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优化第二章的部分文字

ch2.md

@@ -418,7 +418,7 @@ for (var i = 0; i < liElements.length; i++) {
 
 MapReduce 是一个由 Google 推广的编程模型，用于在多台机器上批量处理大规模的数据【33】。一些 NoSQL 数据存储（包括 MongoDB 和 CouchDB）支持有限形式的 MapReduce，作为在多个文档中执行只读查询的机制。
 
-MapReduce 将 [第十章](ch10.md) 中有更详细的描述。现在我们将简要讨论一下 MongoDB 使用的模型。
+关于 MapReduce 更详细的介绍在 [第十章](ch10.md)。现在我们只简要讨论一下 MongoDB 使用的模型。
 
 MapReduce 既不是一个声明式的查询语言，也不是一个完全命令式的查询 API，而是处于两者之间：查询的逻辑用代码片段来表示，这些代码片段会被处理框架重复性调用。它基于 `map`（也称为 `collect`）和 `reduce`（也称为 `fold` 或 `inject`）函数，两个函数存在于许多函数式编程语言中。
 
@@ -504,7 +504,7 @@ db.observations.aggregate([
 ]);
 ```
 
-聚合管道语言与 SQL 的子集具有类似表现力，但是它使用基于 JSON 的语法而不是 SQL 的英语句子式语法；这种差异也许是口味问题。这个故事的寓意是 NoSQL 系统可能会发现自己意外地重新发明了 SQL，尽管带着伪装。
+聚合管道语言的表现力与（前述 PostgreSQL 例子的）SQL 子集相当，但是它使用基于 JSON 的语法而不是 SQL 那种接近英文句式的语法；这种差异也许只是口味问题。这个故事的寓意是：NoSQL 系统可能会意外发现自己只是重新发明了一套经过乔装改扮的 SQL。
 
 
 ## 图数据模型
@@ -584,13 +584,13 @@ CREATE INDEX edges_heads ON edges (head_vertex);
 2. 给定任何顶点，可以高效地找到它的入边和出边，从而遍历图，即沿着一系列顶点的路径前后移动（这就是为什么 [例 2-2]() 在 `tail_vertex` 和 `head_vertex` 列上都有索引的原因）。
 3. 通过对不同类型的关系使用不同的标签，可以在一个图中存储几种不同的信息，同时仍然保持一个清晰的数据模型。
 
-这些特性为数据建模提供了很大的灵活性，如 [图 2-5](img/fig2-5.png) 所示。图中显示了一些传统关系模式难以表达的事情，例如不同国家的不同地区结构（法国有省和州，美国有不同的州和州），国中国的怪事（先忽略主权国家和国家错综复杂的烂摊子），不同的数据粒度（Lucy 现在的住所被指定为一个城市，而她的出生地点只是在一个州的级别）。
+这些特性为数据建模提供了很大的灵活性，如 [图 2-5](img/fig2-5.png) 所示。图中显示了一些传统关系模式难以表达的事情，例如不同国家的不同地区结构（法国有省和大区，美国有县和州），国中国的怪事（先忽略主权国家和民族错综复杂的烂摊子），不同的数据粒度（Lucy 现在的住所记录具体到城市，而她的出生地点只是在一个州的级别）。
 
-你可以想象延伸图还能包括许多关于 Lucy 和 Alain，或其他人的其他更多的事实。例如，你可以用它来表示食物过敏（为每个过敏源增加一个顶点，并增加人与过敏源之间的一条边来指示一种过敏情况），并链接到过敏源，每个过敏源具有一组顶点用来显示哪些食物含有哪些物质。然后，你可以写一个查询，找出每个人吃什么是安全的。图表在可演化性是富有优势的：当向应用程序添加功能时，可以轻松扩展图以适应应用程序数据结构的变化。
+你可以想象该图还能延伸出许多关于 Lucy 和 Alain 的事实，或其他人的其他更多的事实。例如，你可以用它来表示食物过敏（为每个过敏源增加一个顶点，并增加人与过敏源之间的一条边来指示一种过敏情况），并链接到过敏源，每个过敏源具有一组顶点用来显示哪些食物含有哪些物质。然后，你可以写一个查询，找出每个人吃什么是安全的。图在可演化性方面是富有优势的：当你向应用程序添加功能时，可以轻松扩展图以适应程序数据结构的变化。
 
 ### Cypher 查询语言
 
-Cypher 是属性图的声明式查询语言，为 Neo4j 图形数据库而发明【37】（它是以电影 “黑客帝国” 中的一个角色来命名的，而与密码术中的密码无关【38】）。
+Cypher 是属性图的声明式查询语言，为 Neo4j 图形数据库而发明【37】（它是以电影 “黑客帝国” 中的一个角色来命名的，而与密码学中的加密算法无关【38】）。
 
 [例 2-3]() 显示了将 [图 2-5](img/fig2-5.png) 的左边部分插入图形数据库的 Cypher 查询。可以类似地添加图的其余部分，为了便于阅读而省略。每个顶点都有一个像 `USA` 或 `Idaho` 这样的符号名称，查询的其他部分可以使用这些名称在顶点之间创建边，使用箭头符号：`（Idaho） - [：WITHIN] ->（USA）` 创建一条标记为 `WITHIN` 的边，`Idaho` 为尾节点，`USA` 为头节点。
 
@@ -632,11 +632,11 @@ RETURN person.name
 
 等价地，也可以从两个 `Location` 顶点开始反向地查找。假如 `name` 属性上有索引，则可以高效地找到代表美国和欧洲的两个顶点。然后，沿着所有 `WITHIN` 入边，可以继续查找出所有在美国和欧洲的位置（州，地区，城市等）。最后，查找出那些可以由 `BORN_IN` 或 `LIVES_IN` 入边到那些位置顶点的人。
 
-通常对于声明式查询语言来说，在编写查询语句时，不需要指定执行细节：查询优化程序会自动选择预测效率最高的策略，因此你可以继续编写应用程序的其他部分。
+通常对于声明式查询语言来说，在编写查询语句时，不需要指定执行细节：查询优化程序会自动选择预测效率最高的策略，因此你可以专注于编写应用程序的其他部分。
 
 ### SQL 中的图查询
 
-[例 2-2]() 建议在关系数据库中表示图数据。但是，如果把图数据放入关系结构中，我们是否也可以使用 SQL 查询它？
+[例 2-2]() 指出，可以在关系数据库中表示图数据。但是，如果图数据已经以关系结构存储，我们是否也可以使用 SQL 查询它？
 
 答案是肯定的，但有些困难。在关系数据库中，你通常会事先知道在查询中需要哪些连接。在图查询中，你可能需要在找到待查找的顶点之前，遍历可变数量的边。也就是说，连接的数量事先并不确定。