From 34cf686f62e65606827a5f9cca7e0fef70de785d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Fri, 29 Dec 2023 00:18:41 +0800 Subject: [PATCH 1/9] Add english annotate for special term Add english annotate for special term --- ch1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch1.md b/ch1.md index 97de01ff..5b37ea64 100644 --- a/ch1.md +++ b/ch1.md @@ -239,7 +239,7 @@ > #### 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（效果称为尾部延迟放大（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，你都会计算出该视窗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。 > From ed7e4bb303ca98370b6626b5607c78fd2aaef18e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Sat, 30 Dec 2023 22:35:42 +0800 Subject: [PATCH 2/9] Update ch2.md Refine the sentences --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index c577b53a..5dce30e9 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。没有特定的框架对 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。 From 218bbc4206da93743562f2b4701e74f5d459df4f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Sun, 31 Dec 2023 14:50:53 +0800 Subject: [PATCH 3/9] Update ch2.md Refine sentences --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index 5dce30e9..bd333178 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。没有特定的框架对 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。 +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。没有特定的框架须遵守对 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。 From 058a3077785cb56064ad3cff01044ae3a6a39440 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Sun, 31 Dec 2023 18:53:03 +0800 Subject: [PATCH 4/9] Update ch2.md Refine sentence for more comprehensible in Chinese --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index bd333178..e60a1935 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。 -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，这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】。 From 687ac2dd7f42dbeb313c47a25e2b84a7c96d0021 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Mon, 1 Jan 2024 13:50:21 +0800 Subject: [PATCH 5/9] Update ch2.md Refine sentence for more comprehensible in Chinese --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index e60a1935..38c4fa8e 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。 -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 的用途并非专垄于分布式查询执行上。 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】。 From e41cc53feb6612991d5bfa0688556ee3dca5a7a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Mon, 1 Jan 2024 19:55:11 +0800 Subject: [PATCH 6/9] Update ch2.md Refine sentence for more comprehensible in Chinese --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index 38c4fa8e..e38cddb9 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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】）。 -[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** From 763a91eb4d4761a29f4d133cf9dab1d198702f8d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Sat, 6 Jan 2024 18:59:30 +0800 Subject: [PATCH 7/9] Update ch2.md Refine the sentences --- ch2.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index e38cddb9..3710636b 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。 -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 的用途并非专垄于分布式查询执行上。 +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】。 From a11af1958956a89346d15a5226f6716dfe568a26 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Mon, 8 Jan 2024 20:33:56 +0800 Subject: [PATCH 8/9] Update ch2.md Refine sentences as advices --- ch2.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/ch2.md b/ch2.md index 3710636b..24db8540 100644 --- a/ch2.md +++ b/ch2.md @@ -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。没有特定的框架须遵守对 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。 +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。 @@ -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。 -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，这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。 +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】。 From d99fc5a9faa9461c24442cd61b624dfd65afb5d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Mon, 8 Jan 2024 20:35:13 +0800 Subject: [PATCH 9/9] Update ch1.md Refine sentences as advices --- ch1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch1.md b/ch1.md index 5b37ea64..92cf5ead 100644 --- a/ch1.md +++ b/ch1.md @@ -239,7 +239,7 @@ > #### 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（tail latency amplification）【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，你都会计算出该视窗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。 >