曾经的互联网名著 DDIA —— 设计数据密集型应用第二版已经发布到第十章了。 老冯这次用 Claude Code Max 20x 花了两天功夫，把已经释出的这十章翻译成了中文，并使用格式清晰美观的 Hugo + Hextra 框架构建了 Markdown / Web 版本，供大家交流学习之用。
在线阅读地址：https://ddia.vonng.com。
当然，这个是预览版，作者边写边发布，目前前两个部分都已经写完了，第三个部分 “批处理” / “流处理” / 做正确的事估计也就是这几个月的事了，目前英文版本可以在 O’Reilly Safari 上免费阅览。
第二版相比第一版做了许多校订，第一章是完全新增的，后面许多章节也根据最近这些年的最新变化进行了修订 —— 比如索引的部分就新增了向量数据库 HNSW 索引的介绍。我在翻译的过程中也快速过了一遍，感觉温故而知新，再看也有新的感想与感受。
总之，这是一本非常不错的书，读完它不能让你成为任意一种数据库的专家 —— 但能够让你建立起这个领域的概念地图与思维框架，知道什么才是正确的问题，并轻松看破绝大多数的 “技术砖家” 与大忽悠。 即使是入行多年的老司机，也能在重温的过程中有新的收获 —— 而这些更新的引用参考文献则是进一步深入学习的绝佳索引，切勿错过。
现今，尤其是在互联网领域，大多数应用都属于数据密集型应用。本书从底层数据结构到顶层架构设计，将数据系统设计中的精髓娓娓道来。其中的宝贵经验无论是对架构师、DBA、还是后端工程师、甚至产品经理都会有帮助。
这是一本理论结合实践的书，书中很多问题，译者在实际场景中都曾遇到过，读来让人击节扼腕。如果能早点读到这本书，该少走多少弯路啊！
这也是一本深入浅出的书，讲述概念的来龙去脉而不是卖弄定义，介绍事物发展演化历程而不是事实堆砌，将复杂的概念讲述的浅显易懂，但又直击本质不失深度。每章最后的引用质量非常好，是深入学习各个主题的绝佳索引。
本书为数据系统的设计、实现、与评价提供了很好的概念框架。读完并理解本书内容后，读者可以轻松看破大多数的技术忽悠，与技术砖家撕起来虎虎生风🤣。
这是 2017 年译者读过最好的一本技术类书籍，这么好的书没有中文翻译，实在是遗憾。某不才，愿为先进技术文化的传播贡献一份力量。既可以深入学习有趣的技术主题，又可以锻炼中英文语言文字功底，何乐而不为？
DDIA 的第一版中文翻译，老冯是在 2017 年完成的，回首一看都已经八年过去了，让人嘘唏不已。 当年我选择从一个 “全栈工程师” 转职成为 PostgreSQL DBA，专心去搞数据库，这本书也算是有不少影响。 翻译这本书也让我收获了许多 —— 认识了许多朋友，带来了很多机会，也完成了技术声望的原始积累。 更重要的是，也让我第一次体验到开源，原来是这么有趣的一件事。
当年翻译这本书，前前后后用了大概三个月的业余时间。 这一次时过境迁，GPT 和 Claude 这些 AI 工具，加上已经有了一版作为参考，让翻译这件事变得非常轻松。 实话说，这次翻译第二版我总共也就用了两天不到的时间，大部份还是花在样式调整 hugo / hextra上，基本上翻译工作都是 Claude Code 完成的。
老冯前一阵子升级到了 Claude Max 20x，250 刀一个月。这个贵确实有贵的道理，我让他完整处理好英文 / 中文版本， 各种校对优化改进，几乎是连轴转的运行了一整天，今天这才把 Opus 4.1 的配额给刚刚打爆掉（还有一半 Sonnet 的！）。
当然，如何让 AI 翻译也是有一些技巧的，直接把文章丢进去的效果其实很一般。所以在这个过程中，我也积累了不少经验 —— 比如如果你把一整章内容丢给他让它翻译，那么可能直接就打爆输入输出 Token 限制了，你需要设计一些精细的策略来控制翻译工作流。
比如，我先取术语表，然后精心打磨核对这些计算机专业术语的翻译，然后再抽取目录，把所有的目录让 GPT 5 深入思考翻译成中文。 纲举而目张，让 Claude 根据目录拆分任务，分段读取英文/第一版中文培养语感（还要 Compact 上下文窗口）， 然后利用术语表和目录进行逐段追加式翻译。这样子的最终效果就比之前的粗暴办法要好得多。
在形式上，我选择了用 Hugo 与 Hextra 静态生成，取代了原本的纯 Markdown / Docsify 模式， 解决了许多书籍排版的问题。在这个过程中还学到了一些实用的新 Markdown 扩展语法。总的来说，最终效果相当不错！
老冯正在通读第二版，并校对里面的错误。目前来看， Claude 翻译的版本可读性还是不错的，远远好于当年 Google 翻译和 DeepL 的质量。 有些地方中文读起来有些别扭的翻译腔，但是不影响理解，我会在后面的校订过程中持续优化。
当然，这是一个开源项目，所以如果你发现了任何错误，或者有任何改进建议，直接在 GitHub 上提交 Issue 和 PR 就可以！非常欢迎任何形式的贡献。