監訳者まえがき
はじめに

第I部データシステムの基礎

1章　信頼性、スケーラビリティ、メンテナンス性に優れたアプリケーション
1.1　データシステムに関する考察
1.2　信頼性
1.2.1　ハードウェアの障害
1.2.2　ソフトウェアのエラー
1.2.3　ヒューマンエラー
1.2.4　信頼性の重要度
1.3　スケーラビリティ
1.3.1　負荷の表現
1.3.2　パフォーマンスの表現
1.3.3　負荷への対処のアプローチ
1.4　メンテナンス性
1.4.1　運用性：運用担当者への配慮
1.4.2　単純さ：複雑さの管理
1.4.3　進化性：変更への配慮
まとめ　

2章　データモデルとクエリ言語
2.1　リレーショナルモデルとドキュメントモデル
2.1.1　NoSQLの誕生
2.1.2　オブジェクトとリレーショナルのミスマッチ
2.1.3　多対一と多対多の関係
2.1.4　ドキュメントデータベースは歴史を繰り返すのか？
2.1.5　今日のリレーショナルデータベースとドキュメントデータベース
2.2　データのためのクエリ言語
2.2.1　Web上での宣言的クエリ
2.2.2　MapReduceでのクエリ
2.3　グラフ型のデータモデル
2.3.1　プロパティグラフ
2.3.2　Cypherクエリ言語
2.3.3　SQLでのグラフクエリ
2.3.4　トリプルストアとSPARQL
2.3.5　礎となったもの：Datalog
まとめ　

3章　ストレージと抽出
3.1　データベースを駆動するデータ構造
3.1.1　ハッシュインデックス
3.1.2　SSTableとLSMツリー
3.1.3　Bツリー
3.1.4　BツリーとLSMツリーの比較
3.1.5　その他のインデックス構造
3.2　トランザクション処理か、分析処理か？
3.2.1　データウェアハウス
3.2.2　スターとスノーフレーク：分析のためのスキーマ
3.3　列指向ストレージ
3.3.1　列の圧縮
3.3.2　列ストレージにおけるソート順序
3.3.3　列指向ストレージへの書き込み
3.3.4　集計：データキューブとマテリアライズドビュー
まとめ　

4章　エンコーディングと進化
4.1　データエンコードのフォーマット
4.1.1　言語固有のフォーマット
4.1.2　JSON、XML、様々なバイナリフォーマット
4.1.3　ThriftとProtocol Buffers
4.1.4　Avro
4.1.5　スキーマのメリット
4.2　データフローの形態
4.2.1　データベース経由でのデータフロー
4.2.2　サービス経由でのデータフロー：RESTとRPC
4.2.3　メッセージパッシングによるデータフロー
まとめ　

第II部分散データ
II.1　高負荷に対応するスケーリング
II.1.1　シェアードナッシングアーキテクチャ
II.2　レプリケーションとパーティショニング

5章　レプリケーション
5.1　リーダーとフォロワー
5.1.1　同期と非同期のレプリケーション
5.1.2　新しいフォロワーのセットアップ
5.1.3　ノード障害への対処
5.1.4　レプリケーションログの実装
5.2　レプリケーションラグにまつわる問題
5.2.1　自分が書いた内容の読み取り
5.2.2　モノトニックな読み取り
5.2.3　一貫性のあるプレフィックス読み取り
5.2.4　レプリケーションラグへの対処方法
5.3　マルチリーダーレプリケーション
5.3.1　マルチリーダーレプリケーションのユースケース
5.3.2　書き込みの衝突の処理
5.3.3　マルチリーダーレプリケーションのトポロジー
5.4　リーダーレスレプリケーション
5.4.1　ノードがダウンしている状態でのデータベースへの書き込み
5.4.2　クオラムの一貫性の限界
5.4.3　いい加減なクオラム（sloppy quorum）とヒント付きのハンドオフ
5.4.4　並行書き込みの検出
まとめ　

6章　パーティショニング
6.1　パーティショニングとレプリケーション
6.2　キー‐バリューデータのパーティショニング
6.2.1　キーの範囲に基づくパーティショニング
6.2.2　キーのハッシュに基づくパーティショニング
6.2.3　ワークロードのスキューとホットスポットの軽減
6.3　パーティショニングとセカンダリインデックス
6.3.1　ドキュメントによるセカンダリインデックスでのパーティショニング
6.3.2　語によるセカンダリインデックスでのパーティショニング
6.4　パーティションのリバランシング
6.4.1　リバランスの戦略
6.4.2　運用：自動のリバランスと手動のリバランス
6.5　リクエストのルーティング
6.5.1　パラレルクエリの実行
まとめ　

7章　トランザクション
7.1　トランザクションというとらえどころのない概念
7.1.1　ACIDの意味
7.1.2　単一オブジェクトと複数オブジェクトの操作
7.2　弱い分離レベル
7.2.1　Read Committed
7.2.2　スナップショット分離とリピータブルリード
7.2.3　更新のロストの回避
7.2.4　書き込みスキューとファントム
7.3　直列化可能性
7.3.1　完全な順次実行
7.3.2　ツーフェーズ（2相）ロック（2PL）
7.3.3　直列化可能なスナップショット分離（SSI）
まとめ　

8章　分散システムの問題
8.1　フォールトと部分障害
8.1.1　クラウドコンピューティングとスーパーコンピューティング
8.2　信頼性の低いネットワーク
8.2.1　ネットワークのフォールトの実際
8.2.2　フォールトの検出
8.2.3　タイムアウトと限度のない遅延
8.2.4　同期ネットワークと非同期ネットワーク
8.3　信頼性の低いクロック
8.3.1　単調増加のクロックと時刻のクロック
8.3.2　クロックの同期と正確性
8.3.3　同期クロックへの依存
8.3.4　プロセスの一時停止
8.4　知識、真実、虚偽
8.4.1　真実は多数決で決定される
8.4.2　ビザンチン障害
8.4.3　システムモデルと現実
まとめ　

9章　一貫性と合意
9.1　一貫性の保証
9.2　線形化可能性
9.2.1　システムを線形化可能にする条件は？
9.2.2　線形化可能性への依存
9.2.3　線形化可能なシステムの実装
9.2.4　線形化可能にすることによるコスト
9.3　順序の保証
9.3.1　順序と因果関係
9.3.2　シーケンス番号の順序
9.3.3　全順序のブロードキャスト
9.4　分散トランザクションと合意
9.4.1　アトミックなコミットと2相コミット（2PC）
9.4.2　分散トランザクションの実際
9.4.3　耐障害性を持つ合意
9.4.4　メンバーシップと協調サービス
まとめ

第III部導出データ
III.1　記録のシステム（Systems of Record）と導出データ
III.2　各章の概要

10章　バッチ処理
10.1　Unixのツールによるバッチ処理
10.1.1　単純なログの分析
10.1.2　Unixの哲学
10.2　MapReduceと分散ファイルシステム
10.2.1　MapReduceジョブの実行
10.2.2　Reduce側での結合とグループ化
10.2.3　map側での結合（map-side join）
10.2.4　バッチワークフローの出力
10.2.5　Hadoopと分散データベースとの比較
10.3　MapReduceを超えて
10.3.1　中間的な状態の実体化
10.3.2　グラフとイテレーティブな処理
10.3.3　高レベルAPIと様々な言語
まとめ　

11章　ストリーム処理
11.1　イベントストリームの転送
11.1.1　メッセージングシステム
11.1.2　パーティション化されたログ
11.2　データベースとストリーム
11.2.1　システムの同期の保持
11.2.2　変更データのキャプチャ
11.2.3　イベントソーシング
11.2.4　状態、ストリーム、イミュータビリティ
11.3　ストリームの処理
11.3.1　ストリーム処理の利用
11.3.2　時間に関する考察
11.3.3　ストリームの結合
11.3.4　耐障害性
まとめ　

12章　データシステムの将来
12.1　データのインテグレーション
12.1.1　データの導出による特化したツールの組み合わせ
12.1.2　バッチ処理とストリーム処理
12.2　データベースを解きほぐす
12.2.1　データストレージ技術の組み合わせ
12.2.2　データフロー中心のアプリケーション設計
12.2.3　導出された状態の監視
12.3　正確性を求めて
12.3.1　データベースのエンドツーエンド論
12.3.2　制約の強制
12.3.3　適時性と整合性
12.3.4　信頼しつつも検証を
12.4　正しいことを行う
12.4.1　予測分析
12.4.2　プライバシーと追跡
まとめ　
用語集
索引