NoSQL精粹（英文版） PDF下载

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内容简介

本书先从NoSQL的核心概念开始介绍：无模式的数据模型、新的分布式模型、CAP理论等，然后介绍了在实现NoSQL会遇到的体系结构和设计方面的问题，并以很有代表性的几种数据库：Riak、MongoDB、Cassandra和Neo4j为例，展示了NoSQL数据库的使用。

作者简介

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目　录
前言
**部分　概念
第1章　为什么使用NoSQL3
1.1　关系型数据库的价值3
1.1.1　获取持久化数据3
1.1.2　并发4
1.1.3　集成4
1.1.4　近乎标准的模型4
1.2　阻抗失谐5
1.3　“应用程序数据库”与“集成数据库”6
1.4　蜂拥而来的集群8
1.5　NoSQL登场9
1.6　要点12
第2章　聚合数据模型13
2.1　聚合14
2.1.1　关系模型与聚合模型示例14
2.1.2　面向聚合的影响19
2.2　键值数据模型与文档数据模型20
2.3　列族存储21
2.4　面向聚合数据库总结23
2.5　延伸阅读24
2.6　要点24
第3章　数据模型详解25
3.1　关系25
3.2　图数据库26
3.3　无模式数据库28
3.4　物化视图30
3.5　构建数据存取模型31
3.6　要点36
第4章　分布式模型37
4.1　单一服务器37
4.2　分片38
4.3　主从复制40
4.4　对等复制42
4.5　结合“分片”与“复制”技术43
4.6　要点44
第5章　一致性47
5.1　更新一致性47
5.2　读取一致性49
5.3　放宽“一致性”约束52
5.4　放宽“持久性”约束56
5.5　仲裁57
5.6　延伸阅读59
5.7　要点59
第6章　版本戳61
6.1　“商业事务”与“系统事务”61
6.2　在多节点环境中生成版本戳63
6.3　要点65
第7章　映射-化简67
7.1　基本“映射-化简”68
7.2　分区与归并69
7.3　组合“映射-化简”计算72
7.3.1　举例说明两阶段“映射-化简”73
7.3.2　增量式“映射-化简”76
7.4　延伸阅读77
7.5　要点77
第二部分　实现
第8章　键值数据库81
8.1　何谓“键值数据库”81
8.2　键值数据库特性83
8.2.1　一致性83
8.2.2　事务84
8.2.3　查询功能84
8.2.4　数据结构86
8.2.5　可扩展性86
8.3　适用案例87
8.3.1　存放会话信息87
8.3.2　用户配置信息87
8.3.3　购物车数据87
8.4　不适用场合87
8.4.1　数据间关系87
8.4.2　含有多项操作的事务88
8.4.3　查询数据88
8.4.4　操作关键字集合88
第9章　文档数据库89
9.1　何谓文档数据库90
9.2　特性91
9.2.1　一致性91
9.2.2　事务92
9.2.3　可用性93
9.2.4　查询功能94
9.2.5　可扩展性95
9.3　适用案例97
9.3.1　事件记录97
9.3.2　内容管理系统及博客平台98
9.3.3　网站分析与实时分析98
9.3.4　电子商务应用程序98
9.4　不适用场合98
9.4.1　包含多项操作的复杂事务98
9.4.2　查询持续变化的聚合结构98
第10章　列族数据库99
10.1　何谓列族数据库99
10.2　特性100
10.2.1　一致性103
10.2.2　事务104
10.2.3　可用性104
10.2.4　查询功能105
10.2.5　可扩展性107
10.3　适用案例107
10.3.1　事件记录107
10.3.2　内容管理系统与博客平台108
10.3.3　计数器108
10.3.4　限期使用108
10.4　不适用场合109
第11章　图数据库111
11.1　何谓图数据库111
11.2　特性113
11.2.1　一致性114
11.2.2　事务114
11.2.3　可用性115
11.2.4　查询功能115
11.2.5　可扩展性119
11.3　适用案例120
11.3.1　互联数据120
11.3.2　安排运输路线、分派货物和基于位置的服务120
11.3.3　推荐引擎121
11.4　不适用场合121
第12章　模式迁移123
12.1　模式变更123
12.2　变更关系型数据库的模式123
12.2.1　迁移全新项目124
12.2.2　迁移既有项目126
12.3　变更NoSQL数据库的模式128
12.3.1　增量迁移130
12.3.2　迁移图数据库的模式131
12.3.3　改变聚合结构132
12.4　延伸阅读132
12.5　要点132
第13章　混合持久化133
13.1　各异的数据存储需求133
13.2　混用各类数据库134
13.3　将直接数据库操作封装为服务136
13.4　扩展数据库以增强其功能136
13.5　选用合适的数据库技术138
13.6　企业使用混合持久化技术时的考量138
13.7　部署复杂度139
13.8　要点140
第14章　超越NoSQL141
14.1　文件系统141
14.2　事件溯源142
14.3　内存映像144
14.4　版本控制145
14.5　XML数据库145
14.6　对象数据库146
14.7　要点146
第15章　选择合适的数据库147
15.1　程序员的工作效率149
15.2　数据访问性能150
15.3　继续沿用默认的关系型数据库150
15.4　抽离数据库策略以降低风险151
15.5　要点152
15.6　结语153
参考资料157



Contents

Part I: Understand . 1
Chapter 1: Why NoSQL? 3
1.1 The Value of Relational Databases 3
1.1.1 Getting at Persistent Data 3
1.1.2 Concurrency 4
1.1.3 Integration . 4
1.1.4 A (Mostly) Standard Model 4
1.2 Impedance Mismatch 5
1.3 Application and Integration Databases 6
1.4 Attack of the Clusters 8
1.5 The Emergence of NoSQL . 9
1.6 Key Points 12
Chapter 2: Aggregate Data Models 13
2.1 Aggregates . 14
2.1.1 Example of Relations and Aggregates 14
2.1.2 Consequences of Aggregate Orientation 19
2.2 Key-Value and Document Data Models . 20
2.3 Column-Family Stores . 21
2.4 Summarizing Aggregate-Oriented Databases . 23
2.5 Further Reading . 24
2.6 Key Points 24
Chapter 3: More Details on Data Models . 25
3.1 Relationships . 25
3.2 Graph Databases . 26
3.3 Schemaless Databases 28
3.4 Materialized Views 30
3.5 Modeling for Data Access 31
3.6 Key Points 36
Chapter 4: Distribution Models . 37
4.1 Single Server 37
4.2 Sharding 38
4.3 Master-Slave Replication . 40
4.4 Peer-to-Peer Replication . 42
4.5 Combining Sharding and Replication 43
4.6 Key Points 44
Chapter 5: Consistency 47
5.1 Update Consistency . 47
5.2 Read Consistency . 49
5.3 Relaxing Consistency . 52
5.3.1 The CAP Theorem 53
5.4 Relaxing Durability . 56
5.5 Quorums . 57
5.6 Further Reading . 59
5.7 Key Points 59
Chapter 6: Version Stamps . 61
6.1 Business and System Transactions 61
6.2 Version Stamps on Multiple Nodes 63
6.3 Key Points 65
Chapter 7: Map-Reduce . 67
7.1 Basic Map-Reduce . 68
7.2 Partitioning and Combining . 69
7.3 Composing Map-Reduce Calculations . 72
7.3.1 A Two Stage Map-Reduce Example 73
7.3.2 Incremental Map-Reduce . 76
7.4 Further Reading . 77
7.5 Key Points 77
Part II: Implement 79
Chapter 8: Key-Value Databases 81
8.1 What Is a Key-Value Store . 81
8.2 Key-Value Store Features . 83
8.2.1 Consistency . 83
8.2.2 Transactions 84
8.2.3 Query Features . 84
8.2.4 Structure of Data 86
8.2.5 Scaling 86
8.3 Suitable Use Cases . 87
8.3.1 Storing Session Information . 87
8.3.2 User Pro.les, Preferences . 87
8.3.3 Shopping Cart Data 87
8.4 When Not to Use . 87
8.4.1 Relationships among Data . 87
8.4.2 Multioperation Transactions 88
8.4.3 Query by Data . 88
8.4.4 Operations by Sets 88
Chapter 9: Document Databases 89
9.1 What Is a Document Database? . 90
9.2 Features . 91
9.2.1 Consistency . 91
9.2.2 Transactions 92
9.2.3 Availability 93
9.2.4 Query Features . 94
9.2.5 Scaling 95
9.3 Suitable Use Cases . 97
9.3.1 Event Logging 97
9.3.2 Content Management Systems, Blogging Platforms . 98
9.3.3 Web Analytics or Real-Time Analytics . 98
9.3.4 E-Commerce Applications . 98
9.4 When Not to Use . 98
9.4.1 Complex Transactions Spanning Different Operations 98
9.4.2 Queries against Varying Aggregate Structure 98
Chapter 10: Column-Family Stores 99
10.1 What Is a Column-Family Data Store? . 99
10.2 Features . 100
10.2.1 Consistency 103
10.2.2 Transactions 104
10.2.3 Availability 104
10.2.4 Query Features . 105
10.2.5 Scaling 107
10.3 Suitable Use Cases 107
10.3.1 Event Logging 107
10.3.2 Content Management Systems, Blogging Platforms . 108
10.3.3 Counters 108
10.3.4 Expiring Usage . 108
10.4 When Not to Use . 109
Chapter 11: Graph Databases . 111
11.1 What Is a Graph Database? . 111
11.2 Features . 113
11.2.1 Consistency 114
11.2.2 Transactions 114
11.2.3 Availability 115
11.2.4 Query Features . 115
11.2.5 Scaling 119
11.3 Suitable Use Cases 120
11.3.1 Connected Data 120
11.3.2 Routing, Dispatch, and Location-Based Services . 120
11.3.3 Recommendation Engines 121
11.4 When Not to Use . 121
Chapter 12: Schema Migrations . 123
12.1 Schema Changes 123
12.2 Schema Changes in RDBMS 123
12.2.1 Migrations for Green Field Projects . 124
12.2.2 Migrations in Legacy Projects . 126
12.3 Schema Changes in a NoSQL Data Store . 128
12.3.1 Incremental Migration . 130
12.3.2 Migrations in Graph Databases 131
12.3.3 Changing Aggregate Structure 132
12.4 Further Reading . 132
12.5 Key Points 132
Chapter 13: Polyglot Persistence . 133
13.1 Disparate Data Storage Needs 133
13.2 Polyglot Data Store Usage 134
13.3 Service Usage over Direct Data Store Usage . 136
13.4 Expanding for Better Functionality 136
13.5 Choosing the Right Technology . 138
13.6 Enterprise Concerns with Polyglot Persistence . 138
13.7 Deployment Complexity 139
13.8 Key Points 140
Chapter 14: Beyond NoSQL 141
14.1 File Systems 141
14.2 Event Sourcing . 142
14.3 Memory Image . 144
14.4 Version Control . 145
14.5 XML Databases . 145
14.6 Object Databases . 146
14.7 Key Points 146
Chapter 15: Choosing Your Database 147
15.1 Programmer Productivity . 147
15.2 Data-Access Performance . 149
15.3 Sticking with the Default 150
15.4 Hedging Your Bets . 150
15.5 Key Points 151
15.6 Final Thoughts . 152
Bibliography . 153

前沿

前　言我们已经在企业级计算领域研究了20余年，编程语言、架构、平台、软件开发流程等技术都在改变，然而这期间有一件事却一直没变，那就是：大家依然使用关系型数据库来存储数据。虽说也出现了一些挑战关系型数据库的产品，而且有的还在某些领域成功了，但是总体来说，留给架构师的数据存储问题仍然是选择使用哪款关系型数据库的问题。
稳定性在此领域颇受重视。企业的数据比程序存储的时间要长很多（至少大家都是这么说的。当然啦，我们也见过许多非常老的程序）。拥有一个既稳定，又容易理解，而且还能让许多应用程序编程平台访问的数据库，是非常有价值的。
不过，关系型数据库现在碰上新对手了，它的名字叫NoSQL。由于我们需要处理的数据量越来越大，必须以商用服务器集群来构建大型硬件平台，因此NoSQL就应运而生了。这也使大家要再次考虑那个存在已久的难题，即代码如何才能同关系型数据库良好地结合起来。
“NoSQL”这个词的定义是非常不明确的。它泛指那些*近诞生的非关系型数据库，诸如Cassandra、MongoDB、Neo4J和Riak等。它们主张使用无模式（schemaless）的数据，可以运行在集群环境中，并且能够牺牲传统数据库所具备的一致性，以换取另外一些有用的特性。NoSQL的倡导者声称，使用它们可以构建出性能更高、扩展度更好且更易编程的系统。
这会不会敲响了关系型数据库即将灭亡的**声警钟呢？还是说NoSQL要抢走数据库领域的头把交椅？我们的回答是：“这两种情况都不会出现。”关系型数据库是一个非常强大的工具，我们希望能长时间使用下去；然而大家也要看到一场深远的变革，那就是：关系型数据库不再是**的选择了。我们认为，数据库领域正进入混合持久化（Polyglot Persistence）时代，由企业乃至个人研发的应用程序，可以使用多种技术来管理数据。因此架构师需要熟悉这些技术，并且能根据不同的需求做出适当的选择。若非如此，笔者怎会花那么多时间和精力来写这本书呢？本书给诸位读者提供足够多的信息，协助大家在以后的研发过程中思考：项目是否真的值得使用NoSQL数据库。每个项目都是不同的，我们不可能写出一个简单的决策树，用它来选出合适的数据存储方式。与之相反，本书力求讲解大量的背景知识，以便大家了解NoSQL的工作原理，这样的话，你不用在互联网上四处寻找，就能够做出适合自己项目的决定了。笔者刻意将本书写得很短，以便读者能够快速阅览它。虽说本书不会回答各种具体问题，但是，它可以帮你缩小考虑的范围，让你明白自己当前应该提出哪些问题。
NoSQL数据库为何引人关注我们来看一下大家选用NoSQL数据库的两个主要原因。
应用程序的开发效率。在很多应用程序的开发过程中，大量精力和时间都放在了内存（in-memory）数据结构和关系型数据库之间的映射上面。NoSQL数据库可以提供一种更加符合应用程序需求的数据模型，从而简化了数据交互，减少了所需编写、调试并修改的代码量。
大规模的数据。企业所重视的是，数据库要能够快速获取并处理数据。他们发现，即便关系型数据库能达成这一目标，其成本也很高。主要原因在于，关系型数据库是为独立运行的计算机而设计的，但是现在大家通常使用由更小、更廉价的计算机所组成的集群来计算数据，这样更实惠些。许多NoSQL数据库正是为集群环境而设计，因此它们更适合大数据量的应用场景。
本书内容本书分为两个部分。**部分主要讲述核心概念，让读者能够判断出NoSQL数据库是否适合自己，并且了解各种NoSQL数据库之间的差别。第二部分更加专注于实现NoSQL数据库系统。
第1章解释了NoSQL发展如此迅速的原因：由于需要处理的数据量越来越多，所以大型系统的扩展方式，由原来在单一计算机上的纵向扩展，转变为在计算机集群上的横向扩展。这也印证了许多NoSQL数据库的数据模型所具备的一个重要特性，那就是：可以把内容密切相关的数据组织成一种丰富的结构，并将其显式存储起来，以便作为一个单元（unit）来访问。本书中，我们将这种类型的结构称为聚合（aggregate）。
第2章描述了在NoSQL领域的三种主要数据模型中，如何体现“聚合”这一概念。这三种数据库模型是：“键值模型”（key-value，参见2.2节），“文档模型”（document，参见2.2节）和“列族模型”（column family，参见2.3节）。聚合为许多种应用提供了一个自然的交互单元，既改善了集群的运行状况，又使编写程序来访问数据库变得更为容易。第3章转到聚合的缺点上面：难以处理位于不同聚合的实体之间的关系（参见3.1节）。这自然就引出了图数据库（参见3.2节），它是一个不属于面向聚合（aggregated-oriented）阵营的NoSQL数据模型。我们也会讲到NoSQL数据库的共同特性：它们都是以“无模式”的形式来操作的（参见3.3节）。模式的这种特性确实提供了更大的灵活性，但是它并不像大家想象的那么**。
在讲完NoSQL数据模型方面的内容之后，我们接下来要讲分布模型。第4章描述了数据库如何在集群中分布数据。这个问题又细分为“分片”（sharding，参见4.2节）和“复制”（replication），复制方式可以是“主从复制”（master-slave replication，参见4.3节）或者“对等复制”（peer-to-peer replication，参见4.4节）。了解完分布模型的概念后，接下来要讲“一致性”（consistency）问题。与关系型数据库相比，NoSQL数据库在一致性方面提供了更多选择，这么做是因为NoSQL要更好地支持集群。于是，第5章谈到了更新与读取操作对一致性的影响（分别参见5.1节和5.2节），如何在一致性与持久性之间进行仲裁（参见5.5节），以及如何放宽对持久性的约束以提升其他特性（参见5.4节）。如果之前听过NoSQL，那么就应该听过“CAP定理”（The CAP Theorem）。5.3节中介绍了CAP定理的相关知识，告诉大家如何根据该理论来权衡一致性与其他特性。
前面这些章节主要侧重于如何分布数据并保持其一致性，接下来的两章讨论了要完成这项工作所需的一些重要工具。第6章讲述了版本戳（version stamp），它用来记录数据库的内容变更，并且可以检测数据是否一致。第7章概述了“映射-化简”（Map-Reduce）操作，这种计算方式很适合在集群中组织并行计算，因而也适用于NoSQL系统。
讲完这些概念后，我们针对以下4种数据库各举一些例子，来演示如何实现上述概念。第8章使用Riak来演示“键值数据库”，第9章使用MongoDB作为“文档数据库”的示例，第10章选用Cassandra来探讨“列族数据库”，第11章选择了Neo4J作为“图数据库”的示例。此处必须强调：要想全面学习数据库，只依靠这些章节是不够的。因为除此之外还有很多内容，没办法写在这本书中，而且还有更多东西必须尝试之后才能学会。本书选择这些示例，并不是建议大家在工作中使用它们，其目的是让读者知道数据的各种存储方式，明白不同的数据库技术如何使用前面提到的概念。读者会看到这些数据库系统都需要何种程序代码，并且简单了解使用它们时所应遵循的开发思路。
有些人经常会觉得：因为NoSQL数据库没有模式，所以在应用程序的生命期中，可以毫无困难地改变其数据结构。本书不同意此观点，因为无模式的数据库其实隐含了一种模式，在实现数据结构变更时，也必须修改其规则。所以，第12章解释了数据如何在强模式与无模式系统之间迁移。
所有这一切都清楚地表明：NoSQL不是独立存在的，也不会取代关系型数据库。第13章着眼于混合持久化领域的发展趋势：多种数据存储方式将共存，有时甚至会存在于同一个应用中。第14章将大家的视野扩展至本书之外，在混合持久化领域中，考虑一些前面没有涉及的技术。
掌握了前面所讲的全部内容之后，读者就应该明白如何选择合适的数据存储技术了。所以*后一章（第15章）提供了一些选择数据库时可以参考的建议。笔者认为，有两个关键因素：找到一种高效的编程模型，其数据存储模型要非常符合待开发的应用程序，并且确保其获取数据的效率与弹性均符合开发者的需求。从NoSQL诞生之初，我们就担心没有一套定义明确的流程可以遵循，现在，你仍然需要结合自己的需求，来验证自己所选择的数据库技术是否合适。
本书只是个简要的概述，所以笔者一直在尽力压缩篇幅。我们精选了自己认为*重要的信息，这部分内容读者就不必再去找了。如果打算认真研究这些技术，那就需要进一步研读本书以外的知识了，不过，我们还是希望本书能为你的探索之路开个好头。
还需要强调的是：计算机领域中的这些技术是日新月异的，存储技术的某些重要方面在不断变化，每年都会出现新的特性与新的数据库。笔者投入了巨大的精力来专门讲述概念，因为就算底层技术变了，对这些概念的理解也依然有价值。我们非常确信，本书所讲的大部分概念都会历久绵长，但绝不能保证所有概念都会如此。
谁应该阅读本书如果正在考虑选用某种形式的NoSQL数据库，那就应该阅读本书。选用NoSQL的原因可能是你打算做一个新的项目，也可能是既有项目遭遇瓶颈，所以要将其数据库迁移到NoSQL数据库上。
本书致力于给读者提供足够的信息，以判断自己所选的NoSQL技术是否符合需求，如果符合的话，应该深入研究哪些工具。我们设想本书的主要读者是架构师或技术主管，然而那些想大概了解这门新技术的软件管理人员也可以阅读本书。此外，对于想大概了解这项技术的开发人员来说，这也是本很好的入门读物。
本书不讲编程细节，也不去部署某个特定的数据库，那些内容留待更为专业的教材来写吧。我们还严格限制了本书的篇幅。笔者认为，这种书应该在坐飞机的时候读：它不会回答你提出的所有问题，但却会激发你提出一堆好问题来。
若是之前已经深入研究了NoSQL领域，那么本书可能不会增加你的知识储备。不过，它仍然有助于你将之前学到的东西解释给别人听。把围绕着NoSQL的争论理解清楚是很重要的，尤其当你要劝说别人在项目中也采用NoSQL技术时更是如此。
本书要讲的数据库类型本书遵循常见的分类方式，也就是按照数据模型来划分各种NoSQL数据库。下表列出了4种数据模型，以及归属于每种数据模型的数据库。这份列表并不完整，其中只列出了较为常见的数据库。撰写本书时，在http://nosql-database.org与http://nosql.mypopescu.com/kb/nosql都可查阅到更为完整的列表。每个分类中，以斜体标出的数据库，都会在相关章节中作为范例来讲解。
数据模型范例数据库数据模型范例数据库键值（参见第8章） BerkeleyDBLevelDBMemcachedProject VoldemortRedisRiak 文档（参见第9章） CouchDBMongoDBOrientDBRavenDBTerrastore列族（参见第10章） Amazon SimpleDBCassandraHBaseHypertable 图（参见第11章） FlockDBHyperGraphDBInfinite GraphNeo4JOrientDB这样划分的目的是从每一类数据库中，选出一个*有代表性的工具来讲。尽管每个分类下列出的那些数据库各不相同，不可像这样一概而论，但是，书中提到的那些具体示例，其实大多数情况下也适用于此分类中的其他数据库。我们会从“键值数据库”“文档数据库”“列族数据库”和“图数据库”这4类中各选一个作为范例，此外，在必要时，还会提到可以满足某个特定功能的其他产品。
按数据模型来分类是可行的，但却失之武断。不同数据模型之间的界限往往是模糊的，比如键值和文档数据库（参见2.2节）之间的区别就不是很明显。许多数据库并不能明确地归入某一类。例如，OrientDB称自己既是文档数据库又是图数据库。
致谢首先感谢ThoughtWorks的诸位同仁，在过去的几年中，很多同事在交付的项目中应用了NoSQL。笔者写作本书的动机主要来源于他们的经验，而这些经验亦是能印证NoSQL技术价值的实用信息。目前为止通过使用NoSQL数据存储积累了一些有益的经验，基于这些经验，我们认为：NoSQL是一项重要的数据存储技术，它正引发该领域内的一场重大变革。
我们也要感谢举办公开讲座、发表文章和博客来分享NoSQL使用心得的各种社群。若是大家都不愿意与同行分享研究成果的话，那么许多软件开发领域的发展就不为人知了。特别感谢谷歌及亚马逊的BigTable和Dynamo技术规范论文，它们对NoSQL的发展影响深远。也要感谢为开源NoSQL数据库的开发提供赞助及技术贡献的公司。这一次发生在数据存储领域的变革，与以往相比有一个较为有趣的差别：NoSQL的发展深度植根于开源工作。
特别感谢ThoughtWorks公司给予笔者时间来写作本书。我们两个大约同一时间加入ThoughtWorks，并且在这里工作了10余年。ThoughtWorks对我们来说一直是个非常友好的大家庭，同时也是知识和实践的来源。在这个良好的环境中，大家可以公开分享各自所学的知识，这与传统的系统交付公司（System Delivery Organization）非常不同。
Bethany Anders-Beck、Ilias Bartolini、Tim Berglund、Duncan Craig、Paul Duvall、Oren Eini、Perryn Fowler、Michael Hunger、Eric Kascic、Joshua Kerievsky、Anand Krishnaswamy、Bobby Norton、Ade Oshineye、Thiyagu Palanisamy、Prasanna Pendse、Dan Pritchett、David Rice、Mike Roberts、Marko Rodriquez、Andrew Slocum、Toby Tripp、Steve Vinoski、Dean Wampler、Jim Webber和Wee Witthawaskul审阅了本书初稿，并提出了改进建议。
此外，Pramod要感谢绍姆堡图书馆（Schaumburg Library）提供的一流服务和安静的写作空间；感谢爱女Arhana和Arula，你们知道爸爸到图书馆是为了写书，而没有带你们同去；感谢爱妻Rupali，你给了我巨大的支持和帮助，让我能够集中精力完成本书。