并行数据检索操作英文解释翻译、并行数据检索操作的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent data retrieval operation

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

数据检索的英语翻译：

【计】 data retrieval
【化】 data retrieval

操作的英语翻译：

handle; manipulate; operate
【计】 FUNC; O; OP
【化】 manipulation
【医】 procedure; technic; technique
【经】 operation

专业解析

在汉英词典语境中，"并行数据检索操作"对应的英文表述为"parallel data retrieval operations"，指通过多线程、分布式系统或集群计算等技术同时执行多个数据查询任务的处理方式。该概念包含三个核心要素：

并发执行机制：采用任务分割算法将查询请求分配至不同计算单元，如MapReduce框架中的分片处理模式（IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems文献记载）
资源协同管理：通过负载均衡器动态调整各节点工作量，符合ACM SIGMOD提出的分布式查询优化原则
结果整合规范：运用事务一致性协议确保多源数据的完整性，参考Springer《分布式数据库系统》教材所述技术标准

典型应用场景包括：云计算环境中的弹性搜索服务（AWS Documentation）、金融交易系统的实时风控分析（IEEE Xplore案例库）、以及基因组学研究的批量序列比对（NCBI技术白皮书）。这种操作模式相较串行检索可提升300%-500%的吞吐量，具体效率提升公式为： $$ T{parallel} = frac{T{serial}}{n} + C_{overhead} $$ 其中n代表并行节点数量，C表示通信协调产生的固定损耗。

网络扩展解释

并行数据检索操作是指通过多线程、多进程或分布式计算资源，将大规模数据检索任务拆分为多个子任务并行执行，以提高处理效率的技术。以下是其核心要点：

一、核心原理

任务分割
将大型检索任务分解为多个独立子任务，例如按数据分区（如时间范围、哈希值）或查询条件拆分。例如，Oracle的并行查询通过多个Server Process同时处理不同数据块。
并行执行
子任务在多个CPU核心、线程或计算节点上同时运行。如TPL（任务并行库）通过Parallel.For实现数据分区的多线程处理。
结果合并
各子任务完成后，系统通过交换运算符（如Gather Streams、Repartition Streams）整合中间结果。

二、技术分类

分布式并行：数据分布在多个节点，每个节点独立处理本地数据（如Hadoop）。
共享内存并行：单机多核环境下，通过线程/进程共享内存加速查询（如Oracle Parallel Query）。

三、应用场景

大数据量查询：适用于TB级表的全表扫描或复杂分析（OLAP）。
高并发请求：通过并行化缩短单个查询响应时间，提升系统吞吐量。
分布式数据库：如并行数据库将数据分片存储在不同节点，实现横向扩展。

四、优势与挑战

优势：显著减少检索时间，充分利用多核/集群资源，支持实时分析。
挑战：需平衡负载分配，避免资源争用；复杂查询计划可能引入额外协调开销。

五、典型实现

数据库系统：Oracle的Parallel Query/DML、SQL Server的并行执行计划。
编程框架：.NET的TPL库、MapReduce模型。

如需进一步了解具体技术细节，可参考Oracle官方文档或分布式计算框架（如Apache Spark）的实现方案。