索引存取文件英文解释翻译、索引存取文件的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 file of index 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

文件的英语翻译：

document; documentation; file; paper; writ
【计】 file
【医】 document
【经】 documents; file; instrument

专业解析

在计算机科学领域，"索引存取文件"（Indexed Access File）指通过预建索引结构实现高效数据检索的文件组织方式。其核心原理是为文件的关键字段建立独立索引表，通过索引快速定位记录物理地址，避免全文件扫描。以下是关键解析：

一、核心定义与机制

汉英术语对照
- 索引存取文件 = Indexed Access File
- 索引（Index）：存储键值与物理地址映射的数据结构（如B+树、哈希表）
- 存取（Access）：通过索引直接定位记录，实现O(log n)时间复杂度检索
工作流程
用户查询键值 → 索引表检索 → 获取记录物理地址 → 直接读取目标数据块

（参考：《数据库系统概念》第6版，Abraham Silberschatz等著，ISBN 978-7-111-45399-5）

二、技术特点

优势
- 高效检索：索引减少磁盘I/O次数，如对10条记录，B+树索引仅需3-4次访问
- 动态更新：支持记录的插入、删除与修改（需维护索引）
- 多级索引：可针对不同字段建立次级索引（Secondary Index）
局限性
- 存储开销：索引占额外空间（通常为数据量的10%-20%）
- 更新延迟：索引维护可能影响写入性能

三、典型应用场景

数据库系统
- 关系数据库（如MySQL）使用B+树索引加速SQL查询（来源：Oracle官方文档）
文件系统
- NTFS、EXT4等现代文件系统采用索引分配管理大文件
实时数据处理
- 金融交易系统依赖内存索引实现毫秒级响应（案例：纽约证券交易所订单处理）

四、权威参考文献

Garcia-Molina, H., et al. Database Systems: The Complete Book. 第2版, 第3章 "Indexing Structures".
Microsoft Docs. Indexed Sequential Access Method (ISAM). 链接
Ramakrishnan, R. Database Management Systems. McGraw-Hill, 第12章 "Indexing and Hashing".

该设计通过空间换时间优化查询效率，是数据库与文件系统的基石技术之一。实际应用中需权衡索引成本与查询需求，动态调整索引策略。

网络扩展解释

索引存取文件是一种通过建立索引表实现高效数据存取的存储结构，其核心作用在于加快对特定记录的定位和访问速度。以下是详细解释：

一、基本结构

索引表与主文件
索引文件由索引表和主文件（数据区）两部分构成。
- 索引表：存储逻辑记录（如关键字或逻辑记录号）与物理存储地址的对应关系。每个索引项包含键值（Key）和指向数据位置的指针（Pointer）。
- 主文件：实际存储数据记录的物理区域，通常按顺序或特定规则排列。
索引类型
- 密集索引：每个逻辑记录对应一个索引项，适合无序数据。
- 稀疏索引：一组记录对应一个索引项，常见于有序文件（如索引顺序文件），可减少索引表大小。

二、存取操作步骤

第一步：查找索引表
通过键值（如用户提供的查询条件）在索引表中快速定位目标记录的物理地址。若索引表较小，可直接载入内存以提高检索效率（如使用折半查找法）。
第二步：访问物理地址
根据索引表获取的物理地址，直接访问主文件中的对应数据块，完成记录的读取或写入。

三、特点与优势

高效随机存取
通过索引表跳过了顺序扫描过程，时间复杂度从$O(n)$降低至$O(log n)$，尤其适合大规模数据场景。
灵活性与扩展性
- 支持动态增删记录，仅需更新索引表，无需重组主文件。
- 可针对多个字段建立不同索引，适应复杂查询需求。
存储开销权衡
索引表需占用额外存储空间，但通过稀疏索引等方式可优化空间利用率。

四、典型应用

数据库系统：如MySQL通过B+树索引加速查询，减少磁盘I/O操作。
文件系统：如UNIX文件系统使用inode索引表管理文件块地址。

五、相关概念对比

类型	索引顺序文件	索引非顺序文件
主文件排列	按关键字有序	无序
索引密度	稀疏索引（按组建立）	密集索引（逐记录建立）
适用场景	频繁范围查询	精确单记录查询

总结来说，索引存取文件通过空间换时间的策略，显著提升了数据操作效率，是数据库和文件系统中不可或缺的核心技术。具体实现需结合数据访问模式权衡索引类型与存储成本。