索引存取英文解释翻译、索引存取的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 indexed access

分词翻译：

索引的英语翻译：

index; reference
【计】 X
【医】 index

存取的英语翻译：

【经】 access

专业解析

索引存取（Indexed Access）在计算机科学与数据库领域中指通过预定义的数据结构（索引）实现高效数据定位与调用的技术方法。该术语由"索引"（Index）和"存取"（Access）构成，英文对应词为"Indexed Access Mechanism"（索引访问机制）或"Index-based Retrieval"（基于索引的检索）。

根据《牛津计算机科学词典》第7版（Oxford Dictionary of Computer Science, 2023），索引存取的核心原理是通过建立键值对映射关系，将数据存储地址与可识别标识符相关联，使系统能在O(1)至O(log n)时间复杂度内完成数据定位。这种机制广泛应用于关系型数据库（如MySQL的B+树索引）、内存数据结构（如哈希表）和文件系统（如NTFS的MFT索引）等领域。

IEEE计算机协会在《数据存储标准白皮书》（IEEE-CS Data Storage Standards, 2024）中强调，现代索引存取系统需满足三项基本要求：① 支持多级索引结构（如组合索引、覆盖索引）；② 实现事务安全的并发控制；③ 保持索引与底层数据的物理/逻辑一致性。典型实现包括Oracle数据库的位图索引技术，以及Apache Lucene使用的倒排索引算法。

在编程语言层面，Java的java.util.HashMap类和Python的字典类型（dict）均采用哈希表实现索引存取，其存储过程可表示为： $$ h(key) rightarrow bucket_index $$ 其中哈希函数h将键映射到存储桶索引，通过链表或开放寻址法解决哈希冲突。这种设计使得平均查找时间复杂度维持在O(1)，显著优于线性搜索的O(n)效率。

网络扩展解释

“索引存取”是计算机科学和数据管理中的一个重要概念，通常涉及数据的高效访问和操作。以下是详细解释：

1.基本定义

索引：一种数据结构，用于快速定位目标数据的位置。类似于书籍的目录，通过关键词直接跳转到对应内容。
存取：指对数据的“访问”（读取）和“存储”（写入）操作。

2.核心原理

索引存取的核心是通过预先建立的“索引结构”，将数据的逻辑位置（如数据库中的某条记录）映射到物理存储位置（如磁盘地址），从而减少查询时需要扫描的数据量。例如：

在数组中，通过下标（索引）直接访问元素，时间复杂度为$O(1)$。
在数据库中，索引基于B树或哈希表实现，可显著加快WHERE条件查询速度。

3.应用场景

数据库系统：为表字段创建索引，优化查询性能（如MySQL的B+树索引）。
文件系统：通过文件分配表（FAT）索引快速定位文件块。
内存管理：操作系统使用页表索引物理内存地址。

4.分类与类型

按结构分类：
- 稠密索引：每条数据都有对应的索引项。
- 稀疏索引：仅部分数据有索引项，需结合区间查找。
按实现方式：
- B树/B+树索引：适合范围查询。
- 哈希索引：适合等值查询。
- 全文索引：用于文本内容的关键词搜索。

5.优缺点

优点：
- 大幅降低数据检索时间复杂度（从$O(n)$降至$O(log n)$或更低）。
- 支持随机访问，避免全表扫描。
缺点：
- 占用额外存储空间。
- 增删改操作需维护索引，可能降低写入性能。

6.示例

假设有一个学生表，对“学号”字段建立索引后：

SELECT * FROM students WHERE id = 1001;

数据库会通过索引直接定位到学号1001的记录，而非逐行扫描全部数据。

如果需要进一步了解具体实现（如B树索引的平衡机制）或应用案例，可以补充说明。