本技能是 Martin Kleppmann《Designing Data-Intensive Applications》的精炼参考指南，核心论点是：数据而非计算是现代应用的核心挑战。
用途：在设计数据库模式、选择存储引擎、规划复制与分区策略、确定事务隔离级别、处理批处理与流处理架构时加载，用于对照判断。
主要内容：可靠性、可扩展性与可维护性三支柱，故障分类（硬件、软件、人为），纵向/横向/弹性扩展模式；数据模型选型（关系、文档、图）与模式写入/读取策略、规范化取舍；存储引擎 B-Tree 与 LSM-Tree 对比，OLTP 与 OLAP 差异，数据仓库与列式存储；编码格式 JSON、Thrift、Protobuf、Avro 的大小与兼容性规则；复制模型（单主、多主、无主）、同步与异步、复制滞后问题与冲突解决、quorum 条件 w + r > n；分区策略（键范围、哈希、复合）与二级索引、再平衡、请求路由；事务隔离级别与并发异常、可串行化实现；分布式系统不可靠性（网络、时钟、进程）与 fencing token、安全性与活性；一致性模型与共识算法（2PC、Paxos/Raft/Zab、FLP 不可能性）；批处理的 MapReduce、连接策略与数据流引擎；流处理的 broker 模型、CDC、事件溯源、流连接、窗口与处理保证；数据集成、端到端 exactly-once 与可审计性。
使用方式：作为参考资料按主题查阅，并依据文末决策框架（数据模型、存储引擎、复制策略、隔离级别、批处理与流处理的选择）做快速判断。
限制：本资料为阅读提炼，具体产品的版本、平台与价格等内容暂未提供；实际实施需结合官方文档验证。