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 [TOC]
 
-​	现今很多应用程序都是**数据密集型（data-intensive）**的，而非**计算密集型（compute-intensive）**的。因此CPU很少成为这类应用的瓶颈，更大的问题通常来自数据量、数据复杂性、以及数据的变更速度。
+​现今很多应用程序都是 **数据密集型（data-intensive）** 的，而非 **计算密集型（compute-intensive）** 的。因此CPU很少成为这类应用的瓶颈，更大的问题通常来自数据量、数据复杂性、以及数据的变更速度。
 
 数据密集型应用通常由标准组件构建而成，标准组件提供了很多通用的功能；例如，许多应用程序都需要：
 
-***数据库（database）***
+ ​- 存储数据，以便自己或其他应用程序之后能再次找到 （***（数据库（database））***）
+ ​- 记住开销昂贵操作的结果，加快读取速度（***缓存（cache）***）
+ ​- 允许用户按关键字搜索数据，或以各种方式对数据进行过滤（***搜索索引（search indexes）***）
+ -​ 向其他进程发送消息，进行异步处理（***流处理（stream processing）***）
+ - 定期处理累积的大批量数据（***批处理（batch processing）***）
 
-​	存储数据，以便自己或其他应用程序之后能再次找到
-
-***缓存（cache）***
-
-​	记住开销昂贵操作的结果，加快读取速度
-
-***搜索索引（search indexes）***
-
-​	允许用户按关键字搜索数据，或以各种方式对数据进行过滤
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-***流处理（stream processing）***
-
-​	向其他进程发送消息，进行异步处理
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-***批处理（batch processing）***
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-​	定期处理累积的大批量数据
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-​	如果这些功能听上去平淡无奇，那是因为这些**数据系统（data system）**是非常成功的抽象：我们一直不假思索地使用它们并习以为常。绝大多数工程师不会幻想从零开始编写存储引擎，因为在开发应用时，数据库已经是足够完美的工具了。
+​如果这些功能听上去平淡无奇，那是因为这些 **数据系统（data system）** 是非常成功的抽象：我们一直不假思索地使用它们并习以为常。绝大多数工程师不会幻想从零开始编写存储引擎，因为在开发应用时，数据库已经是足够完美的工具了。
 
 ​	但现实没有这么简单。不同的应用有着不同的需求，因而数据库系统也是百花齐放，有着各式各样的特性。实现缓存有很多种手段，创建搜索索引也有好几种方法，诸如此类。因此在开发应用前，我们依然有必要先弄清楚最适合手头工作的工具和方法。而且当单个工具解决不了你的问题时，组合使用这些工具可能还是有些难度的。
 
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 1. 发布推文时，只需将新推文插入全局推文集合即可。当一个用户请求自己的主页时间线时，首先查找他关注的所有人，查询这些被关注用户发布的推文并按时间顺序合并。在如[图1-2](img/fig1-2.png)所示的关系型数据库中，可以编写这样的查询：
 
     ```sql
-    SELECT tweets.*, users.* 
-      FROM tweets 
-      JOIN users   ON tweets.sender_id = users.id 
-      JOIN follows ON follows.followee_id = users.id 
+    SELECT tweets.*, users.*
+      FROM tweets
+      JOIN users   ON tweets.sender_id = users.id
+      JOIN follows ON follows.followee_id = users.id
       WHERE follows.follower_id = current_user
     ```
     ![](img/fig1-2.png)
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-| [第一部分：数据系统基础](part-i.md) | [设计数据密集型应用](README.md) | [第二章：数据模型与查询语言](ch2.md) |
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