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ch2.md

@@ -421,7 +421,7 @@ MapReduce是一个由Google推广的编程模型，用于在多台机器上批
 
 MapReduce将[第10章](ch10.md)中有更详细的描述。现在我们将简要讨论一下MongoDB使用的模型。
 
-MapReduce既不是一个声明式的查询语言，也不是一个完全命令式的查询API，而是处于两者之间：查询的逻辑用代码片断来表示，这些代码片段会被处理框架重复性调用。它基于`map`（也称为`collect`）和`reduce`（也称为`fold`或`inject`）函数，两个函数存在于许多函数式编程语言中。
+MapReduce既不是一个声明式的查询语言，也不是一个完全命令式的查询API，而是处于两者之间：查询的逻辑用代码片段来表示，这些代码片段会被处理框架重复性调用。它基于`map`（也称为`collect`）和`reduce`（也称为`fold`或`inject`）函数，两个函数存在于许多函数式编程语言中。
 
 最好举例来解释MapReduce模型。假设你是一名海洋生物学家，每当你看到海洋中的动物时，你都会在数据库中添加一条观察记录。现在你想生成一个报告，说明你每月看到多少鲨鱼。
 

ch3.md

@@ -440,7 +440,7 @@ Teradata，Vertica，SAP HANA和ParAccel等数据仓库供应商通常使用昂
 
 这个模板的变体被称为雪花模式，其中尺寸被进一步分解为子尺寸。例如，品牌和产品类别可能有单独的表格，并且 `dim_product` 表格中的每一行都可以将品牌和类别作为外键引用，而不是将它们作为字符串存储在 `dim_product` 表格中。雪花模式比星形模式更规范化，但是星形模式通常是首选，因为分析师使用它更简单【55】。
 
-在典型的数据仓库中，表格通常非常宽泛：事实表格通常有100列以上，有时甚至有数百列【51】。维度表也可以是非常宽的，因为它们包括可能与分析相关的所有元数据——例如，`dim_store` 表可以包括在每个商店提供哪些服务的细节，它是否具有店内面包房，方形镜头，商店第一次开幕的日期，最后一次改造的时间，离最近的高速公路的距离等等。
+在典型的数据仓库中，表格通常非常宽泛：事实表格通常有100列以上，有时甚至有数百列【51】。维度表也可以是非常宽的，因为它们包括可能与分析相关的所有元数据——例如，`dim_store` 表可以包括在每个商店提供哪些服务的细节，它是否具有店内面包房，店面面积，商店第一次开幕的日期，最后一次改造的时间，离最近的高速公路的距离等等。