索引数据集英文解释翻译、索引数据集的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 directoried data set

分词翻译：

索引的英语翻译：

index; reference
【计】 X
【医】 index

数据集的英语翻译：

【计】 data set; DS

专业解析

索引数据集（Indexed Dataset）是计算机科学与信息检索领域的核心概念，指通过特定数据结构对原始数据进行组织，以实现快速查询和高效管理的技术集合。在汉英词典中，该术语可拆解为：

1. 索引（Index）：对应英文"index"，指通过建立数据标识符与存储位置的映射关系，加速信息定位的过程。
2. 数据集（Dataset）：对应英文"dataset"，指按特定主题或结构组织的完整数据集合。

其技术实现通常包含三个层级：

• 元数据层：描述数据特征的标签系统
• 指针层：记录数据物理/逻辑地址的引用表
• 存储层：包含原始数据的物理存储单元

在数据库管理系统（如MySQL）和机器学习框架（如TensorFlow）中，索引数据集被广泛应用于加速数据检索。据IEEE Xplore文献记载，优化索引结构可使查询效率提升达300%。

网络扩展解释

索引数据集是指通过对数据集中的特定字段或列建立索引结构，从而加速数据检索和访问的技术手段。以下从多个角度详细解释该概念：

一、核心定义

1. 索引本质
   索引是一种独立存储的排序数据结构，通过记录数据特征（如列值）与物理存储位置的映射关系，实现快速定位。类似于书籍目录，无需遍历整本书即可找到目标章节。

2. 数据集应用
   在数据库或文件系统中，索引数据集特指为大规模数据集合（如表、数组等）的关键字段创建索引，例如PyTables通过索引实现TB级数据的高效查询。

二、核心作用

1. 加速查询
   索引可将全表扫描的时间复杂度从O(n)降低至O(log n)，尤其适用于WHERE、JOIN等条件查询。

2. 保证数据约束
   唯一索引能防止数据重复（如主键），外键索引维护表间关系完整性。

3. 优化排序分组
   对ORDER BY、GROUP BY等操作，索引可避免临时表排序，减少计算开销。

三、技术实现

1. 数据结构类型

   • B+树：MySQL等关系型数据库的默认结构，适合范围查询
   • 哈希索引：适用于等值查询，如Redis
   • 位图索引：OLAP场景中处理低基数列

2. 创建原则
   通常对高频查询条件列、外键列建立索引，但需平衡读写性能——索引会降低插入/更新速度约10%-15%。

四、典型应用场景

五、注意事项

• 空间代价：索引通常占数据量的10%-20%（如MySQL的InnoDB引擎）
• 维护成本：数据更新时需同步更新索引，高并发写入场景需谨慎设计
• 失效情况：字段类型转换、函数操作可能导致索引失效（如WHERE CAST(id AS CHAR)=100）

可通过查看PyTables索引实现细节，或参考了解MySQL索引优化策略。

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