曾經(jīng)的互聯(lián)網(wǎng)名著 DDIA —— 設(shè)計數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用第二版已經(jīng)發(fā)布到第十章了。前幾天在老馮的時候就有人問，DDIA 第二版什么時候更新翻譯？這次也正好趁著這個機會就把這件事給辦了。

老馮這次用 Claude Code Max 20x ，在第一版的基礎(chǔ)上，花了兩天功夫，把已經(jīng)釋出的這十章翻譯成了中文，并使用格式清晰美觀的 Hugo + Hextra 框架構(gòu)建了 Markdown / Web 版本，供大家交流學習之用。

在線閱讀地址[1]：https://ddia.vonng.com。[2]

當然，這個是預覽版，作者邊寫邊發(fā)布，目前，英文版本可以在 O'Reilly Safari 上免費閱覽[3]。當前發(fā)布到第十章，前兩個部分都已經(jīng)寫完了，第三個部分 “批處理” / “流處理” 大數(shù)據(jù)部分估計也就是這幾個月的事，一旦發(fā)布老馮會立刻跟進。

第二版相比第一版做了許多校訂，第一章是完全新增的，后面許多章節(jié)也根據(jù)最近這些年的最新變化進行了修訂 —— 比如索引的部分就新增了向量數(shù)據(jù)庫 HNSW 索引的介紹。我在翻譯的過程中也快速過了一遍，感覺溫故而知新，再看也有新的感想與感受。

比如這里講了不少關(guān)于“云”的新東西

總之，這是一本非常不錯的書，讀完它不能讓你成為任意一種數(shù)據(jù)庫的專家 —— 但能夠讓你建立起這個領(lǐng)域的概念地圖與思維框架，知道什么才是正確的問題，并輕松看破絕大多數(shù)的 “技術(shù)磚家” 與大忽悠。 即使是入行多年的老司機，也能在重溫的過程中有新的收獲

而這些更新的引用參考文獻則是進一步深入學習的絕佳索引，切勿錯過。

DDIA 的第一版中文翻譯，老馮是在 2017 年完成的，回首一看都已經(jīng)八年過去了，讓人噓唏不已。 當年我選擇從一個 “全棧工程師” 轉(zhuǎn)職成為 PostgreSQL DBA，專心去搞數(shù)據(jù)庫，這本書也算是有不少影響。 翻譯這本書也讓我收獲了許多 —— 認識了許多朋友，帶來了很多機會，也完成了技術(shù)聲望的原始積累。 更重要的是，也讓我第一次體驗到開源，原來是這么有趣的一件事。

當年翻譯這本書，前前后后用了大概三個月的業(yè)余時間。 這一次時過境遷，GPT 和 Claude 這些 AI 工具，加上已經(jīng)有了一版作為參考，讓翻譯這件事變得非常輕松。 實話說，這次翻譯第二版我總共也就用了兩天不到的時間，大部份還是花在樣式調(diào)整 hugo / hextra上，基本上翻譯工作都是 Claude Code 完成的。

AI 翻譯

老馮前一陣子升級到了 Claude Max 20x，250 刀一個月。這個貴確實有貴的道理，我讓他完整處理好英文 / 中文版本， 各種校對優(yōu)化改進，幾乎是連軸轉(zhuǎn)的運行了一整天，今天這才把 Opus 4.1 的配額給剛剛打爆掉（還有一半 Sonnet 的！）。

當然，如何讓 AI 翻譯也是有一些技巧的，直接把文章丟進去的效果其實很一般。所以在這個過程中，我也積累了不少經(jīng)驗 —— 比如如果你把一整章內(nèi)容丟給他讓它翻譯，那么可能直接就打爆輸入輸出 Token 限制了，你需要設(shè)計一些精細的策略來控制翻譯工作流。

比如，我先取術(shù)語表，然后精心打磨核對這些計算機專業(yè)術(shù)語的翻譯，然后再抽取目錄，把所有的目錄讓 GPT 5 深入思考翻譯成中文。 綱舉而目張，讓 Claude 根據(jù)目錄拆分任務(wù)，分段讀取英文/第一版中文培養(yǎng)語感（還要 Compact 上下文窗口）， 然后利用術(shù)語表和目錄進行逐段追加式翻譯。這樣子的最終效果就比之前的粗暴辦法要好得多。

在形式上，我選擇了用 Hugo 與 Hextra 靜態(tài)生成，取代了原本的純 Markdown / Docsify 模式， 解決了許多書籍排版的問題。在這個過程中還學到了一些實用的新 Markdown 擴展語法?？偟膩碚f，最終效果相當不錯！

老馮正在通讀第二版，并校對里面的錯誤。目前來看， Claude 翻譯的版本可讀性還是不錯的，遠遠好于當年 Google 翻譯和 DeepL 的質(zhì)量。 有些地方中文讀起來有些別扭的翻譯腔，但是不影響理解，我會在后面的校訂過程中持續(xù)優(yōu)化。

當然，這是一個開源項目，所以如果你發(fā)現(xiàn)了任何錯誤，或者有任何改進建議，直接在 GitHub 上提交 Issue 和 PR 就可以！非常歡迎任何形式的貢獻。

https://github.com/Vonng/ddia[4]

References

[1]在線閱讀地址: https://ddia.vonng.com
[2]: https://ddia.vonng.com。
[3]O'Reilly Safari 上免費閱覽: https://learning.oreilly.com/library/view/designing-data-intensive-applications/9781098119058/
[4]: https://github.com/Vonng/ddia

數(shù)據(jù)庫老司機

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