优化 统一名称为“衍生数据” 派生数据 > 衍生数据 ，参考既有翻译，用这个更准确一些

SUMMARY.md

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     * [第七章：事务](ch7.md)
     * [第八章：分布式系统的麻烦](ch8.md)
     * [第九章：一致性与共识](ch9.md)
-* [第三部分：派生数据](part-iii.md)
+* [第三部分：衍生数据](part-iii.md)
     * [第十章：批处理](ch10.md)
     * [第十一章：流处理](ch11.md)
     * [第十二章：数据系统的未来](ch12.md)

ch11.md

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 #### 变更数据捕获的实现
 
-​	我们可以将日志消费者叫做**衍生数据系统**，正如在第三部分的[介绍](part-iii.md)中所讨论的：存储在搜索索引和数据仓库中的数据，只是**记录系统**数据的额外视图。变更数据捕获是一种机制，可确保对记录系统所做的所有更改都反映在派生数据系统中，以便派生系统具有数据的准确副本。
+​	我们可以将日志消费者叫做**衍生数据系统**，正如在第三部分的[介绍](part-iii.md)中所讨论的：存储在搜索索引和数据仓库中的数据，只是**记录系统**数据的额外视图。变更数据捕获是一种机制，可确保对记录系统所做的所有更改都反映在衍生数据系统中，以便衍生系统具有数据的准确副本。
 
 ​	从本质上说，变更数据捕获使得一个数据库成为领导者（被捕获变化的数据库），并将其他组件变为追随者。基于日志的消息代理非常适合从源数据库传输变更事件，因为它保留了消息的顺序（避免了[图11-2](img/fig11-2.png)的重新排序问题）。
 

ch2.md

@@ -144,7 +144,7 @@ JSON表示比[图2-1](img/fig2-1.png)中的多表模式具有更好的**局部
 
 [^ii]: 关于关系模型的文献区分了几种不同的规范形式，但这些区别几乎没有实际意义。一个经验法则是，如果重复存储了可以存储在一个地方的值，则模式就不是**规范化（normalized）**的。
 
-> 数据库管理员和开发人员喜欢争论规范化和非规范化，让我们暂时保留判断吧。在本书的[第三部分](part-iii.md)，我们将回到这个话题，探讨系统的方法用以处理缓存，非规范化和派生数据。
+> 数据库管理员和开发人员喜欢争论规范化和非规范化，让我们暂时保留判断吧。在本书的[第三部分](part-iii.md)，我们将回到这个话题，探讨系统的方法用以处理缓存，非规范化和衍生数据。
 
 不幸的是，对这些数据进行规范化需要多对一的关系（许多人生活在一个特定的地区，许多人在一个特定的行业工作），这与文档模型不太吻合。在关系数据库中，通过ID来引用其他表中的行是正常的，因为连接很容易。在文档数据库中，一对多树结构没有必要用连接，对连接的支持通常很弱[^iii]。
 

glossary.md

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-### 派生数据（derived data）
+### 衍生数据（derived data）
 
-一种数据集，根据其他数据通过可重复运行的流程创建。必要时，你可以运行该流程再次创建派生数据。派生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的派生数据有索引、缓存和物化视图。参见第三部分的介绍。
+一种数据集，根据其他数据通过可重复运行的流程创建。必要时，你可以运行该流程再次创建衍生数据。衍生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的衍生数据有索引、缓存和物化视图。参见第三部分的介绍。