ddia/README.md
2018-05-13 22:19:48 +08:00

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Raw Blame History

设计数据密集型应用 - 中文翻译

法律声明

从原作者处得知已经有简体中文的翻译计划将于2018年末完成。

译者纯粹出于学习目的个人兴趣翻译本书,不追求任何经济利益。

译者保留对此版本译文的署名权,其他权利以原作者和出版社的主张为准。

本译文只供学习研究参考之用,不得公开传播发行或用于商业用途。有能力阅读英文书籍者请购买正版支持。

译序

不懂数据库的全栈工程师不是好架构师

—— Vonng

现今尤其是在互联网领域大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师DBA、还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。

这是一本理论结合实践的书,书中很多问题,译者在实际场景中都曾遇到过,读来让人击节扼腕。如果能早点读到这本书,该少走多少弯路啊!

这也是一本深入浅出的书,讲述概念的来龙去脉而不是卖弄定义,介绍事物发展演化历程而不是事实堆砌,将复杂的概念讲述的浅显易懂,但又直击本质不失深度。每章最后的引用质量非常好,是深入学习各个主题的绝佳索引。

本书为数据系统的设计、实现、与评价提供了很好的概念框架。读完并理解本书内容后,读者可以轻松看破大多数的技术忽悠,与技术砖家撕起来虎虎生风🤣

这是2017年译者读过最好的一本技术类书籍这么好的书没有中文翻译实在是遗憾。某不才愿为先进技术文化的传播贡献一分力量。既可以深入学习有趣的技术主题又可以锻炼中英文语言文字功底何乐而不为

不过翻译,尤其是精翻,确实是一件极其耗费心血的工作。没有什么经济收益,只有纯粹的兴趣,欢迎有兴趣的朋友一起加入

前言

在我们的社会中,技术是一种强大的力量。数据、软件、通信可以用于坏的方面:不公平的阶级固化,损害公民权利,保护既得利益集团。但也可以用于好的方面:让底层人民发出自己的声音,让每个人都拥有机会,避免灾难。本书献给所有将技术用于善途的人们。


​计算是一种流行文化,流行文化鄙视历史。 流行文化关乎个体身份和参与感,但与合作无关。流行文化活在当下,也与过去和未来无关。 我认为大部分(为了钱)编写代码的人就是这样的, 他们不知道自己的文化来自哪里。

——阿兰·凯接受Dobb博士的杂志采访时2012年

目录

序言

第一部分:数据系统的基石

第二部分:分布式数据

第三部分:衍生数据

术语表

后记

翻译计划

  • 机翻:只在乎结构:梳理文章结构、图片、引用、备注。
  • 初翻:保证经完全理解本章内容,人工修复显著的错误,重新组织语言。
  • 精校:阅读相关领域文献书籍,确定术语的最终译法,修复格式瑕疵,着力信达雅。

精翻可以看,机翻基本没法看,初翻对于业内人士能凑合看。

章节 进度 锁定
序言 初翻
第一部分:数据系统基础 精翻
第一章:可靠性、可扩展性、可维护性 精翻
第二章:数据模型与查询语言 初翻 @ jiajiadebug
第三章:存储与检索 初翻 40%
第四章:编码与演化 初翻
第二部分:分布式数据 精翻
第五章:复制 精翻 30%
第六章:分区 初翻
第七章:事务 精翻 60%
第八章:分布式系统中的问题 初翻
第九章:一致性与共识 初翻
第三部分:衍生数据 精翻
第十章:批处理 初翻 50% Vonng
第十一章:流处理 草翻
第十二章:数据系统的未来 初翻 40% Vonng
术语表 -
后记 初翻

CONTRIBUTION

All contribution will give proper credit. 需同意法律声明所叙内容。

  1. 序言初翻修正 by @seagullbird
  2. 第一章语法标点校正 by @nevertiree
  3. 第六章部分校正第10章的初翻 by @MuAlex
  4. 第一部分前言ch2校正 by @jiajiadebug
  5. 词汇表、后记关于野猪的部分 by @Chowss

LICENSE

CC-BY 4.0