行式数据集英文解释翻译、行式数据集的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 line data set

分词翻译：

行的英语翻译：

all right; business firm; profession; capable; carry out; prevail; conduct; go
travel; range; row; soon
【计】 row
【医】 dromo-
【经】 line

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

数据集的英语翻译：

【计】 data set; DS

专业解析

行式数据集（Row-based Dataset）是结构化数据存储的核心范式之一，其核心特征是以“行”为基本逻辑单元组织数据。每个行单元包含一条完整记录的所有字段值，例如在客户信息表中，单行可能依次存储客户ID、姓名、电话号码等字段。该存储模式与列式数据集形成技术对照：在事务型数据库（如Oracle Database）中，行式存储可实现单条记录的高效读写，符合OLTP场景的原子性操作需求。

国际数据管理协会（DAMA）的技术白皮书指出，行式数据集在物理存储层面通常采用连续字节流模式，这种结构使数据库引擎能通过单一磁盘寻址操作获取整条记录。但该特性也导致统计分析类查询需要遍历全表数据，因此在OLAP场景中存在性能局限。

从数据工程实践角度，行式数据集广泛应用于传统关系型数据库系统，如MySQL的InnoDB存储引擎采用B+树索引结构优化行记录检索。微软SQL Server的技术文档显示，其行存储格式中每个数据页可容纳多达8060字节的行记录集合。这种设计特性使其在银行交易系统、电商订单处理等需要高频单条记录更新的业务场景中保持技术优势。

网络扩展解释

行式数据集是一种以行（记录）为核心存储单元的数据组织形式，其核心特点与行式数据库的存储逻辑密切相关。以下是详细解释：

1.基本定义

行式数据集将每条数据记录的所有字段连续存储在一起，形成完整的行结构。例如，在员工信息表中，每个员工的编号、姓名、工资等字段会集中存储为一行。这种结构与列式数据集（按列存储）形成对比。

2.存储特点

连续存储：同一行的字段在物理存储上紧密排列，例如员工记录 [1, Smith, Joe, 40000] 会作为一个整体连续写入。
适合事务操作：对单条记录的增删改查（如修改某员工的工资）效率较高，因为只需定位到整行数据即可完成操作。

3.应用场景

OLTP 系统：适用于需要频繁处理单条数据的场景，如银行交易、订单处理等。
整行读取需求：当业务需要一次性获取某实体的全部属性时（如查看用户完整档案），行式结构更高效。

4.与数据集的关联

在数据集中，行通常代表一个独立观察值或实体（如一名患者、一次交易），列则对应变量（如年龄、金额）。行式数据集强调以行为单位处理数据，符合传统关系型数据库的存储逻辑。

5.局限性

分析效率低：统计多行中的某一列数据（如计算平均工资）需遍历所有行，I/O开销较大。
存储冗余：若某列存在大量重复值（如性别），行式存储会重复保存相同数据，占用更多空间。

行式数据集通过连续存储整行数据优化事务性操作，但牺牲了部分分析效率。其核心价值在于快速处理完整记录，适合需要高频率单行读写的场景。