数据科学、数据工程和技术的未来

天下武功，无坚不摧，唯快不破!

学习一个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃力，而且会出现一看好像自己会，过后就忘记，一脸懵逼。

跟着「码哥字节」一起吃透 Redis，深层次的掌握 Redis 核心原理以及实战技巧。一起搭建一套完整的知识框架，学会全局观去整理整个知识体系。

系统观其实是至关重要的，从某种程度上说，在解决问题时，拥有了系统观，就意味着你能有依据、有章法地定位和解决问题。

Redis 全景图

全景图可以围绕两个纬度展开，分别是：

应用纬度：缓存使用、集群运用、数据结构的巧妙使用

系统纬度：可以归类为三高

1. 高性能：线程模型、网络 IO 模型、数据结构、持久化机制;
2. 高可用：主从复制、哨兵集群、Cluster 分片集群;
3. 高拓展：负载均衡

Redis 系列篇章围绕如下思维导图展开，这次从 《Redis 唯快不破的秘密》一起探索 Redis 的核心知识点。
 

很多同学创建一个项目之后，就迫不及待的上手开写了。项目代码不像一些框架代码一样可以随意的去写，但一般都是采用MVC的模式进行开发。很悲催的是，Java中Web开发的这些目录名称，到现在还是一团乱麻，你需要自己去规划。

什么Controller、Service、Dao等，但其实这种划分方式弊端很多! 本文将先介绍两种典型的分层结构，然后稍微借鉴一下DDD的思想，谈一下我在项目中常用的目录结构。本篇文章非常的实用，将探讨怎样做一个应对大型项目的目录划分。
 

在一个数据库中将一张表拆分为几个子表在一定程度上可以解决单表查询性能的问题，但是也会遇到一个问题：单数据库存储瓶颈。

所以在业界用的更多的还是将子表拆分到多个数据库中。比如下图中，用户表拆分为两个子表，两个子表分别存在于不同的数据库中。
 

还有一种拆分方法，比如表中有一万条数据，我们拆分为两张表，id 为奇数的：1，3，5，7……放在 user1， id 为偶数的：2，4，6，8……放在 user2中，这样的拆分办法就是水平拆分了。

水平拆分的方式也很多，除了上面说的按照 id 拆表，还可以按照时间维度取拆分，比如订单表，可以按每日、每月等进行拆分。

• 每日表：只存储当天的数据。
• 每月表：可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。
• 历史表：同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。

总结一下水平拆分和垂直拆分的特点：

• 垂直切分：基于表或字段划分，表结构不同。
• 水平切分：基于数据划分，表结构相同，数据不同。

单库内拆分和多库拆分

拿水平拆分为例，每张表都拆分为了多个子表，多个子表存在于同一数据库中。比如下面用户表拆分为用户1表、用户2表。

（编辑：阳江站长网）

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