并行数据库存取英文解释翻译、并行数据库存取的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrent database access

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

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

存取的英语翻译：

【经】 access

专业解析

并行数据库存取（Parallel Database Access）指利用多个处理器或计算节点同时执行数据库操作的技术，通过分布式处理提升数据读写效率与系统吞吐量。以下是关键解析：

一、术语定义

并行（Parallel）
源自拉丁语 parallelus，指多个计算单元同时处理独立任务。在数据库中体现为：
- 多线程并发查询（如分割查询任务到不同CPU核心）
- 分布式节点并行扫描数据分区
数据库存取（Database Access）
包含数据读取（SELECT）与写入（INSERT/UPDATE/DELETE）操作，核心目标是减少I/O延迟。典型技术如：
- 并行索引扫描（Parallel Index Scan）
- 批量事务提交（Bulk Transaction Commit）

二、技术原理

通过数据分片（Sharding）和负载均衡实现并行化：

水平分区：将表按行分割存储在不同节点（如按用户ID分片），查询时各节点并行处理子集。
并行查询优化：查询引擎将复杂SQL分解为子任务，调度至多个工作线程执行（如PostgreSQL的并行哈希连接）。
锁机制优化：采用细粒度锁（如行级锁）减少并发冲突，提升并行写入效率。

三、应用场景

高并发OLTP系统：电商秒杀场景中，并行处理数千笔订单写入。
大数据分析：分布式执行聚合查询（如SUM/COUNT over TB级数据），速度提升10倍以上。

权威参考来源：

IEEE《并行数据库系统技术综述》（ieee.org/parallel-db-survey）
Oracle白皮书《并行查询处理架构》（oracle.com/parallel-query）
ACM《分布式事务锁机制研究》（dl.acm.org/doi/10.1145/3093741.3093921）
Google Spanner论文《跨数据中心并行处理》（research.google/pubs/pub39966）

注：技术实现细节因数据库系统（如MySQL Cluster, Greenplum, ClickHouse）而异，需参考具体文档。截至2025年，主流云数据库（AWS Aurora, GCP BigQuery）均已默认启用并行查询优化。

网络扩展解释

并行数据库存取是指数据库系统通过并行化技术实现高效的数据存储和读取操作，其核心目标是通过分布式存储和并行计算提升数据处理速度与吞吐量。以下是其核心机制和特点的综合解释：

1.数据划分与分布式存储

并行数据库将数据划分为多个分片（如按轮转法、散列或范围划分），分散存储在多个节点上。例如：
- 轮转法：适合顺序扫描整个数据集（如批量分析），但对点查询效率较低。
- 散列划分：通过哈希函数将数据均匀分布，特别适合点查询（如WHERE id=123）。
- 范围划分：按数值范围分片（如日期），适用于范围查询（如WHERE age>20）。

2.并行执行机制

查询任务被拆分为多个子任务，由不同节点并行处理。例如，复杂查询分解后各节点处理本地数据，最终合并结果。这种机制大幅缩短了响应时间，尤其适用于海量数据分析。

3.存储架构类型

共享内存：所有处理器共享同一内存，适用于小规模并行。
共享磁盘：节点共享磁盘但独立内存（如集群），需协调数据一致性。
无共享（Share-Nothing）：节点独立存储和计算，扩展性强，适合大规模分布式环境。

4.存取类型优化

顺序扫描：轮转法提升全表扫描速度。
点查询：散列划分直接定位目标节点，减少I/O。
范围查询：范围划分结合并行索引扫描，快速定位数据区间。

5.优势与应用场景

高性能：通过并行化降低延迟，如百度MPP数据库支持海量数据实时分析。
高扩展性：可通过增加节点横向扩展，适应数据增长。
高可用性：数据冗余和分布式架构提升容错能力。

并行数据库存取通过数据分片、任务并行化和多种存储架构，优化了不同查询场景的效率。其技术广泛应用于大数据分析、实时计算和高并发事务处理领域（如金融、电商）。若需更深入技术细节（如具体算法或实现案例），可参考权威数据库文档或论文。