关系数据库英文解释翻译、关系数据库的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 RDB; relational database

分词翻译：

关系的英语翻译：

relation; relationship; appertain; bearing; concern; connection; term; tie
【计】 relation
【医】 rapport; reference; relation; relationship

数据库的英语翻译：

【计】 B; data base; database; DB; library of data
【化】 data bank; data base
【经】 data nbank; data pool

专业解析

汉英词典视角：关系数据库（Relational Database）详解

一、术语定义

关系数据库（Relational Database）指基于关系模型（Relational Model）的数据库系统，其核心是通过二维表格（Tables）存储数据，表格间通过共享字段（Keys）建立关联。

英文对应术语：Relational Database（名词短语）。
关键构成：
- 表（Table）：数据以行（Row/Record）和列（Column/Attribute）的形式组织。
- 关系（Relation）：表之间通过主键（Primary Key）与外键（Foreign Key）实现逻辑关联。

二、核心特征

结构化数据存储
数据以严格定义的列类型（如整数、字符串）存储，确保一致性与完整性。

SQL操作语言
通过结构化查询语言（SQL）进行数据增删改查（如 SELECT, JOIN），实现跨表联合查询。

ACID事务保障
支持原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），保障数据可靠性。

三、技术原理

关系模型理论
由埃德加·科德（Edgar F. Codd）于1970年提出，其数学基础为集合论与谓词逻辑，确保数据操作的无歧义性。

规范化设计（Normalization）
通过分解表结构（如满足第一范式至第三范式）消除冗余数据，减少更新异常。

四、应用场景

企业管理系统：如客户关系管理（CRM）、库存管理。
金融系统：银行交易记录、账户管理依赖事务一致性。
Web应用后端：用户数据、订单信息的关系型存储。

五、权威参考来源

美国国家标准协会（ANSI）：SQL语言标准（ANSI SQL）定义关系数据库操作规范。
IBM研究院：埃德加·科德原始论文 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"（1970）奠定理论基础。
Oracle官方文档：关系数据库管理系统（RDBMS）架构说明。

（注：因搜索结果未提供可验证链接，此处仅标注机构及文献名称以符合权威性要求。）

网络扩展解释

关系数据库（Relational Database）是一种基于关系模型组织数据的数据库系统，其核心是用二维表格（称为“关系”表）存储数据。以下是其核心概念和特点的详细解释：

1. 基本组成

表（Table/Relation）：数据以行（记录）和列（字段）的形式存储。例如，一个“学生表”可能包含字段：学号、姓名、年龄。
主键（Primary Key）：唯一标识表中每条记录的字段（如学号），不可重复或为空。
外键（Foreign Key）：用于关联不同表的字段，指向另一表的主键（如“课程表”中的学号字段关联到“学生表”）。

2. 核心特性

结构化数据：数据按预定义的模式（Schema）严格组织，字段类型固定（如整数、字符串）。
关系操作：通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作，支持查询、插入、更新、删除等。
数据完整性：通过约束（如唯一性、非空、外键关联）保证数据逻辑正确性。
ACID事务：确保操作的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

3. 典型应用场景

事务型系统：如银行交易、订单管理，需严格保证数据一致性。
复杂查询：支持多表关联查询（JOIN）和聚合计算（SUM/AVG）。
规范化设计：通过范式（如第一范式、第三范式）减少数据冗余。

4. 常见关系数据库系统

开源：MySQL、PostgreSQL、SQLite。
商业：Oracle Database、Microsoft SQL Server、IBM Db2。

5. 优势与局限性

优势：数据一致性高、支持复杂查询、技术成熟。
局限性：横向扩展较难（需分库分表），高并发场景可能性能受限（需优化索引或缓存）。

关系数据库自1970年由E.F. Codd提出后，成为企业级数据管理的基石，尤其适合需要强一致性和复杂事务的场景。随着技术发展，其与NoSQL数据库（如MongoDB）形成互补，共同支撑现代数据架构。