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fix issues in ch2 - ch9 and glossary

ch2.md

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 * 关系模型不能很好地支持一些特殊的查询操作
 * 受挫于关系模型的限制性，渴望一种更具多动态性与表现力的数据模型【5】
 
-不同的应用程序有不同的需求，一个用例的最佳技术选择可能不同于另一个用例的最佳技术选择。因此，在可预见的未来，关系数据库似乎可能会继续与各种非关系数据库一起使用 - 这种想法有时也被称为**混合持久化（polyglot persistence）**
+不同的应用程序有不同的需求，一个用例的最佳技术选择可能不同于另一个用例的最佳技术选择。因此，在可预见的未来，关系数据库似乎可能会继续与各种非关系数据库一起使用 - 这种想法有时也被称为**混合持久化（polyglot persistence）**。
 
 ### 对象关系不匹配
 
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 * 第三种选择是将职业，教育和联系信息编码为JSON或XML文档，将其存储在数据库的文本列中，并让应用程序解析其结构和内容。这种配置下，通常不能使用数据库来查询该编码列中的值。
 
 对于一个像简历这样自包含文档的数据结构而言，JSON表示是非常合适的：参见[例2-1]()。JSON比XML更简单。面向文档的数据库（如MongoDB 【9】，RethinkDB 【10】，CouchDB 【11】和Espresso【12】）支持这种数据模型。
+
 **例2-1. 用JSON文档表示一个LinkedIn简介**
 
 ```json

ch3.md

@@ -293,7 +293,7 @@ LSM树可以被压缩得更好，因此经常比B树在磁盘上产生更小的
 
 B树的一个优点是每个键只存在于索引中的一个位置，而日志结构化的存储引擎可能在不同的段中有相同键的多个副本。这个方面使得B树在想要提供强大的事务语义的数据库中很有吸引力：在许多关系数据库中，事务隔离是通过在键范围上使用锁来实现的，在B树索引中，这些锁可以直接连接到树【5】。在[第7章](ch7.md)中，我们将更详细地讨论这一点。
 
-B树在数据库体系结构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载提供始终如一的良好性能，所以它们不可能很快就会消失。在新的数据存储中，日志结构化索引变得越来越流行。没有快速和容易的规则来确定哪种类型的存储引擎对你的场景更好，所以值得进行一些经验上的测试
+B树在数据库体系结构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载提供始终如一的良好性能，所以它们不可能很快就会消失。在新的数据存储中，日志结构化索引变得越来越流行。没有快速和容易的规则来确定哪种类型的存储引擎对你的场景更好，所以值得进行一些经验上的测试。
 
 ### 其他索引结构
 

ch4.md

@@ -380,7 +380,7 @@ Web以这种方式工作：客户（Web浏览器）向Web服务器发出请求
 
 Web浏览器不是唯一的客户端类型。例如，在移动设备或桌面计算机上运行的本地应用程序也可以向服务器发出网络请求，并且在Web浏览器内运行的客户端JavaScript应用程序可以使用XMLHttpRequest成为HTTP客户端（该技术被称为Ajax 【30】）。在这种情况下，服务器的响应通常不是用于显示给人的HTML，而是用于便于客户端应用程序代码（如JSON）进一步处理的编码数据。尽管HTTP可能被用作传输协议，但顶层实现的API是特定于应用程序的，客户端和服务器需要就该API的细节达成一致。
 
-此外，服务器本身可以是另一个服务的客户端（例如，典型的Web应用服务器充当数据库的客户端）。这种方法通常用于将大型应用程序按照功能区域分解为较小的服务，这样当一个服务需要来自另一个服务的某些功能或数据时，就会向另一个服务发出请求。这种构建应用程序的方式传统上被称为 **面向服务的体系结构（service-oriented architecture，SOA）** ，最近被改进和更名为 **微服务架构 ** 【31,32】。
+此外，服务器本身可以是另一个服务的客户端（例如，典型的Web应用服务器充当数据库的客户端）。这种方法通常用于将大型应用程序按照功能区域分解为较小的服务，这样当一个服务需要来自另一个服务的某些功能或数据时，就会向另一个服务发出请求。这种构建应用程序的方式传统上被称为**面向服务的体系结构（service-oriented architecture，SOA）**，最近被改进和更名为**微服务架构**【31,32】。
 
 在某些方面，服务类似于数据库：它们通常允许客户端提交和查询数据。但是，虽然数据库允许使用我们在第2章	中讨论的查询语言进行任意查询，但是服务公开了一个特定于应用程序的API，它只允许由服务的业务逻辑（应用程序代码）预定的输入和输出【33】。这种限制提供了一定程度的封装：服务可以对客户可以做什么和不可以做什么施加细粒度的限制。
 

ch6.md

@@ -107,7 +107,7 @@
 
 ​	如今，大多数数据系统无法自动补偿这种高度偏斜的负载，因此应用程序有责任减少偏斜。例如，如果一个主键被认为是非常火爆的，一个简单的方法是在主键的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就可以将主键分散为100种不同的主键,从而存储在不同的分区中。
 
-​	然而，将主键进行分割之后，任何读取都必须要做额外的工作，因为他们必须从所有100个主键分布中读取数据并将其合并。此技术还需要额外的记录：只需要对少量热点附加随机数;对于写入吞吐量低的绝大多数主键来是不必要的开销。因此，您还需要一些方法来跟踪哪些键需要被分割。
+​	然而，将主键进行分割之后，任何读取都必须要做额外的工作，因为他们必须从所有100个主键分布中读取数据并将其合并。此技术还需要额外的记录：只需要对少量热点附加随机数;对于写入吞吐量低的绝大多数主键来说是不必要的开销。因此，您还需要一些方法来跟踪哪些键需要被分割。
 
 ​	也许在将来，数据系统将能够自动检测和补偿偏斜的工作负载；但现在，您需要自己来权衡。
 
@@ -123,7 +123,7 @@
 
 ​	次级索引的问题是它们不能整齐地映射到分区。有两种用二级索引对数据库进行分区的方法：**基于文档的分区（document-based）**和**基于关键词（term-based）的分区**。
 
-### 按文档的二级索引
+### 基于文档的二级索引进行分区
 
 ​	假设你正在经营一个销售二手车的网站（如[图6-4](img/fig6-4.png)所示）。 每个列表都有一个唯一的ID——称之为文档ID——并且用文档ID对数据库进行分区（例如，分区0中的ID 0到499，分区1中的ID 500到999等）。
 
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 ![](img/fig6-4.png)
 
-**图6-4 按文档分区二级索引**
+**图6-4 基于文档的二级索引进行分区**
 
 ​	在这种索引方法中，每个分区是完全独立的：每个分区维护自己的二级索引，仅覆盖该分区中的文档。它不关心存储在其他分区的数据。无论何时您需要写入数据库（添加，删除或更新文档），只需处理包含您正在编写的文档ID的分区即可。出于这个原因，**文档分区索引**也被称为**本地索引（local index）**（而不是将在下一节中描述的**全局索引（global index）**）。
 
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 ​	这种查询分区数据库的方法有时被称为**分散/聚集（scatter/gather）**，并且可能会使二级索引上的读取查询相当昂贵。即使并行查询分区，分散/聚集也容易导致尾部延迟放大（参阅“[实践中的百分位点](ch1.md#实践中的百分位点)”）。然而，它被广泛使用：MongoDB，Riak 【15】，Cassandra 【16】，Elasticsearch 【17】，SolrCloud 【18】和VoltDB 【19】都使用文档分区二级索引。大多数数据库供应商建议您构建一个能从单个分区提供二级索引查询的分区方案，但这并不总是可行，尤其是当在单个查询中使用多个二级索引时（例如同时需要按颜色和制造商查询）。
 
 
-### 根据关键词(Term)的二级索引
+### 基于关键词(Term)的二级索引进行分区
 
 ​	我们可以构建一个覆盖所有分区数据的**全局索引**，而不是给每个分区创建自己的次级索引（本地索引）。但是，我们不能只把这个索引存储在一个节点上，因为它可能会成为瓶颈，违背了分区的目的。全局索引也必须进行分区，但可以采用与主键不同的分区方式。
 
@@ -151,7 +151,7 @@
 
 ![](img/fig6-5.png)
 
-**图6-5 按关键词对二级索引进行分区**
+**图6-5 基于关键词对二级索引进行分区**
 
 ​	我们将这种索引称为**关键词分区（term-partitioned）**，因为我们寻找的关键词决定了索引的分区方式。例如，一个关键词可能是：`颜色：红色`。**关键词(Term)** 来源于来自全文搜索索引（一种特殊的次级索引），指文档中出现的所有单词。
 
@@ -316,8 +316,8 @@
 
 我们还讨论了分区和二级索引之间的相互作用。次级索引也需要分区，有两种方法：
 
-* 按文档分区（本地索引），其中二级索引存储在与主键和值相同的分区中。这意味着只有一个分区需要在写入时更新，但是读取二级索引需要在所有分区之间进行分散/收集。
-* 按关键词分区（全局索引），其中二级索引存在不同的分区中。辅助索引中的条目可以包括来自主键的所有分区的记录。当文档写入时，需要更新多个分区中的二级索引；但是可以从单个分区中进行读取。
+* 基于文档分区（本地索引），其中二级索引存储在与主键和值相同的分区中。这意味着只有一个分区需要在写入时更新，但是读取二级索引需要在所有分区之间进行分散/收集。
+* 基于关键词分区（全局索引），其中二级索引存在不同的分区中。辅助索引中的条目可以包括来自主键的所有分区的记录。当文档写入时，需要更新多个分区中的二级索引；但是可以从单个分区中进行读取。
 
 最后，我们讨论了将查询路由到适当的分区的技术，从简单的分区负载平衡到复杂的并行查询执行引擎。
 

glossary.md

@@ -264,7 +264,7 @@
 
 ### 法定人数（quorum）
 
-在操作完成之前，需要对操作进行投票的最少节点数量。 请参阅第179页上的“读和写的法定人数”。
+在操作完成之前，需要对操作进行投票的最少节点数量。 请参阅第179页上的“读写的法定人数”。