数据表英文解释翻译、数据表的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data sheet; datasheet; DL
【化】 data sheet
【经】 data sheet

例句：

使用户在计算机上完成工作的程序（不同于那种执行内务功能的程序，如操作系统）。例如数据库管理程序、数据表程序以及会计程序等等。
A program that allows a user to perform work on a computer(in contrast to a program that performs overhead functions, such as an operating system). Examples are database managers, spreadsheets, and accounting programs.

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

表的英语翻译：

rota; surface; table; watch
【计】 T
【化】 epi-
【医】 chart; meter; sheet; table
【经】 schedule

专业解析

在汉英词典视角下，“数据表”的详细解释如下：

一、中文定义与核心概念

“数据表”指以行列结构存储数据的规范化集合，是数据库的核心组件（如关系型数据库中的“表”），或泛指电子表格软件（如Excel）中的二维数据区域。其核心特征包括：

结构化存储：每列代表特定属性（字段），每行代表一条独立记录。
数据类型约束：列通常定义数据类型（如文本、数值、日期），确保数据一致性。
关系模型基础：支持通过键（主键/外键）关联多张表，实现数据关联查询。

二、英文对应术语与差异

Data Table（首选术语）
- 广义指任何表格形式的数据集合，如网页中的HTML表格、统计报表。
- 狭义特指数据库中的表结构，例如SQL语句操作对象：
```
SELECT * FROM employees; -- "employees"即数据表
```
Spreadsheet（特定场景）
- 专指电子表格文件（如.xlsx格式）中的单个工作表（Sheet），需注意与数据库表的区别：
  - 数据库表：需预定义结构，支持复杂查询与事务处理。
  - 电子表格：结构灵活，侧重人工操作与可视化分析。

三、典型应用场景

数据库管理
- 存储用户信息表（user_table），包含字段：user_id（主键）、name、email。
数据分析
- 在Python的pandas库中，DataFrame对象本质是内存中的数据表：
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Age": [25, 30], "Income": [50000, 80000]})
```
前端开发
- HTML表格（<table>标签）用于网页数据展示，需配合CSS/JS增强交互性。

四、使用注意事项

命名规范：避免使用空格或保留字（如select），推荐下划线命名（例：sales_data_2023）。
数据完整性：通过约束（如非空NOT NULL）防止无效数据录入。
性能优化：对高频查询字段建立索引（如CREATE INDEX idx_name ON user_table(name)）。

由于未获取到可引用的权威在线词典资源，本文定义基于计算机科学领域标准术语（参考：《数据库系统概念》、W3C HTML标准）。建议在实际应用中查阅Microsoft Docs或Oracle官方文档获取技术细节。

网络扩展解释

“数据表”是信息技术和数据处理中的基础概念，通常指以结构化表格形式组织和存储的数据集合。以下是详细解释：

1.基本定义

数据表由行（记录）和列（字段）组成：

行：代表一条完整的数据记录，例如学生信息表中的某位学生全部信息。
列：定义数据的属性或特征，例如“学号”“姓名”“成绩”等。

2.核心组成部分

字段（Field）：列的名称和数据类型（如文本、数字、日期）。
记录（Record）：行中所有字段值的集合。
主键（Primary Key）：唯一标识每条记录的字段（如学号），确保数据唯一性。
索引（Index）：加速数据查询的结构。

3.典型应用场景

数据库管理：如MySQL、Oracle中的表存储结构化数据。
数据分析：Excel或Python的Pandas库用数据表进行统计和可视化。
软件开发：表单数据、配置信息常以数据表形式存储。

4.与其他数据结构的区别

与数组/列表：数据表强调字段的明确类型和关系，支持复杂查询。
与文档型数据库：数据表属于结构化存储，而文档型数据库（如MongoDB）允许半结构化数据。

5.设计原则

规范化：减少数据冗余（如将学生信息和成绩分表存储）。
约束：通过主键、外键保证数据完整性。
性能优化：合理使用索引，避免过多联合查询。

例如，一个简单的学生数据表可能如下：

| 学号（主键） | 姓名 | 年龄 | 班级|
|------------|--------|------|-----------|
| 2023001| 张三 | 18 | 高一(1)班 |
| 2023002| 李四 | 17 | 高一(2)班 |

如果需要更深入的技术细节（如SQL操作或关联多表），可进一步说明具体需求。