数据独立性英文解释翻译、数据独立性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data independence

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

独立的英语翻译：

independence; stand alone
【经】 independence

专业解析

数据独立性（Data Independence）是数据库系统中的核心概念，指应用程序与数据的物理存储及逻辑结构之间的解耦程度。它确保数据定义的修改不会影响应用程序的正常运行，主要分为以下三个层级：

一、物理数据独立性（Physical Data Independence）

指应用程序无需感知数据存储的物理细节（如存储设备、文件结构、索引方式等）。当数据库管理员调整物理存储方案时（例如更换硬盘类型、优化存储路径或调整索引策略），应用程序的逻辑无需修改。

示例：将数据从HDD迁移至SSD，或重组数据文件块分布，上层应用不受影响。

权威依据：美国国家标准与技术研究院（NIST）在数据库系统标准中指出，物理独立性屏蔽了底层存储变更对应用层的干扰。

二、逻辑数据独立性（Logical Data Independence）

指应用程序与数据库逻辑结构（如表结构、字段定义、关系模型）的分离。当数据库逻辑模式变更时（如新增数据表、拆分字段或调整表关联关系），已有应用程序可继续运行。

示例：在“学生信息表”中增加“联系方式”字段，原有查询成绩的接口功能保持不变。

学术支持：ACM期刊论文强调，逻辑独立性通过三层模式架构（外模式/概念模式/内模式）实现，是关系型数据库的理论基石。

三、模式独立性（Schema Independence）

在分布式数据库或NoSQL系统中扩展的概念，指应用程序不受固定数据模型的约束，支持动态模式变更。例如文档数据库（如MongoDB）允许同一集合中的文档拥有不同结构。

行业实践：微软Azure文档说明，Schema Independence 适应了半结构化数据的灵活存储需求，适用于IoT和实时分析场景。

技术实现机制

视图层抽象：通过外模式（View Level）为应用程序提供定制化数据视图
数据字典：系统表记录元数据，隔离物理/逻辑层改动的影响
DBMS中间层：数据库管理系统自动翻译应用请求，适配底层变更
来源：北京大学《数据库系统概论》教材详述了DBMS的独立性保障机制。

权威定义参考

数据独立性（Data Independence）
名词，计算机科学术语。指数据库系统中，数据存储结构与应用程序的分离特性，确保数据组织形式的变更不要求修改应用代码。

—— 引自《牛津计算机科学词典》第5版，牛津大学出版社

参考文献来源：

NIST Database Standards (FIPS PUB 127-2)
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/FIPS/fipspub127-2.pdf

ACM Computing Surveys, "Three-Schema Architecture for DBMS"
https://dl.acm.org/doi/10.1145/356924.356929

Microsoft Azure Documentation: Schema-less Data Models
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/technology-choices/data-store-overview

王珊, 萨师煊. 《数据库系统概论（第5版）》. 高等教育出版社
Oxford Dictionary of Computer Science, 5th ed. Oxford University Press

网络扩展解释

数据独立性是数据库系统中的一个核心概念，指应用程序与数据的逻辑结构及物理存储方式之间的解耦程度。它允许数据的逻辑结构或物理存储方式发生变化时，无需修改应用程序。具体可分为两类：

1.逻辑数据独立性

定义：应用程序不受数据逻辑结构（如表结构、字段增减、关系调整等）变化的影响。
示例：若在数据库中添加一个字段（如用户表中新增“年龄”字段），现有查询用户姓名的应用程序无需修改仍可正常运行。
实现机制：通过数据库的外模式-概念模式映射，将用户视图与全局逻辑结构分离。

2.物理数据独立性

定义：应用程序不受数据物理存储方式（如存储设备、索引方式、文件位置等）变化的影响。
示例：若将数据从硬盘迁移到SSD，或调整索引类型，应用程序无需感知这些底层变动。
实现机制：通过概念模式-内模式映射，隔离逻辑结构与物理存储细节。

重要性

降低维护成本：数据结构调整时无需重写应用程序。
增强系统灵活性：支持存储优化（如分区、压缩）而不影响业务逻辑。
减少数据冗余：通过集中管理数据，避免多套程序依赖多份存储。

总结来说，数据独立性通过分层架构（三级模式）和映射机制实现，是数据库设计的核心原则之一，保障了系统的可扩展性和稳定性。