From 99bda7aa573a3ef53417fb91c3b085702d3bbb7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Gang Yin <1246410+yingang@users.noreply.github.com> Date: Tue, 9 Jan 2024 10:18:04 +0800 Subject: [PATCH] update zh-tw content and PR list --- README.md | 3 ++- zh-tw/README.md | 3 ++- zh-tw/ch1.md | 2 +- zh-tw/ch2.md | 8 ++++---- 4 files changed, 9 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 3aabdfa..3544a7c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -150,7 +150,8 @@ | ISSUE & Pull Requests | USER | Title | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -| [336](https://github.com/Vonng/ddia/pull/336) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 优化一处翻译 | +| [340](https://github.com/Vonng/ddia/pull/340) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch2: 优化多处翻译 | +| [338](https://github.com/Vonng/ddia/pull/338) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 优化一处翻译 | | [335](https://github.com/Vonng/ddia/pull/335) | [@kimi0230](https://github.com/kimi0230) | 修正一处繁体中文错误 | | [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一处繁体中文错误 | | [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一处翻译错误 | diff --git a/zh-tw/README.md b/zh-tw/README.md index e9b112e..d9b70ae 100644 --- a/zh-tw/README.md +++ b/zh-tw/README.md @@ -150,7 +150,8 @@ | ISSUE & Pull Requests | USER | Title | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -| [336](https://github.com/Vonng/ddia/pull/336) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 最佳化一處翻譯 | +| [340](https://github.com/Vonng/ddia/pull/340) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch2: 最佳化多處翻譯 | +| [338](https://github.com/Vonng/ddia/pull/338) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 最佳化一處翻譯 | | [335](https://github.com/Vonng/ddia/pull/335) | [@kimi0230](https://github.com/kimi0230) | 修正一處繁體中文錯誤 | | [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一處繁體中文錯誤 | | [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一處翻譯錯誤 | diff --git a/zh-tw/ch1.md b/zh-tw/ch1.md index 2660acd..c316e2e 100644 --- a/zh-tw/ch1.md +++ b/zh-tw/ch1.md @@ -239,7 +239,7 @@ > #### 實踐中的百分位點 > -> 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（效果稱為尾部延遲放大【24】）。 +> 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（該效果稱為尾部延遲放大，即 tail latency amplification【24】）。 > > 如果你想將響應時間百分點新增到你的服務的監視儀表板，則需要持續有效地計算它們。例如，你可以使用滑動視窗來跟蹤連續10分鐘內的請求響應時間。每一分鐘，你都會計算出該視窗中的響應時間中值和各種百分數，並將這些度量值繪製在圖上。 > diff --git a/zh-tw/ch2.md b/zh-tw/ch2.md index 1ceec71..739216b 100644 --- a/zh-tw/ch2.md +++ b/zh-tw/ch2.md @@ -116,7 +116,7 @@ } ``` -有一些開發人員認為 JSON 模型減少了應用程式程式碼和儲存層之間的阻抗不匹配。不過，正如我們將在 [第四章](ch4.md) 中看到的那樣，JSON 作為資料編碼格式也存在問題。缺乏一個模式往往被認為是一個優勢；我們將在 “[文件模型中的模式靈活性](#文件模型中的模式靈活性)” 中討論這個問題。 +有一些開發人員認為 JSON 模型減少了應用程式程式碼和儲存層之間的阻抗不匹配。不過，正如我們將在 [第四章](ch4.md) 中看到的那樣，JSON 作為資料編碼格式也存在問題。無模式對 JSON 模型來說往往被認為是一個優勢；我們將在 “[文件模型中的模式靈活性](#文件模型中的模式靈活性)” 中討論這個問題。 JSON 表示比 [圖 2-1](../img/fig2-1.png) 中的多表模式具有更好的 **區域性（locality）**。如果在前面的關係型示例中獲取簡介，那需要執行多個查詢（透過 `user_id` 查詢每個表），或者在 User 表與其下屬表之間混亂地執行多路連線。而在 JSON 表示中，所有相關資訊都在同一個地方，一個查詢就足夠了。 @@ -276,7 +276,7 @@ UPDATE users SET first_name = substring_index(name, ' ', 1); -- MySQL 文件通常以單個連續字串形式進行儲存，編碼為 JSON、XML 或其二進位制變體（如 MongoDB 的 BSON）。如果應用程式經常需要訪問整個文件（例如，將其渲染至網頁），那麼儲存區域性會帶來效能優勢。如果將資料分割到多個表中（如 [圖 2-1](../img/fig2-1.png) 所示），則需要進行多次索引查詢才能將其全部檢索出來，這可能需要更多的磁碟查詢並花費更多的時間。 -區域性僅僅適用於同時需要文件絕大部分內容的情況。資料庫通常需要載入整個文件，即使只訪問其中的一小部分，這對於大型文件來說是很浪費的。更新文件時，通常需要整個重寫。只有不改變文件大小的修改才可以容易地原地執行。因此，通常建議保持相對小的文件，並避免增加文件大小的寫入【9】。這些效能限制大大減少了文件資料庫的實用場景。 +區域性僅僅適用於同時需要文件絕大部分內容的情況。即使只訪問文件其中的一小部分，資料庫通常需要載入整個文件，對於大型文件來說這種載入行為是很浪費的。更新文件時，通常需要整個重寫。只有不改變文件大小的修改才可以容易地原地執行。因此，通常建議保持相對小的文件，並避免增加文件大小的寫入【9】。這些效能限制大大減少了文件資料庫的實用場景。 值得指出的是，為了區域性而分組集合相關資料的想法並不侷限於文件模型。例如，Google 的 Spanner 資料庫在關係資料模型中提供了同樣的區域性屬性，允許模式宣告一個表的行應該交錯（巢狀）在父表內【27】。Oracle 類似地允許使用一個稱為 **多表索引叢集表（multi-table index cluster tables）** 的類似特性【28】。Bigtable 資料模型（用於 Cassandra 和 HBase）中的 **列族（column-family）** 概念與管理區域性的目的類似【29】。 @@ -488,7 +488,7 @@ db.observations.mapReduce(function map() { map 和 reduce 函式在功能上有所限制：它們必須是 **純** 函式，這意味著它們只使用傳遞給它們的資料作為輸入，它們不能執行額外的資料庫查詢，也不能有任何副作用。這些限制允許資料庫以任何順序執行任何功能，並在失敗時重新執行它們。然而，map 和 reduce 函式仍然是強大的：它們可以解析字串、呼叫庫函式、執行計算等等。 -MapReduce 是一個相當底層的程式設計模型，用於計算機叢集上的分散式執行。像 SQL 這樣的更高階的查詢語言可以用一系列的 MapReduce 操作來實現（見 [第十章](ch10.md)），但是也有很多不使用 MapReduce 的分散式 SQL 實現。請注意，SQL 中沒有任何內容限制它在單個機器上執行，而 MapReduce 在分散式查詢執行上沒有壟斷權。 +MapReduce 是一個相當底層的程式設計模型，用於計算機叢集上的分散式執行。像 SQL 這樣的更高階的查詢語言可以用一系列的 MapReduce 操作來實現（見 [第十章](ch10.md)），但是也有很多不使用 MapReduce 的分散式 SQL 實現。須注意，SQL 並沒有限制它只能在單一機器上執行，而 MapReduce 也並沒有壟斷所有的分散式查詢執行。 能夠在查詢中使用 JavaScript 程式碼是高階查詢的一個重要特性，但這不限於 MapReduce，一些 SQL 資料庫也可以用 JavaScript 函式進行擴充套件【34】。 @@ -594,7 +594,7 @@ CREATE INDEX edges_heads ON edges (head_vertex); Cypher 是屬性圖的宣告式查詢語言，為 Neo4j 圖形資料庫而發明【37】（它是以電影 “駭客帝國” 中的一個角色來命名的，而與密碼學中的加密演算法無關【38】）。 -[例 2-3]() 顯示了將 [圖 2-5](../img/fig2-5.png) 的左邊部分插入圖形資料庫的 Cypher 查詢。可以類似地新增圖的其餘部分，為了便於閱讀而省略。每個頂點都有一個像 `USA` 或 `Idaho` 這樣的符號名稱，查詢的其他部分可以使用這些名稱在頂點之間建立邊，使用箭頭符號：`（Idaho） - [：WITHIN] ->（USA）` 建立一條標記為 `WITHIN` 的邊，`Idaho` 為尾節點，`USA` 為頭節點。 +[例 2-3]() 顯示了將 [圖 2-5](../img/fig2-5.png) 的左邊部分插入圖形資料庫的 Cypher 查詢。你可以以類似的方式把圖的剩餘部分新增進去，但這裡為了文章可閱讀性而省略這部分的示例。每個頂點都有一個像 `USA` 或 `Idaho` 這樣的符號名稱，查詢的其他部分可以使用這些名稱在頂點之間建立邊，使用箭頭符號：`（Idaho） - [：WITHIN] ->（USA）` 建立一條標記為 `WITHIN` 的邊，`Idaho` 為尾節點，`USA` 為頭節點。 **例 2-3 將圖 2-5 中的資料子集表示為 Cypher 查詢**