，我们将进入分布式系统架构方面的内容，里面不仅涵盖了大量的理论知识，更有丰富的入门指导和大量的工程实践。敬请期待。

下面是《程序员练级攻略》系列文章的目录。

• 开篇词
• 入门篇
  • 零基础启蒙
  • 正式入门
• 修养篇
  • 程序员修养
• 专业基础篇
  • 编程语言
  • 理论学科
  • 系统知识
• 软件设计篇
  • 软件设计
• 高手成长篇
  • Linux 系统、内存和网络（系统底层知识）
  • 异步 I/O 模型和 Lock-Free 编程（系统底层知识）
  • Java 底层知识
  • 数据库
  • 分布式架构入门（分布式架构）
  • 分布式架构经典图书和论文（分布式架构）
  • 分布式架构工程设计 (分布式架构)
  • 微服务
  • 容器化和自动化运维
  • 机器学习和人工智能
  • 前端基础和底层原理（前端方向）
  • 前端性能优化和框架（前端方向）
  • UI/UX 设计（前端方向）
  • 技术资源集散地