Designing Data-Intensive Applications

『データ指向アプリケーションデザイン』第2章のノート — リレーショナルモデル vs ドキュメントモデル、クエリ言語、グラフデータベースについて。

データベースがどのようにデータを保存・取得するか — ログ構造化エンジン（LSM-tree）からページ指向エンジン（B-tree）まで、インデックス戦略、OLTP vs OLAP、カラム指向ストレージについて。

DDIA第3章のライブ配信解説 — 行ストレージと列ストレージ、B-treeとLSM tree、そしてOLTPデータベースとOLAPデータベースが異なる設計になっている理由を図解で説明します。

Kleppmannのデータエンコーディング形式、スキーマ進化、データ集約型システムにおける互換性に関する章の要約。

DDIA第5章（レプリケーション）のライブストリームメモ：シングルリーダー構成、プライマリとリードレプリカ、読み取りスケール、AZでの高可用性。

Kleppmannのレプリケーションの章の要約：なぜレプリケーションするか、シングルリーダー・マルチリーダー・リーダーレスレプリケーションと一貫性のトレードオフ。

DDIA 第6章（パーティショニング/シャーディング）の動画解説：key-range vs hash、セカンダリインデックス、リバランス、リクエストルーティングの図解。

Kleppmann のパーティショニング（シャーディング）の章の要約：ノード間でのデータ分割、戦略、セカンダリインデックス、リバランス、リクエストルーティング。

DDIA第7章のライブ解説。なぜトランザクションが重要か、ACID、分離レベルの名前と落とし穴、PostgresのMVCCとvacuum、MySQL/InnoDBのundo logを整理。

Kleppmann のトランザクション章の要約。ACID、分離レベルの異常、snapshot isolation、two-phase locking、serializable snapshot isolation を整理。

DDIA第8章の実践要約。部分障害、信頼できないネットワーク、時間前提、そして本番向け信頼性パターンを整理。

DDIA第8章の進行中メモ。部分障害、信頼できないネットワーク、時間に関する前提、分散システム向け防御的パターンを整理。

『データ指向アプリケーションデザイン』の中でも最も難しいと言われる章を、わかりやすく解説します。分散システムはどのようにして「真実」について合意するのでしょうか。

『Designing Data-Intensive Applications』におけるバッチ処理 — Unixパイプ、MapReduce、そしてApache Sparkの台頭 — をやさしく歩く解説です。

Designing Data-Intensive Applicationsのストリーム処理メモ — イベントストリーム、メッセージブローカー、CDC、イベントソーシング、時間セマンティクス、ストリーム結合、フォールトトレランス。

DDIA最終章のメモ — バッチとストリーム処理の統合、データベースのアンバンドル、エンドツーエンドの正確性、データ集約システムの倫理。読書進行中。