資料庫知識體系目錄

完整的資料庫學習筆記索引，涵蓋基礎到進階的所有重要概念。

📚 目錄結構

1. 資料庫基礎概念

• 1.1 什麼是資料庫
• 1.2 關聯式資料庫 vs 非關聯式資料庫
• 1.3 SQL vs NoSQL
• 1.4 常見資料庫系統（PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis）
• 1.5 資料庫的 ACID 特性

2. 交易與並發控制 (Transactions & Concurrency)

2.1 交易基礎

• 2.1.1 什麼是交易（Transaction）
• 2.1.2 BEGIN、COMMIT、ROLLBACK
• 2.1.3 交易的 ACID 特性詳解
  • Atomicity（原子性）
  • Consistency（一致性）
  • Isolation（隔離性）
  • Durability（持久性）

2.2 隔離層級 (Isolation Levels) ⭐

• 2.2.1 並發問題

  • 髒讀（Dirty Read）
  • 不可重複讀（Non-Repeatable Read）
  • 幻讀（Phantom Read）
  • 寫入偏差（Write Skew）

• 2.2.2 四個隔離層級

  • Read Uncommitted（讀取未提交）
  • Read Committed（讀取已提交）
  • Repeatable Read（可重複讀）
  • Serializable（可序列化）

• 2.2.3 各隔離層級的使用場景

  • 銀行系統
  • 電商系統
  • 社交媒體
  • 股票交易

• 2.2.4 不同資料庫的實作差異

  • PostgreSQL 的 MVCC
  • MySQL InnoDB 的實作
  • 快照隔離（Snapshot Isolation）

• 2.2.5 實務應用

  • 何時更改隔離層級
  • 生產環境的最佳實踐
  • 混合策略

2.3 鎖機制 (Locking)

• 2.3.1 悲觀鎖（Pessimistic Locking）

  • SELECT FOR UPDATE
  • 共享鎖（Shared Lock）
  • 排他鎖（Exclusive Lock）
  • 使用場景與範例

• 2.3.2 樂觀鎖（Optimistic Locking）

  • 版本號機制
  • 時間戳機制
  • CAS（Compare-And-Swap）
  • 衝突處理與重試策略

• 2.3.3 死鎖（Deadlock）

  • 什麼是死鎖
  • 死鎖的四個必要條件
  • 如何預防死鎖
  • 死鎖偵測與處理

• 2.3.4 鎖的粒度

  • 表級鎖（Table Lock）
  • 行級鎖（Row Lock）
  • 頁級鎖（Page Lock）

3. 索引 (Indexing) ⭐

3.1 索引基礎

• 3.1.1 什麼是索引
• 3.1.2 索引的運作原理
• 3.1.3 索引的好處與壞處
• 3.1.4 何時需要索引、何時不需要

3.2 索引類型

• 3.2.1 B-Tree 索引

  • 資料結構原理
  • 查找過程
  • 適用場景

• 3.2.2 Hash 索引

  • 原理與限制
  • 適用場景

• 3.2.3 單欄索引 vs 複合索引

  • 最左前綴原則
  • 複合索引的順序選擇

• 3.2.4 唯一索引（Unique Index）

• 3.2.5 部分索引（Partial Index）

• 3.2.6 全文索引（Full-Text Index）

• 3.2.7 空間索引（Spatial Index）

3.3 索引優化

• 3.3.1 使用 EXPLAIN 分析查詢計劃
• 3.3.2 索引選擇性（Selectivity）
• 3.3.3 索引覆蓋（Covering Index）
• 3.3.4 索引合併（Index Merge）
• 3.3.5 索引失效的情況
• 3.3.6 索引維護（REINDEX、OPTIMIZE）

3.4 實務案例

• 3.4.1 電商商品搜尋索引設計
• 3.4.2 社交媒體貼文索引設計
• 3.4.3 訂單系統索引設計
• 3.4.4 索引效能測試與對比

4. 查詢優化 (Query Optimization)

4.1 查詢基礎

• 4.1.1 SELECT 查詢的執行順序

• 4.1.2 JOIN 的類型與原理

  • INNER JOIN
  • LEFT/RIGHT JOIN
  • FULL OUTER JOIN
  • CROSS JOIN

• 4.1.3 子查詢 vs JOIN

• 4.1.4 聚合函數（COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）

• 4.1.5 GROUP BY 和 HAVING

4.2 查詢優化技巧

• 4.2.1 避免 SELECT *
• 4.2.2 使用 LIMIT 限制結果
• 4.2.3 避免在 WHERE 中使用函數
• 4.2.4 使用 EXISTS 代替 IN
• 4.2.5 分頁查詢優化
• 4.2.6 避免隱式類型轉換

4.3 執行計劃分析

• 4.3.1 EXPLAIN 的使用
• 4.3.2 Seq Scan vs Index Scan
• 4.3.3 成本估算（Cost Estimation）
• 4.3.4 實際執行時間分析（EXPLAIN ANALYZE）

5. 資料庫設計 (Database Design)

5.1 正規化（Normalization）

• 5.1.1 第一正規化（1NF）
• 5.1.2 第二正規化（2NF）
• 5.1.3 第三正規化（3NF）
• 5.1.4 BCNF（Boyce-Codd Normal Form）
• 5.1.5 何時需要反正規化

5.2 關聯設計

• 5.2.1 一對一（One-to-One）
• 5.2.2 一對多（One-to-Many）
• 5.2.3 多對多（Many-to-Many）
• 5.2.4 自我關聯（Self-Referencing）

5.3 約束（Constraints）

• 5.3.1 主鍵（Primary Key）
• 5.3.2 外鍵（Foreign Key）
• 5.3.3 唯一約束（Unique）
• 5.3.4 非空約束（NOT NULL）
• 5.3.5 檢查約束（CHECK）
• 5.3.6 預設值（DEFAULT）

5.4 資料類型選擇

• 5.4.1 整數類型（INT、BIGINT）
• 5.4.2 浮點數與 DECIMAL
• 5.4.3 字串類型（VARCHAR、TEXT）
• 5.4.4 日期時間類型
• 5.4.5 布林類型
• 5.4.6 JSON 類型

6. 高並發場景處理 ⭐

6.1 閃購/秒殺系統

• 6.1.1 閃購的挑戰

  • 高並發讀寫
  • 超賣問題
  • 系統崩潰風險

• 6.1.2 解決方案

  • Redis 預扣庫存
  • 消息隊列削峰
  • 分層驗證
  • 限流與熔斷

• 6.1.3 完整架構設計

  • CDN 靜態資源
  • Redis 快取層
  • 消息隊列
  • 資料庫層
  • 異步處理

• 6.1.4 實戰案例分析

6.2 庫存系統設計

• 6.2.1 庫存扣減策略
• 6.2.2 預留庫存機制
• 6.2.3 庫存回補
• 6.2.4 分散式庫存

6.3 訂單系統設計

• 6.3.1 訂單狀態機
• 6.3.2 訂單超時處理
• 6.3.3 訂單取消與退款
• 6.3.4 分散式交易

7. 效能調校 (Performance Tuning)

7.1 資料庫層級優化

• 7.1.1 連接池設置
• 7.1.2 緩衝區配置
• 7.1.3 查詢快取
• 7.1.4 慢查詢日誌分析
• 7.1.5 資料庫參數調整

7.2 應用層級優化

• 7.2.1 連接管理
• 7.2.2 批次操作
• 7.2.3 預處理語句（Prepared Statements）
• 7.2.4 ORM 效能陷阱
• 7.2.5 N+1 查詢問題

7.3 快取策略

• 7.3.1 快取更新策略

  • Cache-Aside
  • Read-Through
  • Write-Through
  • Write-Behind

• 7.3.2 快取一致性問題

• 7.3.3 快取穿透、擊穿、雪崩

• 7.3.4 Redis 快取實戰

8. 資料庫擴展 (Scaling)

8.1 垂直擴展（Scale Up）

• 8.1.1 硬體升級
• 8.1.2 限制與成本

8.2 水平擴展（Scale Out）

• 8.2.1 讀寫分離

  • 主從複製（Master-Slave）
  • 複製延遲問題
  • 讀寫分離策略

• 8.2.2 分庫分表（Sharding）

  • 垂直分庫
  • 水平分表
  • 分片鍵選擇
  • 跨分片查詢
  • 分散式 ID 生成

• 8.2.3 分散式資料庫

  • CAP 定理
  • BASE 理論
  • 最終一致性

9. 備份與恢復 (Backup & Recovery)

9.1 備份策略

• 9.1.1 完整備份（Full Backup）
• 9.1.2 增量備份（Incremental Backup）
• 9.1.3 差異備份（Differential Backup）
• 9.1.4 邏輯備份 vs 物理備份
• 9.1.5 備份頻率與保留策略

9.2 災難恢復

• 9.2.1 Point-in-Time Recovery（PITR）
• 9.2.2 高可用性架構
• 9.2.3 故障轉移（Failover）
• 9.2.4 資料中心容災

10. 安全性 (Security)

10.1 訪問控制

• 10.1.1 用戶與角色管理
• 10.1.2 權限管理（GRANT、REVOKE）
• 10.1.3 最小權限原則

10.2 SQL 注入防護

• 10.2.1 什麼是 SQL 注入
• 10.2.2 參數化查詢
• 10.2.3 ORM 的安全使用
• 10.2.4 輸入驗證

10.3 資料加密

• 10.3.1 傳輸加密（SSL/TLS）
• 10.3.2 靜態資料加密
• 10.3.3 敏感資料處理

11. NoSQL 資料庫

11.1 Redis

• 11.1.1 資料結構（String、Hash、List、Set、ZSet）
• 11.1.2 持久化（RDB、AOF）
• 11.1.3 快取應用
• 11.1.4 分散式鎖
• 11.1.5 發布訂閱

11.2 MongoDB

• 11.2.1 文件導向資料庫
• 11.2.2 查詢語言
• 11.2.3 索引策略
• 11.2.4 聚合框架
• 11.2.5 複製與分片

11.3 Elasticsearch

• 11.3.1 全文搜尋
• 11.3.2 倒排索引
• 11.3.3 分詞與分析
• 11.3.4 聚合查詢

12. 實戰專案案例

12.1 電商系統

• 12.1.1 商品系統資料庫設計
• 12.1.2 訂單系統資料庫設計
• 12.1.3 用戶系統資料庫設計
• 12.1.4 庫存系統資料庫設計
• 12.1.5 支付系統資料庫設計

12.2 社交媒體

• 12.2.1 用戶關係設計
• 12.2.2 動態消息流設計
• 12.2.3 評論系統設計
• 12.2.4 通知系統設計

12.3 內容管理系統

• 12.3.1 文章管理
• 12.3.2 分類與標籤
• 12.3.3 版本控制
• 12.3.4 權限系統

12.4 金融系統

• 12.4.1 帳戶系統
• 12.4.2 交易記錄
• 12.4.3 對帳系統
• 12.4.4 風控系統

13. 監控與維運 (Monitoring & Operations)

13.1 效能監控

• 13.1.1 QPS/TPS 監控
• 13.1.2 慢查詢監控
• 13.1.3 連接數監控
• 13.1.4 鎖等待監控
• 13.1.5 磁碟 I/O 監控

13.2 日誌管理

• 13.2.1 錯誤日誌
• 13.2.2 慢查詢日誌
• 13.2.3 二進制日誌
• 13.2.4 審計日誌

13.3 告警系統

• 13.3.1 告警指標設置
• 13.3.2 告警通知
• 13.3.3 故障處理流程

14. 進階主題

14.1 MVCC 原理深入

• 14.1.1 多版本並發控制機制
• 14.1.2 PostgreSQL 的實作
• 14.1.3 MySQL 的實作
• 14.1.4 版本鏈與可見性判斷

14.2 查詢優化器

• 14.2.1 基於成本的優化（CBO）
• 14.2.2 基於規則的優化（RBO）
• 14.2.3 統計資訊收集
• 14.2.4 執行計劃選擇

14.3 儲存引擎

• 14.3.1 InnoDB 引擎
• 14.3.2 MyISAM 引擎
• 14.3.3 記憶體引擎
• 14.3.4 列式儲存

14.4 分散式系統

• 14.4.1 分散式交易

  • 兩階段提交（2PC）
  • 三階段提交（3PC）
  • TCC（Try-Confirm-Cancel）
  • Saga 模式

• 14.4.2 分散式鎖

• 14.4.3 分散式 ID

• 14.4.4 分散式一致性

📝 學習建議

優先級順序

🔥 必須掌握（核心概念）

1. 交易與隔離層級（第 2 章）
2. 索引原理與應用（第 3 章）
3. 鎖機制（悲觀鎖、樂觀鎖）
4. 查詢優化基礎（第 4 章）
5. 資料庫設計基礎（第 5 章）

⭐ 重要掌握（進階應用）

1. 高並發場景處理（第 6 章）
2. 效能調校（第 7 章）
3. 資料庫擴展（第 8 章）
4. NoSQL 基礎（第 11 章）

💡 建議了解（深入研究）

1. MVCC 原理（第 14.1）
2. 分散式系統（第 14.4）
3. 監控與維運（第 13 章）

學習路徑

第一階段（1-2 週）：基礎打底
→ 第 1 章：資料庫基礎概念
→ 第 2 章：交易與隔離層級
→ 第 3 章：索引基礎

第二階段（2-3 週）：進階應用
→ 第 4 章：查詢優化
→ 第 5 章：資料庫設計
→ 第 6 章：高並發處理

第三階段（2-3 週）：實戰演練
→ 第 7 章：效能調校
→ 第 12 章：實戰案例
→ 實際專案應用

第四階段（持續學習）：深入研究
→ 第 8 章：資料庫擴展
→ 第 14 章：進階主題
→ 閱讀資料庫原始碼

🔖 快速參考

常用指令速查

• PostgreSQL 常用指令
• MySQL 常用指令
• Redis 常用指令
• MongoDB 常用指令

最佳實踐清單

• 索引設計檢查清單
• 查詢優化檢查清單
• 資料庫安全檢查清單
• 效能調校檢查清單

面試重點

• 高頻面試題整理
• 系統設計題目
• 實戰場景題

📚 推薦資源

書籍

• 《高性能 MySQL》
• 《PostgreSQL 修煉之道》
• 《數據密集型應用系統設計》(DDIA)
• 《Redis 設計與實現》

線上資源

• PostgreSQL 官方文件
• MySQL 官方文件
• Redis 官方文件
• Use The Index, Luke（索引教學網站）

實作練習

• LeetCode Database 題目
• SQL Zoo
• PostgreSQL Exercises
• 自己的專案實作

✅ 學習追蹤

使用 - [ ] 標記每個主題的學習狀態：

• - [ ] 未開始
• - [~] 學習中
• - [x] 已完成
• - [!] 需要複習

建議為每個主題建立獨立的筆記檔案，並在此目錄中連結。

最後更新： 2025-10-31 版本： v1.0