資料密集型應用系統設計｜可靠、可擴展與可維護系統的關鍵原理, 2/e (Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, 2/e)

* 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。