深受喜爱的DDIA终于出第二版了！ 不过目前还属于 Early Release 版本阶段，只发布了前三章。 本书在GitHub 上的地址是：GitHub - ept/ddia2-feedback: Reader feedback on the early release of Designing Data-Intensive Applications, second edition

目录 一、可靠性、可扩展性、可维护性可靠性定义硬件故障软件错误人为错误 可扩展性定义描述负载描述性能应对负载的方法 可维护性可运维性：人生苦短，关爱运维简单性：管理复杂度可演化性：拥抱变化 二、数据模型与查询语言关系模型与文档模型NoSQL的诞生对象关系不匹配多对一和多对多的关系文档数据库是否在重蹈覆辙？网络模型关系模型与文档数据库相比 关系型数据库与文档数据库在今日的对比哪个数据模型更方

五、第7章节-事务 5.1-事务的起源 很早就接触事务这个概念，关于事务网上的文章动不动就把转账的的例子拿出来讲，坑的时候有的压根就没有讲明白，事务的概念事务要不就执行成功，要不执行失败，只有这2种状态也背的烂熟，也知道事务的4大特性ACID (原子性、一致性、隔离性、持久性)，但是这么些年从来没有思考过：为什么要有事务？他解决了什么样子的问题/痛点？那么我们带着这个问题来回顾一下事务起源：

文章目录 前言十、派生数据十一、流处理系统十二、数据系统的未来 前言 最近活真是多，忙里偷闲，磨磨蹭蹭的终于把DDIA看完了，后面几章看起来说实话比较费劲，还是需要结合实践反复理解，最后一节讲到了道德约束，感觉就是像是武林前辈把绝世武功秘籍传授给你之后，叮嘱你一定不要把它用在邪门歪道上，23333 在此强调，书中的小结皆是精华，一定要反复阅读 十、派生数据 整合不同系统是大

一开始提到，现如今很多应用程序都是“数据密集型”，而非“计算密集型”。其实想想，对于我们普通群体来说，确实是这样的。就拿你自己手机上的大部分应用，社交，娱乐（游戏除外）类型基本都是“数据密集型”应用，而那些稍微专业点，涉及到图像处理，大型游戏等应用属于“计算密集型”了。因此，在可预见的时间内，我个人感觉数据密集型应用的使用频率和数量应该是更高的。 可靠性 硬件故障 断电，洪水，地震，