# HG changeset patch
# User Nobuyasu Oshiro  <dimolto@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp>
# Date 1390836009 -32400
# Node ID a843327cde83b95b1dcbebfd287b521acc0ee49d
# Parent  04af243ddd7c71cdce6d56f1ff941395fd256245
Writed CAP theorem

diff -r 04af243ddd7c -r a843327cde83 paper/chapter2.tex
--- a/paper/chapter2.tex	Mon Jan 27 22:24:02 2014 +0900
+++ b/paper/chapter2.tex	Tue Jan 28 00:20:09 2014 +0900
@@ -246,15 +246,19 @@
 流したデータが自分自身にくることにより発生するループに気をつける必要がある.
 ツリー構造の場合は, サーバノード同士の繋がりで閉路が無い.
 そのため, 自分自身が行ったデータ編集の履歴を繋がっているノードに送信するだけですむ.
-このルーティングの方式はスプリットホライズンと呼ばれる.
+このルーティングの方式はスプリットホライズンと呼ばれるものである.
 
 \section{データの永続性}
 
 
 \section{CAP 定理と Jungle}
 ここまでの Jungle の設計を踏まえて, CAP 定理における Jungle の立ち位置を考える.
-Jungle は分散バージョン管理システムを参考にした分散設計を行っている.
-全てのデータベース
+分散管理バージョンのように独立したリポジトリもち, それぞれが独自の変更を加えることが
+行えることで一貫性はゆるい.
+だが, ネットワークから切断されてもローカルで行ったデータの変更をネットワーク復旧後で伝搬できる
+ことと, リクエストに対し持っているデータをすぐに返すことができる.
+つまり Jungle は可用性と分断耐性に優れたデータベースを目指している.
+第2章で紹介した既存のデータベースと Jungle との CAP 定理の関係を図\ref{fig:cap_theorem}に示す.
 
 \begin{figure}[htpb]
   \begin{center}
diff -r 04af243ddd7c -r a843327cde83 paper/master_paper.pdf
Binary file paper/master_paper.pdf has changed