6大数据库挖掘7种业务场景的存储更优解笔记

[9.9]--9-9MongoDB分布式扩展.mp4

32M

[9.8]--9-8削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（下）.mp4

57.7M

[9.7]--9-7削峰聚集能力的脉冲方案解决评论及点赞数量叠加问题（上）.mp4

44.3M

[9.6]--9-6使用JavaAPI实现点赞评论能力（下）.mp4

56.6M

[9.5]--9-5使用JavaAPI实现点赞评论能力（中）.mp4

71.1M

[9.4]--9-4使用JavaAPI实现点赞评论能力（上）.mp4

43.4M

[9.3]--9-3动手使用mongodb.mp4

63.7M

[9.2]--9-2MongoDB原理及优劣势.mp4

78.1M

[9.1]--9-1点赞评论场景解析.mp4[8.9]--8-9使用JavaAPI接入HBase消息实体（下）.mp4

26.5M

[8.8]--8-8使用JavaAPI接入HBase消息实体（中）.mp4

59.6M

[8.7]--8-7使用JavaAPI接入HBase消息实体（上）.mp4

82.2M

[8.6]--8-6HBase中的RowKey为什么那么重要.mp4

92.5M

[8.5]--8-5动手使用HBase.mp4

83.3M

[8.3]--8-3HBase原理及优劣势（中）.mp4

38.9M

[8.2]--8-2HBase原理及优劣势（上）.mp4

45.7M

[8.1]--8-1Feed流的场景支撑难在哪里.mp4

34.3M

[8.15]--8-15推拉混合模式的实践（下）.mp4

78M

[8.14]--8-14推拉混合模式的实践（上）.mp4

60.7M

[8.13]--8-13Feed流之经典推拉设计模式（4）.mp4

47.5M

[8.12]--8-12Feed流之经典推拉设计模式（3）.mp4

54.4M

[8.11]--8-11Feed流之经典推拉设计模式（2）.mp4

60.3M

[8.10]--8-10Feed流之经典推拉设计模式（1）.mp4