索引结构英文解释翻译、索引结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 index structure

分词翻译：

索引的英语翻译：

index; reference
【计】 X
【医】 index

结构的英语翻译：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

专业解析

在汉英词典视角下，“索引结构”（Suǒyǐn Jiégòu / Index Structure）指一种系统化的信息组织方式，用于高效定位数据。其核心含义可分为以下三层：

一、基础定义

汉语释义
索引结构指通过特定规则（如字母序、分类法）对文献或数据建立有序指引系统，例如书籍目录或数据库索引。其本质是空间换时间的优化策略，通过额外存储索引信息加速检索。

来源：《图书馆学基础》（吴慰慈，2010）
英语对照
Index Structure: A data organization method that maps keys to physical locations, enabling sub-linear search complexity (e.g., O(log n)) in databases .

来源：Silberschatz A., Database System Concepts (6th ed.)

二、技术实现

（1）物理结构类型

类型	汉语描述	英文术语	典型应用
B树	平衡多路搜索树	B-Tree	文件系统索引
哈希索引	键值直接映射存储位置	Hash Index	内存数据库
倒排索引	关键词到文档的映射	Inverted Index	搜索引擎

数据来源：Ramakrishnan R., Database Management Systems (2003)

（2）性能数学表达

索引效率由I/O复杂度决定，B树查询复杂度为：

H = lceil log_m(N+1) rceil

其中 $m$ 为阶数，$N$ 为数据量，$H$ 为树高。

来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Vol.34(5)

三、跨学科应用

文献索引（中文语境）
遵循《GB/T 3792.7-2008》规范，索引结构需包含标目、修饰词、出处三元组。

来源：中国国家标准化管理委员会
计算机科学（英文语境）
在SQL数据库中，索引结构通过B+树实现范围查询优化，其节点结构满足：

$$ begin{cases} text{内部节点：} & (P_1,K_1,P2,cdots,K{n-1},P_n) text{叶节点：} & langle (K_1,Ptr_1),cdots,(K_n,Ptr_n) rangle end{cases} $$

来源：Stanford CS346 Course Notes

权威参考文献

中文规范：
《索引编制规则(总则)》GB/T 22466-2008

英文原理：
Cormen T.H., Introduction to Algorithms (MIT Press)

技术实现：
Oracle B-Tree Index Architecture

网络扩展解释

索引结构是计算机科学中用于高效组织、存储和检索数据的一种技术，尤其在数据库、文件系统和搜索引擎中广泛应用。以下从定义、常见类型、工作原理和应用场景等方面详细解释：

1.定义

索引结构本质上是一种辅助数据结构，类似于书籍的目录。它通过建立数据关键属性（如主键、关键词等）与物理存储位置的映射关系，减少查询时需要扫描的数据量，从而加快检索速度。

2.常见类型

B/B+树索引：
采用平衡树结构，适合范围查询和排序操作，广泛应用于数据库（如MySQL的InnoDB引擎）。B+树的非叶子节点仅存储键值，叶子节点存储数据或指针，减少磁盘I/O次数。
哈希索引：
通过哈希函数将键值转换为固定长度的地址，适合等值查询（如Redis）。但无法支持范围查询，且哈希冲突需要额外处理。
倒排索引：
用于全文搜索（如Elasticsearch），记录关键词到文档的映射。例如，搜索“索引”时，直接定位包含该词的所有文档。
位图索引：
用二进制位表示数据属性，适合低基数列（如性别、状态）。通过位运算快速筛选数据，常用于数据仓库。

3.工作原理

索引通过以下机制提升效率：

减少扫描范围：直接定位目标数据块，避免全表扫描。
有序性优化：B+树等结构天然有序，加速排序和范围查询。
预计算加速：倒排索引预先建立词项与文档的关联，避免实时计算。

4.应用场景

数据库系统：主键索引、联合索引等优化SQL查询性能。
搜索引擎：倒排索引支持关键词快速匹配。
日志分析：时间戳索引加速时间范围检索。

5.优缺点

优点：显著提升查询速度，降低资源消耗。
缺点：占用额外存储空间；数据增删改时需维护索引，可能影响写入性能。

索引结构是平衡读写效率的关键技术，需根据数据特性和查询需求选择合适类型。例如，OLTP系统多用B+树，OLAP系统可能结合位图索引，而全文搜索则依赖倒排索引。