Merge branch 'master' of https://github.com/yingang/ddia

ch2.md

@@ -236,7 +236,7 @@ CODASYL中的查询是通过利用遍历记录列和跟随访问路径表在数
 
 我们没有办法说哪种数据模型更有助于简化应用代码，因为它取决于数据项之间的关系种类。对高度关联的数据而言，文档模型是极其糟糕的，关系模型是可以接受的，而选用图形模型（参见“[图数据模型](#图数据模型)”）是最自然的。
 
-#### 文档模型中的架构灵活性
+#### 文档模型中的模式灵活性
 
 大多数文档数据库以及关系数据库中的JSON支持都不会强制文档中的数据采用何种模式。关系数据库的XML支持通常带有可选的模式验证。没有模式意味着可以将任意的键和值添加到文档中，并且当读取时，客户端对无法保证文档可能包含的字段。
 

ch4.md

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 [TOC]
 
-应用程序不可避免地随时间而变化。新产品的推出，对需求的深入理解，或者商业环境的变化，总会伴随着**功能（feature）** 的增增改改。[第一章](ch1.md)介绍了[**可演化性(evolvability)**](ch1.md#可演化性：拥抱变化)的概念：应该尽力构建能灵活适应变化的系统（参阅“[可演化性：拥抱变化]()”）。
+应用程序不可避免地随时间而变化。新产品的推出，对需求的深入理解，或者商业环境的变化，总会伴随着**功能（feature）** 的增增改改。[第一章](ch1.md)介绍了**可演化性(evolvability)**的概念：应该尽力构建能灵活适应变化的系统（参阅“[可演化性：拥抱变化](ch1.md#可演化性：拥抱变化)”）。
 
 在大多数情况下，修改应用程序的功能也意味着需要更改其存储的数据：可能需要使用新的字段或记录类型，或者以新方式展示现有数据。
 
-我们在[第二章](ch2.md)讨论的数据模型有不同的方法来应对这种变化。关系数据库通常假定数据库中的所有数据都遵循一个模式：尽管可以更改该模式（通过模式迁移，即`ALTER`语句），但是在任何时间点都有且仅有一个正确的模式。相比之下，**读时模式（schema-on-read）**（或 **无模式（schemaless）**）数据库不会强制一个模式，因此数据库可以包含在不同时间写入的新老数据格式的混合（参阅 “文档模型中的模式灵活性” ）。
+我们在[第二章](ch2.md)讨论的数据模型有不同的方法来应对这种变化。关系数据库通常假定数据库中的所有数据都遵循一个模式：尽管可以更改该模式（通过模式迁移，即`ALTER`语句），但是在任何时间点都有且仅有一个正确的模式。相比之下，**读时模式（schema-on-read）**（或 **无模式（schemaless）**）数据库不会强制一个模式，因此数据库可以包含在不同时间写入的新老数据格式的混合（参阅 “[文档模型中的模式灵活性](ch2.md#文档模型中的模式灵活性)” ）。
 
 当数据**格式（format）** 或**模式（schema）** 发生变化时，通常需要对应用程序代码进行相应的更改（例如，为记录添加新字段，然后修改程序开始读写该字段）。但在大型应用程序中，代码变更通常不会立即完成：
 
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 向前兼容性可能会更棘手，因为旧版的程序需要忽略新版数据格式中新增的部分。
 
-本章中将介绍几种编码数据的格式，包括 JSON，XML，Protocol Buffers，Thrift和Avro。尤其将关注这些格式如何应对模式变化，以及它们如何对新旧代码数据需要共存的系统提供支持。然后将讨论如何使用这些格式进行数据存储和通信：在Web服务中，**具象状态传输（REST）**和**远程过程调用（RPC）**，以及**消息传递系统**（如Actor和消息队列）。
+本章中将介绍几种编码数据的格式，包括 JSON，XML，Protocol Buffers，Thrift和Avro。尤其将关注这些格式如何应对模式变化，以及它们如何对新旧代码数据需要共存的系统提供支持。然后将讨论如何使用这些格式进行数据存储和通信：在Web服务中，**表述性状态传递（REST）**和**远程过程调用（RPC）**，以及**消息传递系统**（如Actor和消息队列）。
 
 ## 编码数据的格式