# 目錄 > DDIA 第二版完整目錄：十四章，涵蓋資料系統基礎、分散式資料與派生資料。 --- LLMS 索引： [llms.txt](/tw/llms.txt) --- ![](/title.jpg) 這份目錄與左側章節樹、頁末順序導航共享同一閱讀順序；章內標題直接來自各頁的穩定錨點。選擇任意條目即可進入對應章節或小節。 - [目錄](/tw/toc/) - [插圖目錄](/tw/toc/#list-of-figures) - [表格目錄](/tw/toc/#list-of-tables) - [示例目錄](/tw/toc/#list-of-examples) - [序言](/tw/preface/) - [本書的目標讀者](/tw/preface/#本書的目標讀者) - [本書涉及的領域](/tw/preface/#本書涉及的領域) - [本書綱要](/tw/preface/#本書綱要) - [參考文獻與延伸閱讀](/tw/preface/#參考文獻與延伸閱讀) - [O‘Reilly Safari](/tw/preface/#oreilly-safari) - [聯絡我們](/tw/preface/#聯絡我們) - [致謝](/tw/preface/#致謝) - [I 資料系統基礎](/tw/part-i/) - [1. 資料系統架構中的權衡](/tw/part-i/#1-資料系統架構中的權衡) - [2. 定義非功能性需求](/tw/part-i/#2-定義非功能性需求) - [3. 資料模型與查詢語言](/tw/part-i/#3-資料模型與查詢語言) - [4. 儲存與檢索](/tw/part-i/#4-儲存與檢索) - [5. 編碼與演化](/tw/part-i/#5-編碼與演化) - [1 資料系統架構中的權衡](/tw/ch1/) - [分析型與事務型系統](/tw/ch1/#sec_introduction_analytics) - [事務處理與分析的特徵](/tw/ch1/#sec_introduction_oltp) - [資料倉儲](/tw/ch1/#sec_introduction_dwh) - [從資料倉儲到資料湖](/tw/ch1/#from-data-warehouse-to-data-lake) - [超越資料湖](/tw/ch1/#beyond-the-data-lake) - 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[唯一標識請求](/tw/ch13/#id355) - [例 13-2. 使用唯一 ID 抑制重複請求](/tw/ch13/#例-13-2-使用唯一-id-抑制重複請求) - [端到端原則](/tw/ch13/#sec_future_e2e_argument) - [在資料系統中應用端到端思維](/tw/ch13/#id357) - [強制約束](/tw/ch13/#sec_future_constraints) - [唯一性約束需要共識](/tw/ch13/#id452) - [基於日誌的訊息傳遞中的唯一性](/tw/ch13/#sec_future_uniqueness_log) - [多分片請求處理](/tw/ch13/#id360) - [及時性與完整性](/tw/ch13/#sec_future_integrity) - [資料流系統的正確性](/tw/ch13/#id453) - [寬鬆解釋約束](/tw/ch13/#id362) - [避免協調的資料系統](/tw/ch13/#id454) - [信任但驗證](/tw/ch13/#sec_future_verification) - [面對軟體缺陷時維護完整性](/tw/ch13/#id455) - [不要盲信承諾](/tw/ch13/#id364) - [為可審計性而設計](/tw/ch13/#id365) - [再談端到端原則](/tw/ch13/#id456) - [可審計資料系統的工具](/tw/ch13/#id366) - [本章小結](/tw/ch13/#id367) - [腳註](/tw/ch13/#腳註) - [參考文獻](/tw/ch13/#references) - [14 做正確的事情](/tw/ch14/) - [預測分析](/tw/ch14/#id369) - [偏見與歧視](/tw/ch14/#id370) - [責任與問責](/tw/ch14/#id371) - [反饋迴圈](/tw/ch14/#id372) - [隱私與追蹤](/tw/ch14/#id373) - [監視](/tw/ch14/#id374) - [同意與選擇自由](/tw/ch14/#id375) - [隱私與資料使用](/tw/ch14/#id457) - [資料資產與權力](/tw/ch14/#id376) - 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[圖 1-2](/tw/ch1/#fig_cloud_spectrum) — 軟體型別及其運維方式的連續譜。 - [圖 2-1](/tw/ch2/#fig_twitter_relational) — 一個允許使用者相互關注的社交網路的簡單關係模式。 - [圖 2-2](/tw/ch2/#fig_twitter_timelines) — 扇出——把新帖子投遞給發帖使用者的每一位關注者。 - [圖 2-3](/tw/ch2/#fig_throughput) — 當服務的吞吐量接近其處理能力上限時，排隊會使響應時間急劇增加。 - [圖 2-4](/tw/ch2/#fig_response_time) — 響應時間、服務時間、網路延遲和排隊延遲。 - [圖 2-5](/tw/ch2/#fig_lognormal) — 用 100 次服務請求的響應時間樣本說明平均值和分位數。 - [圖 2-6](/tw/ch2/#fig_tail_amplification) — 當一次請求需要多個後端呼叫時，只需一個慢呼叫，就會拖慢整個終端使用者請求。 - [圖 3-1](/tw/ch3/#fig_obama_relational) — 使用關係模式表示 LinkedIn 個人資料。 - [圖 3-2](/tw/ch3/#fig_json_tree) — 一對多關係形成樹狀結構。 - [圖 3-3](/tw/ch3/#fig_datamodels_m2m_rel) — 關係模型中的多對多關係。 - [圖 3-4](/tw/ch3/#fig_datamodels_many_to_many) — 文件模型中的多對多關係；每個虛線框內的資料可以組成一份文件。 - [圖 3-5](/tw/ch3/#fig_dwh_schema) — 用於資料倉儲的星型模式示例。 - [圖 3-6](/tw/ch3/#fig_datamodels_graph) — 圖結構資料示例（框表示頂點，箭頭表示邊）。 - [圖 3-7](/tw/ch3/#fig_datalog_naive) — 使用示例 3\-12 中的 Datalog 規則確定愛達荷州在北美。 - [圖 3-8](/tw/ch3/#fig_event_sourcing) — 以不可變事件日誌作為權威資料來源，並從中派生物化檢視。 - [圖 3-9](/tw/ch3/#fig_dataframe_to_matrix) — 將電影評分的關聯式資料庫轉換為矩陣表示。 - [圖 4-1](/tw/ch4/#fig_storage_csv_hash_index) — 以類似 CSV 的格式儲存鍵值對日誌，並使用記憶體雜湊對映建立索引。 - [圖 4-2](/tw/ch4/#fig_storage_sstable_index) — 帶有稀疏索引的 SSTable，查詢可以直接跳到正確的資料塊。 - [圖 4-3](/tw/ch4/#fig_storage_sstable_merging) — 合併多個 SSTable 段，僅保留每個鍵的最新值。 - [圖 4-4](/tw/ch4/#fig_storage_bloom) — 布隆過濾器以機率方式快速判斷某個鍵是否存在於某個 SSTable 中。 - [圖 4-5](/tw/ch4/#fig_storage_b_tree) — 使用 B 樹索引查詢鍵 251。先從根頁沿引用進入鍵 200–300 所在的頁，再進入鍵 250–270 所在的頁。 - [圖 4-6](/tw/ch4/#fig_storage_b_tree_split) — 在邊界鍵 337 處拆分頁，使 B 樹增長；父頁也隨之更新，以引用兩個子頁。 - [圖 4-7](/tw/ch4/#fig_column_store) — 按列而不是按行儲存關係資料。 - [圖 4-8](/tw/ch4/#fig_bitmap_index) — 對單列進行壓縮並建立點陣圖索引的儲存方式。 - [圖 4-9](/tw/ch4/#fig_bitmap_and) — 兩張點陣圖的按位與運算非常適合向量化處理。 - [圖 4-10](/tw/ch4/#fig_data_cube) — 多維資料集的兩個維度，透過求和聚合資料。 - [圖 4-11](/tw/ch4/#fig_vector_hnsw) — 在 HNSW 索引中查詢最接近給定查詢向量的資料庫條目。 - [圖 5-1](/tw/ch5/#fig_encoding_preserve_field) — 舊版應用程式更新先前由新版應用程式寫入的資料時，若處理不慎，可能丟失資料。 - [圖 5-2](/tw/ch5/#fig_encoding_messagepack) — 示例 5\-2 中的記錄使用 MessagePack 編碼後的結果。 - [圖 5-3](/tw/ch5/#fig_encoding_protobuf) — 使用 Protocol Buffers 編碼的示例記錄。 - [圖 5-4](/tw/ch5/#fig_encoding_avro) — 使用 Avro 編碼的示例記錄。 - [圖 5-5](/tw/ch5/#fig_encoding_avro_schemas) — Protocol Buffers 的編碼與解碼可以使用不同版本的模式。Avro 解碼時使用兩個模式：寫入者模式必須與編碼時所用模式完全相同，讀取者模式則可以是較舊或較新的版本。 - [圖 5-6](/tw/ch5/#fig_encoding_avro_resolution) — Avro 讀取器協調寫入者模式與讀取者模式之間的差異。 - [圖 5-7](/tw/ch5/#fig_encoding_workflow) — 使用圖形化的業務流程模型與標記法（BPMN）表示工作流的示例。 - [圖 II-1](/tw/part-ii/#fig_replication_partitioning) — 一個資料庫切分為兩個分割槽，每個分割槽都有兩個副本 - [圖 6-1](/tw/ch6/#fig_replication_leader_follower) — 單主複製把所有寫入都發往指定的領導者，再由領導者將變更流傳送給各追隨者副本。 - [圖 6-2](/tw/ch6/#fig_replication_sync_replication) — 基於領導者的複製，其中一個追隨者同步複製，另一個非同步複製。 - [圖 6-3](/tw/ch6/#fig_replication_read_your_writes) — 使用者寫入後，又從陳舊副本讀取。要防止這種異常，需要寫後讀一致性。 - [圖 6-4](/tw/ch6/#fig_replication_monotonic_reads) — 使用者先從較新的副本讀取，隨後從陳舊副本讀取，時間彷彿倒退了。要防止這種異常，需要單調讀。 - [圖 6-5](/tw/ch6/#fig_replication_consistent_prefix) — 如果某些分片的複製速度慢於其他分片，觀察者可能先看到答案，後看到問題。 - [圖 6-6](/tw/ch6/#fig_replication_multi_dc) — 跨多個地區的多主複製。 - [圖 6-7](/tw/ch6/#fig_replication_topologies) — 多主複製可以採用的三種拓撲示例。 - [圖 6-8](/tw/ch6/#fig_replication_causality) — 在多主複製中，寫入抵達某些副本的順序可能有誤。 - [圖 6-9](/tw/ch6/#fig_replication_write_conflict) — 兩個領導者併發更新同一條記錄，造成寫入衝突。 - [圖 6-10](/tw/ch6/#fig_replication_amazon_anomaly) — 亞馬遜購物車異常示例：以並集方式合併購物車衝突時，已刪除的商品可能重新出現。 - [圖 6-11](/tw/ch6/#fig_replication_ot_crdt) — OT 與 CRDT 分別如何合併字串中的兩次併發插入。 - [圖 6-12](/tw/ch6/#fig_replication_quorum_node_outage) — 節點停機後的仲裁寫、仲裁讀和讀修復。 - [圖 6-13](/tw/ch6/#fig_replication_quorum_overlap) — 如果 w \+ r \> n，讀取的 r 個副本中至少有一個必然見過最近一次成功寫入。 - [圖 6-14](/tw/ch6/#fig_replication_concurrency) — Dynamo 風格資料儲存中的併發寫入沒有明確定義的順序。 - [圖 6-15](/tw/ch6/#fig_replication_causality_single) — 捕獲兩個客戶端併發編輯購物車時的因果依賴。 - [圖 6-16](/tw/ch6/#fig_replication_causal_dependencies) — 圖 6\-15 中因果依賴關係的圖示。 - [圖 7-1](/tw/ch7/#fig_sharding_replicas) — 複製與分片結合使用：每個節點對某些分片充當領導者，對另一些分片充當追隨者。 - [圖 7-2](/tw/ch7/#fig_sharding_encyclopedia) — 印刷版百科全書按鍵範圍分片。 - [圖 7-3](/tw/ch7/#fig_sharding_hash_mod_n) — 透過對鍵進行雜湊並取模節點數來將鍵分配給節點。更改節點數會導致許多鍵從一個節點移動到另一個節點。 - [圖 7-4](/tw/ch7/#fig_sharding_rebalance_fixed) — 向每個節點有多個分片的資料庫叢集新增新節點。 - [圖 7-5](/tw/ch7/#fig_sharding_hash_range) — 為每個分片分配連續的雜湊值範圍。 - [圖 7-6](/tw/ch7/#fig_sharding_cassandra) — Cassandra 和 ScyllaDB 將可能的雜湊值範圍（這裡是 0–1023）拆成邊界隨機的連續區間，併為每個節點分配多個區間。 - [圖 7-7](/tw/ch7/#fig_sharding_routing) — 將請求路由到正確節點的三種不同方式。 - [圖 7-8](/tw/ch7/#fig_sharding_zookeeper) — 使用 ZooKeeper 跟蹤分片到節點的分配。 - [圖 7-9](/tw/ch7/#fig_sharding_local_secondary) — 本地二級索引：每個分片只索引其自己分片內的記錄。 - [圖 7-10](/tw/ch7/#fig_sharding_global_secondary) — 全域性二級索引反映來自所有分片的資料，並且本身按索引值進行分片。 - [圖 8-1](/tw/ch8/#fig_transactions_increment) — 兩個客戶端併發遞增計數器之間的競態條件。 - [圖 8-2](/tw/ch8/#fig_transactions_read_uncommitted) — 違反隔離性：一個事務讀取另一個事務的未提交寫入（“髒讀”）。 - [圖 8-3](/tw/ch8/#fig_transactions_atomicity) — 原子性確保如果發生錯誤，該事務的任何先前寫入都會被撤消，以避免不一致的狀態。 - [圖 8-4](/tw/ch8/#fig_transactions_read_committed) — 沒有髒讀：使用者 2 只有在使用者 1 的事務提交後才能看到 x 的新值。 - [圖 8-5](/tw/ch8/#fig_transactions_dirty_writes) — 發生髒寫時，不同事務的衝突寫入可能混雜在一起。 - [圖 8-6](/tw/ch8/#fig_transactions_item_many_preceders) — 讀偏差：Aaliyah 觀察到了資料庫的不一致狀態。 - [圖 8-7](/tw/ch8/#fig_transactions_mvcc) — 使用多版本併發控制實現快照隔離。 - [圖 8-8](/tw/ch8/#fig_transactions_write_skew) — 寫偏差導致應用程式錯誤的示例。 - [圖 8-9](/tw/ch8/#fig_transactions_stored_proc) — 互動式事務與儲存過程的差異（採用圖 8\-8中的示例事務）。 - [圖 8-10](/tw/ch8/#fig_transactions_detect_mvcc) — 檢測事務何時從 MVCC 快照讀取過時值。 - [圖 8-11](/tw/ch8/#fig_transactions_detect_index_range) — 在可序列化快照隔離中，檢測一個事務何時修改了另一個事務讀過的資料。 - [圖 8-12](/tw/ch8/#fig_transactions_non_atomic) — 當事務涉及多個資料庫節點時，它可能在某些節點上提交，在其他節點上失敗。 - [圖 8-13](/tw/ch8/#fig_transactions_two_phase_commit) — 兩階段提交（2PC）的成功執行。 - [圖 8-14](/tw/ch8/#fig_transactions_2pc_crash) — 參與者投票“是”之後，協調者崩潰。資料庫 1 不知道該提交還是中止。 - [圖 9-1](/tw/ch9/#fig_distributed_network) — 發出請求卻沒有收到響應時，無法分辨究竟是 \(a\) 請求丟失、\(b\) 遠端節點宕機，還是 \(c\) 響應丟失。 - [圖 9-2](/tw/ch9/#fig_distributed_switch_queueing) — 多臺機器向同一個目的地傳送網路流量時，交換機佇列可能被塞滿。圖中埠 1、2 和 4 都在嘗試向埠 3 傳送資料包。 - [圖 9-3](/tw/ch9/#fig_distributed_timestamps) — 客戶端 B 的寫入在因果關係上晚於客戶端 A 的寫入，但 B 的寫入具有更早的時間戳。 - [圖 9-4](/tw/ch9/#fig_distributed_lease_pause) — 分散式鎖的錯誤實現：租約已經過期，客戶端 1 卻認為它依然有效，因而損壞了儲存中的檔案。 - [圖 9-5](/tw/ch9/#fig_distributed_lease_delay) — 原租約持有者發出的訊息可能延遲很久，直到另一個節點接管租約後才抵達。 - [圖 9-6](/tw/ch9/#fig_distributed_fencing) — 只允許寫入按照遞增的柵欄令牌順序執行，從而保證儲存訪問安全。 - [圖 9-7](/tw/ch9/#fig_distributed_fencing_leaderless) — 使用柵欄令牌保護對無主複製資料庫的寫入。 - [圖 10-1](/tw/ch10/#fig_consistency_linearizability_0) — 如果這個資料庫滿足線性一致性，那麼 Alice 的讀取應返回 1 而不是 0，或者 Bob 的讀取應返回 0 而不是 1。 - [圖 10-2](/tw/ch10/#fig_consistency_linearizability_1) — 如果讀請求與寫請求併發，則可能返回舊值，也可能返回新值。 - [圖 10-3](/tw/ch10/#fig_consistency_linearizability_2) — 如果 Alice 和 Bob 擁有完美時鐘，線性一致性要求讀取返回 x \= 1，因為對 x 的讀取開始於 x \= 1 寫入完成之後。 - [圖 10-4](/tw/ch10/#fig_consistency_linearizability_3) — 對 x 的讀取與 x \= 1 的寫入併發。由於不知道操作的確切時序，讀取可以返回 0 或 1。 - [圖 10-5](/tw/ch10/#fig_consistency_transcoder) — 一個不滿足線性一致性的系統：Alice 和 Bob 在不同時刻看到上傳的影象，因此 Bob 的請求建立在陳舊資料之上。 - [圖 10-6](/tw/ch10/#fig_consistency_leaderless) — 當網路延遲變化不定時，僅靠法定人數不足以保證線性一致性。 - [圖 10-7](/tw/ch10/#fig_consistency_cap_availability) — 如果網路分割槽使客戶端無法聯絡足夠多的副本，它們就無法處理寫入。 - [圖 10-8](/tw/ch10/#fig_consistency_id_generator) — 兩個不同節點可能生成相互衝突的 ID。 - [圖 10-9](/tw/ch10/#fig_consistency_lamport_ts) — Lamport 時間戳給出了與因果關係一致的全序。 - [圖 10-10](/tw/ch10/#fig_consistency_permissions) — 一個使用 Lamport 時間戳的許可權系統。 - [圖 11-1](/tw/ch11/#fig_batch_mapreduce) — 一個包含三個 mapper 和三個 reducer 的 MapReduce 作業。 - [圖 11-2](/tw/ch11/#fig_batch_join_example) — 使用者活動日誌與使用者畫像資料庫的連線。 - [圖 11-3](/tw/ch11/#fig_batch_join_reduce) — 基於使用者 ID 的排序合併連線。若輸入資料集由多個檔案分片組成，可並行啟動多個 mapper 處理。 - [圖 12-1](/tw/ch12/#fig_stream_multi_consumer) — （a）負載均衡：由多個消費者分擔一個主題的消費工作；（b）扇出：將每條訊息傳遞給多個消費者。 - [圖 12-2](/tw/ch12/#fig_stream_redelivery) — 消費者 2 在處理 m3 時崩潰，因此 m3 稍後被重新傳遞給消費者 1。 - [圖 12-3](/tw/ch12/#fig_stream_kafka_partitions) — 生產者把訊息追加到主題分割槽檔案中，消費者則順序讀取這些檔案。 - [圖 12-4](/tw/ch12/#fig_stream_write_order) — 資料庫中的 X 先被設為 A，再被設為 B；寫入到達搜尋索引的順序卻恰好相反。 - [圖 12-5](/tw/ch12/#fig_stream_change_capture) — 按資料寫入一個資料庫的順序取得資料，再按相同順序將變化應用到其他系統。 - [圖 12-6](/tw/ch12/#fig_stream_compaction) — 一個鍵值對日誌：鍵是貓咪影片的 ID（mew、purr、scratch 或 yawn），值是播放次數。日誌壓實只保留每個鍵的最新值。 - [圖 12-7](/tw/ch12/#fig_stream_integral) — 應用當前狀態與事件流之間的關係。 - [圖 12-8](/tw/ch12/#fig_stream_processing_time) — 按處理時間劃分視窗，會因處理速率的變化而產生人為假象。 - [圖 13-1](/tw/ch13/#fig_future_write_read_paths) — 在搜尋索引中，寫入（文件更新）與讀取（查詢）相遇。 - [圖 13-2](/tw/ch13/#fig_future_multi_shard) — 使用事件日誌和流處理器，檢查源賬戶是否有足夠餘額，並把資金原子地轉入目標賬戶和手續費賬戶。 ## 表格目錄 {#list-of-tables} - [表 1-1](/tw/ch1/#tab_oltp_vs_olap) — 事務型系統與分析型系統的特徵比較 - [表 1-2](/tw/ch1/#tab_cloud_native_dbs) — 自託管資料庫系統與雲原生資料庫系統示例 - [表 8-1](/tw/ch8/#ch_transactions_isolation_levels) — 各種隔離級別下可能發生的異常彙總。 ## 示例目錄 {#list-of-examples} - [範例 3-1](/tw/ch3/#fig_obama_json) — 將 LinkedIn 個人資料表示為 JSON 文件 - [範例 3-2](/tw/ch3/#fig_datamodels_m2m_json) — 透過 ID 引用組織的簡歷 - [範例 3-3](/tw/ch3/#fig_graph_sql_schema) — 使用關係模式表示屬性圖 - [範例 3-4](/tw/ch3/#fig_cypher_create) — 圖 3\-6 中的一部分資料，以 Cypher 查詢表示 - [範例 3-5](/tw/ch3/#fig_cypher_query) — 查詢從美國移居歐洲者的 Cypher 查詢 - [範例 3-6](/tw/ch3/#fig_graph_sql_query) — 使用遞迴公用表表示式，以 SQL 寫出與示例 3\-5 相同的查詢 - [範例 3-7](/tw/ch3/#fig_graph_n3_triples) — 圖 3\-6 中的一部分資料，以 Turtle 三元組表示 - [範例 3-8](/tw/ch3/#fig_graph_n3_shorthand) — 示例 3\-7 中資料的簡潔寫法 - [範例 3-9](/tw/ch3/#fig_graph_rdf_xml) — 使用 RDF\/XML 語法表示示例 3\-8 中的資料 - [範例 3-10](/tw/ch3/#fig_sparql_query) — 與示例 3\-5 相同的查詢，用 SPARQL 表示 - [範例 3-11](/tw/ch3/#fig_datalog_triples) — 圖 3\-6 中資料的子集，表示為 Datalog 事實 - [範例 3-12](/tw/ch3/#fig_datalog_query) — 與示例 3\-5 相同的查詢，用 Datalog 表示 - [範例 3-13](/tw/ch3/#fig_graphql_query) — 群聊應用的 GraphQL 查詢示例 - [範例 3-14](/tw/ch3/#fig_graphql_response) — 對示例 3\-13 中查詢的一種可能響應 - [範例 4-1](/tw/ch4/#fig_storage_analytics_query) — 分析人們在一週中的哪一天更傾向於購買新鮮水果或糖果 - [範例 5-1](/tw/ch5/#fig_encoding_json_schema) — 以整數為鍵、字串為值的 JSON 模式示例。由於 JSON 模式要求所有鍵均為字串，整數鍵表示為只包含數字的字串。 - [範例 5-2](/tw/ch5/#fig_encoding_json) — 本章將使用多種二進位制格式編碼的示例記錄 - [範例 5-3](/tw/ch5/#fig_open_api_def) — 使用 YAML 編寫的 OpenAPI 服務定義示例 - [範例 5-4](/tw/ch5/#fig_fastapi_def) — 使用 FastAPI 實現示例 5\-3 中定義的服務 - [範例 5-5](/tw/ch5/#fig_temporal_workflow) — 用於圖 5\-7 所示支付工作流的 Temporal 工作流定義片段 - [範例 8-1](/tw/ch8/#fig_transactions_select_for_update) — 顯式鎖定行以防止丟失更新 - [範例 8-2](/tw/ch8/#fig_transactions_meeting_rooms) — 會議室預訂系統試圖避免重複預訂（在快照隔離下並不安全）