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commit
853784218e
@ -5,10 +5,11 @@ DDIA 读书分享会，会逐章进行分享，结合我在工业界分布式存
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读书会安排和往期录屏: [https://docs.qq.com/sheet/DWHFzdk5lUWx4UWJq](https://docs.qq.com/sheet/DWHFzdk5lUWx4UWJq)
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# 《DDIA 逐章精读》小册
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在理解英文原文的基础上，结合我的一些工作经验，进行一些相应扩展，并参考 [github 上 Vonng 的中文翻译版](https://github.com/Vonng/ddia)，对每一章用中文重新组织，作为每次分享的文字稿，在此集结为 gitbook 小册，希望可以对有需要的同学有所帮助，水平所限，难免疏漏，如发现有任何有误之处，欢迎[提 issue](https://github.com/DistSysCorp/ddia/issues/new) 和 [PR](https://github.com/DistSysCorp/ddia/compare)。
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在理解英文原文的基础上，结合我的一些工作经验，进行一些相应扩展，并参考 [github 上 Vonng 的中文翻译版](https://github.com/Vonng/ddia)，对每一章用中文重新组织，作为每次分享的文字稿，在此集结为一本开源小册，希望可以对有需要的同学有所帮助，水平所限，难免疏漏，如发现有任何有误之处，欢迎[提 issue](https://github.com/DistSysCorp/ddia/issues/new) 和 [PR](https://github.com/DistSysCorp/ddia/compare)。
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## 目录
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### [序](preface.md)
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### 第一部分：数据系统基础
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* [第一章：可靠、可扩展、可维护](ch01.md) [[视频](https://www.bilibili.com/video/BV1bY411L7HA)]
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_sidebar.md
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_sidebar.md
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### 第一部分：数据系统基础
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* [第一章：可靠、可扩展、可维护](ch01.md)
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* [第二章：数据模型和查询语言](ch02.md)
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* [第三章：存储与查询](ch03.md)
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* [第四章：编码和演进](ch04.md)
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### 第二部分：分布式数据
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* [第五章：冗余](ch05.md)
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* [第六章：分区](ch06.md)
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ch01.md
2
ch01.md
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因此，有必要从根本上思考下如何评价一个好数据系统，如何构建一个好的数据系统，有哪些可以遵循的设计模式？有哪些通常需要考虑的方面？
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书中用了三个词来回答：***可靠性（Reliability）、可伸缩性（Scalability）、可维护性（Maintainability）***
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书中用了三个词来回答：**可靠性（Reliability）、可伸缩性（Scalability）、可维护性（Maintainability）**
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# 可靠性
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index.html
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index.html
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<title>DDIA 逐章精读</title>
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<meta name="keywords" content="设计数据密集型应用 DDIA 数据库"/>
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<meta name="description" content="在理解英文原文的基础上，结合我的一些工作经验，进行一些相应扩展，并参考 github 上 Vonng 的中文翻译版，对每一章用中文重新组织，作为每次分享的文字稿，在此集结为一本开源小册，希望可以对有需要的同学有所帮助，水平所限，难免疏漏，如发现有任何有误之处，欢迎提 issue 和 PR。">
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# 序
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早就在知乎上听人推荐过这本书，之前偶尔翻过第二部分 Replication 和 Partition 两章，感觉讲的还不错，但对于做分布式存储和数据库人员来说，稍微有点泛泛而谈。初次见面，只觉其好而不神。
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今年（2022）建了一个分布式系统和数据库爱好者的微信群，如果不组织大家做点什么，微信群迟早沦为僵尸群，“好”一点的可能变成吹水群，但这显然不是我的初衷。念念不忘，必有回响，心里又掠过了这本书，更兼在北美华人群里见过本书被分享过，还挺受欢迎。一拍大腿，就是他了：组织大家一块过一遍 DDIA 把，于是有了这个读书会。
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一精读，便不可收拾。这才发现了此书之妙：数据系统方方面面，知识线索极为庞杂，本书却能以极为合理的脉络将其勾连在一起，形成环环相扣的知识体系。至于泛泛而谈？自然是真真香：这本就是框架式书籍，更何况，每章附录列出参考引用、论文列表，都是非常经典的深入阅读材料。
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那么它的组织妙在何处？
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现在（20220425）刚精读到第五章，仅以现在认识来简单聊聊我的看法。
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第一，全书分三个部分。分别是单机，多机，衍生。从单机开始聊数据系统，可以摒除分布式庞杂理论的影响，专注在数据系统本身相关理论；到第二个部分放开单机限制，着重讲将数据系统扩展到多机所面临的问题和一般解决方案；最后一部分笔锋一转，着眼数据处理，以数据系统视角看，无非是一个数据集的变换，也即数据的派生。三个部分，层层递进，相互正交。这种行文思路，正是大型工业代码组织思路：将复杂度拆解到几个正交、但又相互连结的模块，从而使每个部分都相对内聚而简洁。
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第二，具体到第一部分，开篇就给了三个总纲式的“心法”：可靠性、可伸缩性、可维护性。然后，从上到下，由离用户最近的数据模型（比如关系模型）和查询语言（比如 SQL），到稍微底层一点的存储引擎（比如 B+ tree 和 lsm tree）和查询引擎，再到最底层的编码（数据结构的降维）和演化，层层下探，令人拍案叫绝。我之前工作和兴趣之余所接触到的零碎知识，至此百川入海，万法归一。
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第三，具体到每一章，也是节节递进，读起来无比丝滑。比如第三章，在讲存储引擎时，从一个仅由两个 shell 函数组成的“kv 引擎” 起，到一个简单的日志结构的存储（Bitcask），再到经典的 LSM-Tree。这又是工程中惯用思路：从一个最小可用原型开始，不断增加需求、解决瓶颈，最终得到一个工业可用的存储引擎。
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我们如何认识世界？不断归纳然后演绎。我们如何处理复杂度？不断拆解然后勾连。将汪洋恣肆的复杂度合理疏导，渐次递进，本书无愧神书！
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> 如果你也对此书感兴趣，但苦于无人交流，欢迎参加我们的读书会：https://docs.qq.com/sheet/DWHFzdk5lUWx4UWJq?tab=BB08J2 。里面有往期分享录屏、进群方式和之后安排，共勉~
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