多表文件结构英文解释翻译、多表文件结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multilist file orga0nization

分词翻译：

多的英语翻译：

excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

表的英语翻译：

rota; surface; table; watch
【计】 T
【化】 epi-
【医】 chart; meter; sheet; table
【经】 schedule

文件结构的英语翻译：

【计】 file structure; FS

专业解析

在汉英词典视角下，“多表文件结构”指一种数据库或文件系统的组织方式，其核心含义可解析为：

多表文件结构 (Duō biǎo wénjiàn jiégòu)

• 中文释义： 指一种数据存储架构，其中信息被逻辑分割并存储在多个相互关联的表格（或文件）中，而非集中在一个单一的文件内。这些表格之间通过特定的字段（如键）建立关系，以实现数据的有效组织、减少冗余并支持复杂查询。
• 英文释义：Multi-table File Structure - A data storage architecture where information is logically divided and stored across multiple interrelated tables (or files), rather than within a single monolithic file. Relationships between these tables are established through specific fields (e.g., keys) to enable efficient organization, minimize redundancy, and support complex queries.

核心特征与目的：

1. 数据分割与关联： 将整体数据集按逻辑（如实体类型：客户、订单、产品）分散到不同的表/文件中。每个表专注于存储特定类型实体的属性。表之间通过共享字段（主键、外键）链接。
2. 减少冗余： 相较于将所有数据塞进一个大文件（如平面文件），多表结构通过规范化设计，显著减少了重复数据的存储。例如，客户信息只需在“客户表”存储一次，其订单在“订单表”中通过客户ID引用即可，无需重复存储客户姓名地址。
3. 提升数据完整性： 通过定义表间关系（如外键约束），可以强制保证数据的关联一致性（如确保订单必须关联到一个有效的客户ID）。
4. 支持复杂操作： 这种结构是关系型数据库管理系统（RDBMS）的基础，允许执行复杂的连接（JOIN）操作，跨多个表高效地检索和组合相关数据。
5. 灵活性： 更容易适应数据结构的变化（如为产品添加新属性只需修改产品表），并支持更细粒度的数据访问控制。

权威参考来源： 由于该术语是数据库领域的核心概念描述而非特定专有名词，其权威解释广泛存在于数据库原理、数据结构的经典教材、学术文献及技术标准中。以下来源提供了相关基础理论的权威阐述：

• 数据库系统概念 (Database System Concepts) - Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan 著。这部经典教材详细阐述了关系模型、表结构、规范化理论及SQL操作，是理解多表文件结构原理的基石。 (代表性参考，实际需查阅具体书籍章节)
• IEEE Xplore Digital Library： 电气电子工程师学会的数字图书馆收录了大量关于数据库设计、文件系统、数据结构优化的前沿研究论文和技术标准，是查找相关技术细节和最新进展的权威平台。 (平台性参考，需检索具体文献)
• ACM Digital Library： 美国计算机协会的数字图书馆同样汇聚了计算机科学领域，特别是数据库管理系统和数据管理方面的高影响力论文和会议记录。 (平台性参考，需检索具体文献)

“多表文件结构”本质上是关系型数据库的核心组织范式，它通过将数据分散到多个互相关联的表中，利用键值建立联系，解决了单一文件结构中的数据冗余、不一致和查询效率低下的问题，为现代数据管理提供了高效、可靠且灵活的基础架构。其理论基础和实践规范在计算机科学的标准教材和专业文献中有详尽论述。

网络扩展解释

根据数据库设计领域的定义，“多表文件结构”主要指通过多个相关联的表格来组织数据的存储方式。以下是其核心要点：

一、基本概念

多表结构通过将数据拆分到多个表中，利用外键关联实现数据关联性存储。例如用户信息、订单信息可分别存储在不同表中，通过用户ID字段关联。这种设计避免了单表存储所有数据带来的冗余。

二、设计原因

1. 数据规范化：消除重复数据，如提到的「减少冗余」
2. 关系管理：支持一对一、一对多、多对多关系
3. 效率优化：通过分表降低单表数据量，提升查询性能

三、结构类型（基于）

1. 多对一：左表多条记录对应右表一条（如多个订单属于一个用户）
2. 多对多：需创建中间关系表（如学生选课表）
3. 一对一：主表扩展场景（如用户基础信息表+用户详情表）

四、应用场景

• 电商系统（商品表/订单表/用户表）
• 权限管理系统（角色表/权限表/用户角色关联表）
• 社交平台（用户表/好友关系表/动态表）

五、优缺点

优点：数据逻辑清晰、存储空间节省、权限细分管理
缺点：查询复杂度增加、需要掌握JOIN操作技巧

如需了解具体SQL实现方式或关系型数据库设计规范，建议查看的博客园教程或的华为云技术文档。

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