数据分块英文解释翻译、数据分块的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 deblock

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

分块的英语翻译：

【计】 partitioning; unblocking

专业解析

数据分块（Data Chunking）在计算机科学中是指将大型数据集或信息流分割成更小、更易管理的单元（称为“块”或“分块”）的过程。这一概念在数据处理、存储和传输中至关重要，其核心目的是提升效率、优化资源利用并增强系统可扩展性。

一、汉英双解核心定义

中文释义：
数据分块指将连续或庞大的数据集合按特定规则（如固定大小、逻辑边界或内容特征）切割为多个较小片段的技术手段。这些片段可独立处理、存储或传输。

英文对照：
Data Chunking (noun) /ˈdeɪtə ˈtʃʌŋkɪŋ/: The process of breaking down a large dataset or continuous data stream into smaller, discrete units called "chunks" based on predefined criteria (e.g., fixed size, logical boundaries, content patterns). These chunks can be processed, stored, or transmitted independently .

二、技术原理与作用

提升处理效率
大型数据单体处理会消耗大量内存与计算资源。分块后，系统可逐块加载处理，显著降低单次资源需求。例如视频流传输中，分块编码（H.264/AVC的Slice划分）允许并行解码，减少延迟。

优化存储与传输
分块支持增量存储（如云存储的分块上传）和断点续传。在分布式系统（如Hadoop HDFS）中，数据被分块存储于不同节点，实现负载均衡与高容错性。

增强可扩展性
分块结构便于水平扩展。新增节点只需承担部分数据块的处理任务，无需重构整个系统，适用于大数据分析（如MapReduce中的Split机制）。

三、典型应用场景

数据库管理：数据库索引常采用分块存储（B+树结构），加速查询速度。
网络传输： HTTP/2协议通过帧（Frame）分块传输多路复用数据，提升网页加载效率。
人工智能：自然语言处理（NLP）中将长文本分块输入模型（如Transformer的Block处理），解决上下文长度限制。

四、权威参考来源

ISO/IEC 2382:2015
信息技术词汇标准，定义数据分块为"逻辑数据单元的划分" .

链接: https://www.iso.org/standard/63598.html

《Computer Science: An Overview》 (J.Glenn Brookshear)
教材详解分块在算法设计中的资源优化作用 .

链接: https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Brookshear-Computer-Science-An-Overview-13th-Edition/PGM334819.html

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
多篇论文实证分块策略在分布式计算中的性能提升（如DOI:10.1109/TPDS.2020.3016340）.

链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/9147991

注：部分学术资源需订阅访问，公众可通过机构图书馆获取全文。

网络扩展解释

数据分块是一种将大规模数据集或序列分割成多个较小单元的技术，主要用于提升数据处理效率。根据应用场景不同，其含义可分为以下两类：

一、数据结构中的分块（常见于算法设计）

核心思想：将序列划分为多个固定大小的块（通常块长为$sqrt{n}$），通过预处理块信息实现高效的区间操作。
特点：

时间复杂度：单次操作均摊复杂度为$O(sqrt{n})$，比纯暴力$O(n)$更优，但略低于线段树的$O(log n)$。
操作方式：
- 整块处理：对完整包含在区间内的块批量操作（如整体加减、统计标记）。
- 零散元素：对区间两端的非完整块单独处理。
应用场景：区间求和、区间最值、动态维护元素等（例如洛谷P3372线段树替代方案）。

二、数据库中的分块（数据存储优化）

核心思想：将大型数据库按规则（如哈希、范围）划分为多个分片，分别存储在不同节点上。
特点：

性能提升：分散读写压力，提高并发处理能力。
扩展性：可通过增加分片数量实现水平扩展。
典型应用：分布式数据库（如MySQL分库分表）、大数据存储（如Hadoop HDFS）。

三、两者的核心区别

维度	数据结构分块	数据库分块
目的	加速区间操作	分散存储压力
单位	固定长度块（$sqrt{n}$）	逻辑/物理分区
实现	算法层面的逻辑划分	物理存储的实际分割

如果需要进一步了解具体实现代码或分块策略选择，可参考博客园或CSDN技术博客中的案例分析。