經典論文，精煉版

把資料視為隨時間變動的 n 元關聯，並以述詞演算查詢，讓程式不再因儲存方式、索引或存取路徑改變而失效。

B-tree：以磁碟頁為節點、永遠保持平衡的有序索引，查詢與更新成本都極低。

一份坦白的工程回顧：打造能真正跑起來的關聯式 DBMS 究竟付出多少代價，又有哪些設計根本是錯的。

把 atomicity、consistency、durability 立為交易的三大性質，再誠實指出巢狀與長時間交易會在哪裡撐不住。

回顧 Jim Gray 八篇交易論文，串起從 two-phase locking 到 Paxos Commit 的交易抽象建構史。

回顧柏克萊 Postgres：一套以可擴展性為核心的物件關聯式設計，孕育了 PostgreSQL 與整個世代的資料庫系統。

第一台真正跑起來的 shared-nothing 平行資料庫：一顆處理器配一顆磁碟，關聯全部分割，查詢以自我排程的資料流執行。

以 shared-nothing 硬體、資料分割與 split/merge 資料流執行環境，讓關聯式查詢取得近乎線性的 speedup 與 scaleup。

ARIES 以「重演歷史」再搭配 redo-only 的補償日誌，讓細粒度鎖定下的當機復原同時做到正確與快速。

CUBE 運算子：一個 SQL 子句就一次算完 N 個維度上所有的 group-by，而且結果仍是一個關聯。

把索引插入延後並批次化，交給層層串接的排序合併處理，將磁碟臂成本壓低近兩個數量級的磁碟索引結構。

Paxos：以多數決 quorum 讓複本日誌在節點故障與訊息遺失下維持一致，並在網路穩定時取得進展。

用白話重新推導 Paxos，說明容錯共識幾乎是從「多數派 acceptor 必須達成一致」這個要求無可避免地長出來的。

CAP 的權威重述：重點不是三選二，而是不可靠網路上安全性與存活性無法兼得的不可能性。

一套把商用硬體故障視為常態、檔案視為巨大、並把並行 append 當成一級原子操作的叢集檔案系統。

一個把平行化、容錯、資料局部性與負載平衡全部藏進函式庫的模型，使用者只需寫 map 與 reduce 兩個函式。

以重疊的排序投影、壓縮欄位與可更新寫入儲存打造的讀取最佳化欄式資料庫，並以 snapshot isolation 取代查詢鎖定。

C-Store 商品化七年後的工程覆盤：哪些欄式儲存的研究構想撐過了真實客戶，哪些被丟掉。

把 Dynamo 的無主環狀分散架構接上 Bigtable 的 column family 資料模型，扛下每天數十億次寫入的生產級儲存系統。

把 SQL 式資料倉儲蓋在 Hadoop 上：HiveQL 編譯成 map-reduce DAG，並搭配系統目錄、分割、bucket 與可插拔 SerDe。

Resilient distributed dataset：可快取、能靠 lineage 重建的分散式集合，讓叢集把工作集留在記憶體中反覆重用。

一套面向大量事件資料的分散式 commit log：topic 切分成 partition、只做 append 的 segment 檔、由 consumer 自己保管 offset 的 pull 模式，加上 zero-copy 傳輸。

第一個把時鐘不確定性攤在時間 API 上、再用等待把它耗掉，從而讓全球分散式交易具備外部一致性的資料庫。

先以決定性方式排定交易順序再執行，分割式資料庫就能完全捨棄兩階段提交。

一套具適應性的分散式 SQL 引擎，同時支撐次秒級儀表板與長達數小時的 ETL，並可插接數十種資料來源。

RocksDB 在 Facebook 規模下運行八年的實戰報告：最佳化目標如何從寫入放大轉到空間放大，再轉到 CPU。

一套以可理解性為設計目標的 leader 式共識演算法，安全性與效率等同 multi-Paxos，但教得會也寫得出來。

把資料倉儲拆成 blob 儲存、用完即丟的運算叢集，與共用的中繼資料大腦，讓彈性成為架構本身的性質。

在原生雲端物件儲存上做出 ACID 資料表：靠一份以 Parquet 做 checkpoint 的 WAL，完全不需要常駐的 metadata 服務。

一份設計藍圖：直接在雲端物件儲存的開放 Parquet 檔案之上，做出倉儲級的交易、索引與 SQL 效能。

一顆與應用程式同行程執行的 SQL 引擎，把向量化 OLAP 帶進 SQLite 空著的嵌入式位置。

把資料庫拆解成互不耦合的元件，在 NoSQL 規模上提供可序列化的 ACID 交易，並用確定性模擬驗證每一項功能。

把串流狀態的主要儲存搬到遠端檔案系統，再用非同步、亂序的記錄執行模型把遠端延遲藏起來。