第四章 数据库
本文详解MySQL核心知识，涵盖char与varchar区别、事务ACID特性、索引结构（B+tree）、聚簇索引与二级索引、回表查询、索引失效场景及SQL优化策略，结合实际应用提供全面数据库性能调优指导。
数据聚合、自动补全、数据同步
本文介绍了Elasticsearch中的核心功能：数据聚合、自动补全与数据同步。聚合支持对数据分组（Bucket）、统计计算（Metric）及管道聚合，可高效实现品牌、价格等分析；通过拼音分词器与Completion Suggester实现搜索自动补全；并利用MQ异步通知机制实现MySQL与ES之间的数据同步，确保数据一致性，提升搜索实时性与准确性。（238字）
索引库、文档操作
本文介绍了Elasticsearch（ES）的核心概念及其与MySQL的对比，阐述了ES在数据存储、查询中的应用。重点讲解了文档、字段、索引和映射等基本概念，并通过Kibana演示了索引库与文档的增删改查操作。同时，介绍了IK分词器及RestHighLevelClient的使用方法，帮助开发者掌握ES在实际项目中的集成与应用。
ElasticSearch集群
Elasticsearch集群通过分片和副本解决海量数据存储与单点故障问题。分片实现数据水平拆分，副本保障高可用，结合节点角色划分与故障转移机制，提升系统稳定性与性能。
MySQL篇
MySQL查询语句书写顺序为：SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、LIMIT；实际执行顺序则不同，从FROM开始，最后执行SELECT和LIMIT。多表查询主要通过内连接（显式/隐式）和外连接（左、右）实现。内连接仅返回匹配行，外连接保留驱动表全部记录。CHAR固定长度，VARCHAR可变长度；索引类型包括单列、组合及全文索引，底层多用B+树结构。InnoDB使用聚簇索引，数据存于主键索引叶节点；MyISAM为非聚簇索引，叶节点存指针。查询非主键索引需回表二次查找，覆盖索引可避免回表提升性能。
MongoDB实战演练
基于Spring Data MongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询评论及点赞功能。通过MongoRepository简化数据操作，结合MongoTemplate实现高效字段更新，如点赞数递增，并利用索引优化查询性能，构建高并发下稳定的评论微服务系统。
序列化
本文深入解析ZooKeeper源码中的序列化机制，重点分析jute包下的InputArchive、OutputArchive、Index与Record四大核心接口及其实现类，涵盖二进制、CSV、XML三种序列化方式，结合代码示例说明其在网络通信与数据存储中的应用。
序列化
本文从源码角度分析Zookeeper的序列化机制，重点解析jute包中的InputArchive接口及其实现类BinaryInputArchive，介绍其在反序列化过程中的核心方法与数据读取逻辑，揭示Zookeeper在网络通信与数据存储中的序列化实现原理。
事务控制篇
简述关系型与非关系型数据库区别：关系型基于表结构和SQL，支持事务和复杂查询，如MySQL；非关系型采用键值、文档等模型，高并发读写快、扩展性强，如Redis、MongoDB，但不支持事务和SQL。
微服务原理篇(Canal-Redis)
本课程讲解多数据源同步方案，重点介绍Canal+MQ实现MySQL到Elasticsearch的数据同步机制，涵盖Canal伪装MySQL slave原理、binlog解析、消息顺序性保障，并深入Redis持久化、集群模式、缓存一致性及分布式锁等核心知识点。
