数据库管理系统英文解释翻译、数据库管理系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 ADBMS; data base management system; DBMS; DMS
【化】 data base management system; DBMS

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

库的英语翻译：

storeroom; warehouse
【计】 libraries; library
【医】 bank
【经】 library

管理系统的英语翻译：

【计】 management system; supervising system; supervisory system

专业解析

数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种操纵和管理数据库的软件，用于建立、使用和维护数据库。它充当用户、应用程序与数据库之间的接口，实现对数据的统一管理和高效访问。以下是详细解析：

一、术语定义

汉语释义
指通过系统化方法对数据进行存储、组织、检索、更新和保护的软件系统。其核心功能包括数据定义、数据操作、数据控制与事务管理。

来源：中国计算机学会《计算机科学技术名词》
英语对应术语解析
- Database（数据库）：结构化数据的集合。
- Management（管理）：涵盖数据的增删改查、权限控制及完整性维护。
- System（系统）：集成化的软件环境，提供操作接口与底层引擎。
  来源：IEEE Computer Society Glossary

二、核心功能与技术特征

数据抽象与独立性
DBMS通过三级模式结构（外模式、概念模式、内模式）实现物理数据独立性与逻辑数据独立性，用户无需关注底层存储细节。
数据操作语言（DML）与查询优化
支持SQL等标准化语言进行数据操作，内置查询优化器自动选择高效执行路径，提升检索效率。
事务管理与并发控制
保障操作的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），通过锁机制或时间戳技术解决并发冲突。
安全与备份机制
提供用户权限管理、数据加密及灾难恢复（如日志备份、增量备份）功能，确保数据安全。

三、典型应用场景

企业信息系统：如ERP、CRM系统依赖DBMS管理业务数据。
实时数据分析：结合OLAP技术实现大数据快速分析。
物联网（IoT）：处理海量设备生成的结构化/半结构化数据。
综合来源：Oracle官方技术文档；Microsoft SQL Server白皮书

四、权威定义参考

“DBMS是为管理数据库设计的计算机软件，其核心目标是提供高效、可靠、安全的数据访问环境。”
——美国国家标准与技术研究院（NIST）

“现代DBMS需支持分布式架构、云存储集成及非关系型数据模型扩展。”
——ACM Transactions on Database Systems

引用来源：

中国计算机学会. 《计算机科学技术名词（第三版）》. 科学出版社.
Oracle Corporation. Database Concepts. Oracle Docs
IEEE Computer Society. IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology.
Microsoft. SQL Server Technical Documentation. Microsoft Learn

网络扩展解释

数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于创建、管理、操作和维护数据库的软件系统。它充当用户、应用程序与数据库之间的接口，提供系统化的数据管理能力。以下是详细解释：

核心功能

数据定义
通过数据定义语言（DDL）定义数据库结构，如表、字段、索引、约束等。例如：CREATE TABLE 语句。
数据操作
支持数据的增删改查（CRUD），使用数据操作语言（DML），如 SELECT、INSERT 等。
数据存储与管理
管理数据的物理存储，优化数据访问效率（如索引、缓存），并处理数据冗余和一致性。
数据安全与权限控制
提供用户身份验证、访问权限分级（如读写权限），防止未授权访问。
并发控制
通过事务隔离、锁机制等，确保多用户同时操作时数据的一致性。
备份与恢复
支持数据备份、日志记录和灾难恢复，保障数据可靠性。

主要组成部分

存储管理器：管理磁盘与内存中的数据存储。
查询处理器：解析并优化用户查询请求。
事务管理器：确保事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
数据模型：定义数据逻辑结构，如关系模型（表结构）、文档模型（JSON）、图模型（节点与边）等。

常见类型

关系型DBMS（RDBMS）
如 MySQL、Oracle、PostgreSQL，基于表结构，支持SQL语言，强调数据一致性。
NoSQL DBMS
如 MongoDB（文档型）、Redis（键值对）、Cassandra（列存储），适合非结构化数据和高并发场景。
分布式DBMS
如 Google Spanner、Amazon Aurora，支持跨节点数据存储与处理，增强可扩展性。

应用场景

企业系统：管理客户、财务、库存等结构化数据。
金融行业：处理高并发交易（如银行转账）。
物联网（IoT）：存储和分析海量设备生成的数据。
大数据分析：与Hadoop、Spark等工具结合，支持复杂查询与实时分析。

DBMS是现代信息系统的核心，它通过标准化的接口和高效的管理机制，解决了数据存储混乱、安全性低、共享困难等问题。随着数据规模的增长，DBMS在保障数据质量、提升处理效率方面的作用愈发关键。