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Author: chenjiandongx

README.md

@@ -10,7 +10,7 @@ series1: {"__name__": "netspeed", "host": "localhost", "iface": "eth0"}
 series2: {"__name__": "netspeed", "host": "localhost", "iface": "eth1"}
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-[Prometheus](https://prometheus.io/), [InfluxDB](https://www.influxdata.com/), [M3](https://m3db.io/), [TimescaleDB](https://www.timescale.com/) 都是时下流行的 TSDB。时序数据的压缩算法很大程度上决定了 TSDB 的性能，以上几个项目的实现都参考了 Facebook 2015 年发表的论文[《Gorilla: A fast, scalable, in-memory time series database》](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf) 中提到的差值算法，该算法平均可以将 16 字节的数据点压缩成 1.37 字节。
+[Prometheus](https://prometheus.io/), [InfluxDB](https://www.influxdata.com/), [M3](https://m3db.io/), [TimescaleDB](https://www.timescale.com/) 都是时下流行的 TSDB。时序数据的压缩算法很大程度上决定了 TSDB 的性能，以上几个项目的实现都参考了 Facebook 2015 年发表的论文[《Gorilla: A fast, scalable, in-memory time series database》](http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1816-teller.pdf) 中提到的差值算法，该算法平均可以将 16 字节的数据点压缩成 1.37 字节，下文会介绍。
 
 **Who's mando?**
 
@@ -20,10 +20,10 @@ series2: {"__name__": "netspeed", "host": "localhost", "iface": "eth1"}
 
 **What's mandodb?**
 
-[mandodb](https://github.com/chenjiandongx/mandodb) 是我在学习过程中实现的一个最小化的 TSDB，从概念上来讲它还算不上是一个完整的 TSDB，因为它：
+作为一名监控系统开发人员，自然要对时序数据库有所了解。[mandodb](https://github.com/chenjiandongx/mandodb) 是我在研究过程中实现的一个最小化的 TSDB，从概念上来讲它还算不上是一个完整的 TSDB，因为它：
 
 * 没有实现自己的查询引擎（实现难度大）
-* 缺少磁盘归档文件 Compact 操作（有空的话会实现）
+* 缺少磁盘归档文件 Compact 操作（天气好的话会实现）
 * 没有 WAL 作为灾备保证高可用（心情好的话会实现）
 
 mandodb 主要受到了两个项目的启发。**本项目仅限于学习用途，未经生产环境测试验证！**