📚 資料庫核心知識系列 - 目錄


01. 資料庫基礎篇


02. 交易與隔離層級 ⭐


03. 鎖機制詳解 ⭐


04. 索引原理與優化 ⭐


05. 查詢優化技巧


06. 資料庫設計


07. 高並發場景處理 ⭐


08. 效能調校實戰


09. 快取策略


10. 資料庫擴展


11. NoSQL 資料庫


12. 向量資料庫 ⭐ AI 時代必備


13. 實戰專案案例


14. 監控與維運


15. 進階主題深入


16. 面試準備篇


📖 學習路徑建議

🔥 初學者路線(4-6 週)

  1. 第 1 週:01 資料庫基礎篇 → 02 交易與隔離層級(前 4 篇)
  2. 第 2 週:02 交易與隔離層級(完成) → 03 鎖機制詳解
  3. 第 3 週:04 索引原理與優化(前 5 篇)
  4. 第 4 週:04 索引優化(完成) → 05 查詢優化技巧
  5. 第 5 週:06 資料庫設計 → 08 效能調校實戰
  6. 第 6 週:13 實戰專案案例(選 2-3 個)

⭐ 進階路線(4-5 週)

  1. 第 1 週:07 高並發場景處理
  2. 第 2 週:09 快取策略 → 10 資料庫擴展
  3. 第 3 週:11 NoSQL 資料庫
  4. 第 4 週:12 向量資料庫(AI 必學)🔥
  5. 第 5 週:13 實戰專案案例(完成所有) + 15 進階主題(選讀)

🤖 AI/ML 開發者路線(2-3 週)

  1. 第 1 週:01 資料庫基礎 → 04 索引原理(快速掃過)
  2. 第 2 週:12 向量資料庫(全部,重點學習)⭐⭐⭐
  3. 第 3 週:11 NoSQL(Redis、Elasticsearch) → 實作 RAG 專案

💼 面試衝刺路線(1-2 週)

  1. 快速複習:02、03、04、07、12 的重點文章
  2. 高頻題目:16 面試準備篇(全部)
  3. 實戰演練:13 實戰專案案例(重點:電商、訂單、金融)
  4. AI 場景:12 向量資料庫 + RAG 架構設計
  5. 模擬面試:自問自答 + 白板設計

🎯 核心必讀文章(面試必備)

  • ⭐⭐⭐ 必讀(傳統後端):

    • 02-4. 四大隔離層級原理
    • 03-2. 悲觀鎖完全指南
    • 03-3. 樂觀鎖實戰應用
    • 04-2. B-Tree 索引深入解析
    • 04-6. EXPLAIN 查詢計劃分析
    • 07-2. 閃購系統完整架構
    • 07-3. 超賣問題解決方案
  • ⭐⭐⭐ 必讀(AI/ML 開發):

    • 12-2. 向量嵌入(Embeddings)原理
    • 12-3. 向量索引算法詳解
    • 12-5. 常見向量資料庫比較
    • 12-6. RAG 架構設計與實作
  • ⭐⭐ 重要

    • 02-6. PostgreSQL vs MySQL 實作差異
    • 03-4. 死鎖原理與預防
    • 08-4. N+1 查詢問題解決
    • 09-3. 穿透、擊穿、雪崩解決方案
    • 10-4. 分庫分表策略
    • 12-7. 向量資料庫效能優化

📝 預計總時長

  • 基礎篇(01-06):約 6-8 小時
  • 進階篇(07-11):約 8-10 小時
  • 向量資料庫篇(12):約 2.5-3 小時 🆕
  • 實戰篇(13-14):約 5-6 小時
  • 深入篇(15):約 4-5 小時
  • 面試篇(16):約 3-4 小時

總計:約 29-36 小時

分眾建議

  • 📊 傳統後端工程師:01-11 + 13-16(約 26-33 小時)
  • 🤖 AI/ML 工程師:01-06 + 11-12(重點)+ 13(約 15-20 小時)
  • 💼 全端/技術主管:全部章節(約 29-36 小時)

最後更新:2025-10-31 版本:v1.0 作者:luk

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