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part-ii.md

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 如果在世界各地都有用户，你也许会考虑在全球范围部署多个服务器，从而每个用户可以从地理上最近的数据中心获取服务，避免了等待网络数据包穿越半个世界。
 
-### 伸缩至更高的载荷
+## 伸缩至更高的载荷
 
 如果你需要的只是伸缩至更高的**载荷（load）**，最简单的方法就是购买更强大的机器（有时称为**垂直伸缩（vertical scaling）**或**向上伸缩（scale up）**）。许多处理器，内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接，快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种 **共享内存架构（shared-memory architecture）** 中，所有的组件都可以看作一台单独的机器[^i]。
 
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 [^ii]: 网络附属存储（Network Attached Storage, NAS），或**存储区网络（Storage Area Network, SAN）**
 
-#### 无共享架构
+### 无共享架构
 
 相比之下，**无共享架构（shared-nothing architecture）**（有时称为**水平伸缩（horizontal scale）** 或**向外伸缩（scale out）**）已经相当普及。在这种架构中，运行数据库软件的每台机器/虚拟机都称为**节点（node）**。每个节点只使用各自的处理器，内存和磁盘。节点之间的任何协调，都是在软件层面使用传统网络实现的。
 

part-iii.md

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 本书的最后一部分，会研究将多个不同数据系统（可能有着不同数据模型，并针对不同的访问模式进行优化）集成为一个协调一致的应用架构时，会遇到的问题。软件供应商经常会忽略这一方面的生态建设，并声称他们的产品能够满足你的所有需求。在现实世界中，集成不同的系统是实际应用中最重要的事情之一。
 
-## 记录和衍生数据系统
+## 记录系统和衍生数据系统
 
 从高层次上看，存储和处理数据的系统可以分为两大类：
 
-#### 记录系统（System of record）
+***记录系统（System of record）***
 
-**记录系统**，也被称为**真相源（source of truth）**，持有数据的权威版本。当新的数据进入时（例如，用户输入）首先会记录在这里。每个事实正正好好表示一次（表示通常是**标准化的（normalized）**）。如果其他系统和**记录系统**之间存在任何差异，那么记录系统中的值是正确的（根据定义）。
+**记录系统**，也被称为**真相源（source of truth）**，持有数据的权威版本。当新的数据进入时（例如，用户输入）首先会记录在这里。每个事实正正好好表示一次（表示通常是**正规化的（normalized）**）。如果其他系统和**记录系统**之间存在任何差异，那么记录系统中的值是正确的（根据定义）。
 
-#### 衍生数据系统（Derived data systems）
+***衍生数据系统（Derived data systems）***
 
 **衍生系统**中的数据，通常是另一个系统中的现有数据以某种方式进行转换或处理的结果。如果丢失衍生数据，可以从原始来源重新创建。典型的例子是**缓存（cache）**：如果数据在缓存中，就可以由缓存提供服务；如果缓存不包含所需数据，则降级由底层数据库提供。非规范化的值，索引和物化视图亦属此类。在推荐系统中，预测汇总数据通常衍生自用户日志。