* Amazon 資料探勘、資料處理、資料倉儲 三榜暢銷第一! * Goodreads 累積破萬讀者評分,4.69星高分好評 面對琳瑯滿目的資料技術,從關聯式資料庫、NoSQL、資料倉儲、資料湖,到串流處理與各式雲端服務,究竟該如何選擇?當資料量不斷成長、系統規模持續擴大,又該如何兼顧效能、可靠性、一致性與可維護性? 被工程師社群譽為「神書」的《資料密集型應用系統設計》(DDIA),是資料庫與分散式系統領域的經典著作,也是後端工程師、資料工程師與系統架構師的重要參考書;從資料庫、分散式系統到雲端原生與AI時代的資料架構,掌握現代工程師不可不知的系統設計原理! 本書不侷限於特定工具或開發框架,而是深入剖析各類資料系統的底層原理、運作機制與架構設計,協助讀者理解不同技術的優勢與限制,在複雜的需求中做出明智的技術決策。 ▍ 國際專家高度推薦 「過去十多年來,這本書一直是理解分散式系統的最佳著作,而第二版更是精益求精。」 —— Jay Kreps,Apache Kafka創始人、Confluent共同創辦人 「這本書應該列為軟體工程師的必讀好書。」 —— Kevin Scott,微軟技術長 第二版更獲ACCU專業書評五星肯定,展現本書在軟體工程領域的專業價值。 ▍ 台灣業界專家專文推薦 「把系統做出來不難,讓它可靠地活下去,才是工程真正開始的地方。」 —— 張育瑋,友達/AUO 系統開發工程處處長 「『做出一套系統』變得越來越容易,『知道自己做出了什麼』反而變得越來越重要。」 —— 錢逢祥(Fred Chien),寬橋(Brobridge)技術長兼首席架構師 經典全面升級,迎接雲端原生與AI時代! 第二版由Martin Kleppmann與Chris Riccomini共同撰寫,因應近十年的技術演進大幅修訂內容,納入雲端原生資料架構、向量索引、DataFrames、離線優先軟體、持久執行與工作流等重要技術,並重新梳理分散式系統、一致性與共識等核心議題。 這不只是增加新技術的例行改版。根據繁體中文版譯者逐段比對,第二版約四成段落有明顯內容更動,部分章節更經過大幅改寫,不論新讀者或曾讀過第一版的工程師,都值得重新深入研讀。 在AI Coding快速發展的今天,寫出程式變得更加容易,但系統能否可靠運作、資料是否一致、架構能否持續擴展,仍然取決於工程師對底層原理與設計取捨的理解。技術工具不斷推陳出新,真正值得掌握的,是不會輕易過時的系統設計能力。 ▍ 本書特色 .深入掌握資料系統核心原理:完整探討資料模型、儲存與索引、複製、分片、交易、一致性、共識,以及批次與串流處理。 .理解技術背後的設計取捨:比較不同資料庫與系統架構的優缺點,學會在效能、可靠性、成本與複雜度之間做出合理選擇。 .掌握現代資料架構的技術演進:涵蓋雲端原生系統、向量索引、資料分析、離線優先軟體與持久執行等重要主題。 .建立長期受用的工程判斷能力: 不只知道系統如何運作,更理解為什麼如此設計,從底層原理培養系統分析、架構規劃與問題解決能力。 ▍ 適合閱讀的讀者 後端工程師、資料工程師、雲端工程師、軟體架構師、技術主管,以及希望深入理解大型資料系統運作原理、提升系統設計與架構決策能力的軟體開發者。