一、数据存储架构

1.何谓数据切分

2.数据的垂直切分

3.数据垂直切分带来的问题及解决方案

4.数据的读写分离

5.读写分离带来的问题及解决方案

6.数据的水平切分

7.数据水平切分带来的问题及解决方案

8.数据切分后的整合方案

7.数据切分与整合中可能存在的问题

二、非结构化数据存储

1.思考问题

2.NOSQL简介

三、案例分析

1.淘宝交易系统数据库设计（双十一场景）

2.竞拍场景架构分析

3.淘宝数据魔方技术架构分析

四、mysql 优化

1.普通索引和唯一性索引的执行原理和选择剖析

2.MYSQL优化器选错索引原理剖析

3.如何给字符串字段加索引

4.mysql出现“抖一下”原理剖析和实践优化

5.页分裂、页合并、页空洞等问题剖析（表数据删除一半，表文件大小不变的原理分析）

6.count(*)执行原理，如何优化

7.日志和索引相关问题剖析答疑

8."order by"工作原理分析和优化实践

9.索引失效情况原理、案例分析

10.查询一行语句执行慢，原因分析和优化实践

11.幻读解析

12.改一行语句，锁情况原理分析及优化实践

13.myql“饮鸩止渴”提高性能的办法

14.join原理和优化

15.关于表分区