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@ -239,7 +239,7 @@
> #### 实践中的百分位点 > #### 实践中的百分位点
> >
> 在多重调用的后端服务里，高百分位数变得特别重要。即使并行调用，最终用户请求仍然需要等待最慢的并行调用完成。如 [图 1-5](img/fig1-5.png) 所示，只需要一个缓慢的调用就可以使整个最终用户请求变慢。即使只有一小部分后端调用速度较慢，如果最终用户请求需要多个后端调用，则获得较慢调用的机会也会增加，因此较高比例的最终用户请求速度会变慢（效果称为尾部延迟放大【24】）。 > 在多重调用的后端服务里，高百分位数变得特别重要。即使并行调用，最终用户请求仍然需要等待最慢的并行调用完成。如 [图 1-5](img/fig1-5.png) 所示，只需要一个缓慢的调用就可以使整个最终用户请求变慢。即使只有一小部分后端调用速度较慢，如果最终用户请求需要多个后端调用，则获得较慢调用的机会也会增加，因此较高比例的最终用户请求速度会变慢（该效果称为尾部延迟放大，即 tail latency amplification【24】）。
> >
> 如果你想将响应时间百分点添加到你的服务的监视仪表板，则需要持续有效地计算它们。例如，你可以使用滑动窗口来跟踪连续10分钟内的请求响应时间。每一分钟，你都会计算出该窗口中的响应时间中值和各种百分数，并将这些度量值绘制在图上。 > 如果你想将响应时间百分点添加到你的服务的监视仪表板，则需要持续有效地计算它们。例如，你可以使用滑动窗口来跟踪连续10分钟内的请求响应时间。每一分钟，你都会计算出该窗口中的响应时间中值和各种百分数，并将这些度量值绘制在图上。
> >

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ch2.md
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@ -116,7 +116,7 @@
} }
``` ```
有一些开发人员认为 JSON 模型减少了应用程序代码和存储层之间的阻抗不匹配。不过，正如我们将在 [第四章](ch4.md) 中看到的那样，JSON 作为数据编码格式也存在问题。缺乏一个模式往往被认为是一个优势；我们将在 “[文档模型中的模式灵活性](#文档模型中的模式灵活性)” 中讨论这个问题。 有一些开发人员认为 JSON 模型减少了应用程序代码和存储层之间的阻抗不匹配。不过，正如我们将在 [第四章](ch4.md) 中看到的那样，JSON 作为数据编码格式也存在问题。无模式对 JSON 模型来说往往被认为是一个优势；我们将在 “[文档模型中的模式灵活性](#文档模型中的模式灵活性)” 中讨论这个问题。
JSON 表示比 [图 2-1](img/fig2-1.png) 中的多表模式具有更好的 **局部性（locality）**。如果在前面的关系型示例中获取简介，那需要执行多个查询（通过 `user_id` 查询每个表），或者在 User 表与其下属表之间混乱地执行多路连接。而在 JSON 表示中，所有相关信息都在同一个地方，一个查询就足够了。 JSON 表示比 [图 2-1](img/fig2-1.png) 中的多表模式具有更好的 **局部性（locality）**。如果在前面的关系型示例中获取简介，那需要执行多个查询（通过 `user_id` 查询每个表），或者在 User 表与其下属表之间混乱地执行多路连接。而在 JSON 表示中，所有相关信息都在同一个地方，一个查询就足够了。
@ -276,7 +276,7 @@ UPDATE users SET first_name = substring_index(name, ' ', 1); -- MySQL
文档通常以单个连续字符串形式进行存储，编码为 JSON、XML 或其二进制变体（如 MongoDB 的 BSON）。如果应用程序经常需要访问整个文档（例如，将其渲染至网页），那么存储局部性会带来性能优势。如果将数据分割到多个表中（如 [图 2-1](img/fig2-1.png) 所示），则需要进行多次索引查找才能将其全部检索出来，这可能需要更多的磁盘查找并花费更多的时间。 文档通常以单个连续字符串形式进行存储，编码为 JSON、XML 或其二进制变体（如 MongoDB 的 BSON）。如果应用程序经常需要访问整个文档（例如，将其渲染至网页），那么存储局部性会带来性能优势。如果将数据分割到多个表中（如 [图 2-1](img/fig2-1.png) 所示），则需要进行多次索引查找才能将其全部检索出来，这可能需要更多的磁盘查找并花费更多的时间。
局部性仅仅适用于同时需要文档绝大部分内容的情况。数据库通常需要加载整个文档，即使只访问其中的一小部分，这对于大型文档来说是很浪费的。更新文档时，通常需要整个重写。只有不改变文档大小的修改才可以容易地原地执行。因此，通常建议保持相对小的文档，并避免增加文档大小的写入【9】。这些性能限制大大减少了文档数据库的实用场景。 局部性仅仅适用于同时需要文档绝大部分内容的情况。即使只访问文档其中的一小部分，数据库通常需要加载整个文档，对于大型文档来说这种加载行为是很浪费的。更新文档时，通常需要整个重写。只有不改变文档大小的修改才可以容易地原地执行。因此，通常建议保持相对小的文档，并避免增加文档大小的写入【9】。这些性能限制大大减少了文档数据库的实用场景。
值得指出的是，为了局部性而分组集合相关数据的想法并不局限于文档模型。例如，Google 的 Spanner 数据库在关系数据模型中提供了同样的局部性属性，允许模式声明一个表的行应该交错（嵌套）在父表内【27】。Oracle 类似地允许使用一个称为 **多表索引集群表（multi-table index cluster tables）** 的类似特性【28】。Bigtable 数据模型（用于 Cassandra 和 HBase）中的 **列族（column-family）** 概念与管理局部性的目的类似【29】。 值得指出的是，为了局部性而分组集合相关数据的想法并不局限于文档模型。例如，Google 的 Spanner 数据库在关系数据模型中提供了同样的局部性属性，允许模式声明一个表的行应该交错（嵌套）在父表内【27】。Oracle 类似地允许使用一个称为 **多表索引集群表（multi-table index cluster tables）** 的类似特性【28】。Bigtable 数据模型（用于 Cassandra 和 HBase）中的 **列族（column-family）** 概念与管理局部性的目的类似【29】。
@ -488,7 +488,7 @@ db.observations.mapReduce(function map() {
map 和 reduce 函数在功能上有所限制：它们必须是 **纯** 函数，这意味着它们只使用传递给它们的数据作为输入，它们不能执行额外的数据库查询，也不能有任何副作用。这些限制允许数据库以任何顺序运行任何功能，并在失败时重新运行它们。然而，map 和 reduce 函数仍然是强大的：它们可以解析字符串、调用库函数、执行计算等等。 map 和 reduce 函数在功能上有所限制：它们必须是 **纯** 函数，这意味着它们只使用传递给它们的数据作为输入，它们不能执行额外的数据库查询，也不能有任何副作用。这些限制允许数据库以任何顺序运行任何功能，并在失败时重新运行它们。然而，map 和 reduce 函数仍然是强大的：它们可以解析字符串、调用库函数、执行计算等等。
MapReduce 是一个相当底层的编程模型，用于计算机集群上的分布式执行。像 SQL 这样的更高级的查询语言可以用一系列的 MapReduce 操作来实现（见 [第十章](ch10.md)），但是也有很多不使用 MapReduce 的分布式 SQL 实现。请注意，SQL 中没有任何内容限制它在单个机器上运行，而 MapReduce 在分布式查询执行上没有垄断权。 MapReduce 是一个相当底层的编程模型，用于计算机集群上的分布式执行。像 SQL 这样的更高级的查询语言可以用一系列的 MapReduce 操作来实现（见 [第十章](ch10.md)），但是也有很多不使用 MapReduce 的分布式 SQL 实现。須注意，SQL 并没有限制它只能在单一机器上运行，而 MapReduce 也并没有垄断所有的分布式查询执行。
能够在查询中使用 JavaScript 代码是高级查询的一个重要特性，但这不限于 MapReduce，一些 SQL 数据库也可以用 JavaScript 函数进行扩展【34】。 能够在查询中使用 JavaScript 代码是高级查询的一个重要特性，但这不限于 MapReduce，一些 SQL 数据库也可以用 JavaScript 函数进行扩展【34】。
@ -594,7 +594,7 @@ CREATE INDEX edges_heads ON edges (head_vertex);
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】）。 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。 [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。你可以以类似的方式把图的剩余部分添加进去，但这里为了文章可閱读性而省略这部分的示例。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。
**例 2-3 将图 2-5 中的数据子集表示为 Cypher 查询** **例 2-3 将图 2-5 中的数据子集表示为 Cypher 查询**