动态索引英文解释翻译、动态索引的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 dynamic index
分词翻译:
动态的英语翻译:
dynamic; dynamic state; trends
【经】 movement
索引的英语翻译:
index; reference
【计】 X
【医】 index
专业解析
在汉英词典视角下,“动态索引”是一个计算机科学领域的专业术语,其核心含义和英文对应如下:
1.术语构成与基本含义
- 动态 (Dynamic - /daɪˈnæmɪk/): 指事物处于不断变化、活动或调整的状态,而非静止不变。在计算机语境中,强调其能够适应变化的数据或环境。
- 索引 (Index - /ˈɪndɛks/): 指一种数据结构或机制,用于快速定位、访问数据库、文件或内存中的特定信息,类似于书籍的目录。
- 整体含义 (Dynamic Index): 指一种能够在数据发生变化时自动更新的索引结构。它确保索引始终反映数据的最新状态,无需手动重建或完全刷新,从而在数据频繁修改的场景下(如在线事务处理系统)维持高效的查询性能。
2.核心特征与工作机制
- 实时/近实时更新: 当底层数据被插入、删除或修改时,动态索引会增量式地进行更新操作(如添加、删除或调整索引条目),而非等到某个特定时刻或累积大量变更后才批量处理。
- 维护效率: 其设计目标是最小化更新操作对系统整体性能的影响,通常采用高效的数据结构(如B+树、LSM树及其变种)和优化算法来实现。
- 查询性能保障: 尽管需要付出维护成本,但动态索引的核心价值在于它能持续为查询操作提供高效的访问路径,即使数据在不断变化。
3.应用场景
- 数据库管理系统: 关系型数据库(如MySQL, PostgreSQL)和非关系型数据库(如MongoDB)普遍使用动态索引来加速对频繁更新的表的查询。
- 搜索引擎: 现代搜索引擎需要近乎实时地将新网页或更新的网页纳入可搜索范围,其倒排索引通常具备动态更新能力。
- 实时分析系统: 需要处理流式数据并支持快速即席查询的系统依赖动态索引。
- 文件系统: 某些现代文件系统使用动态索引结构来加速文件查找。
4.对比与重要性
- 静态索引: 动态索引区别于静态索引(Static Index)。静态索引在创建后不再更新,若数据变化则索引失效或需要手动重建,适用于数据不常变或批量处理的场景。动态索引则适用于数据持续变化的在线系统。
- 性能关键: 在数据密集型应用中,能否高效地维护动态索引是决定系统吞吐量和响应时间的关键因素之一。
权威参考来源:
- 数据库系统经典教材: 如《Database System Concepts》(Silberschatz, Korth, Sudarshan) 或《Database Management Systems》(Ramakrishnan, Gehrke) 深入讨论了数据库索引的实现,包括动态索引(如B+树的插入删除操作)。
- 计算机科学百科全书: 《Encyclopedia of Database Systems》(Springer) 或《The Stanford Encyclopedia of Philosophy》(计算机科学相关条目) 提供对索引概念及其动态特性的权威定义和分类。
- 知名技术文档:
- MySQL官方文档: 详细描述了InnoDB存储引擎如何使用B+树实现动态索引及其维护机制(如Change Buffer)。
- PostgreSQL官方文档: 解释了其索引类型(如B-tree)的动态更新特性。
- Elasticsearch官方文档: 阐述其基于Lucene的倒排索引如何实现近实时的动态更新(通过refresh interval和segment合并)。
- 学术研究论文: ACM Digital Library 或 IEEE Xplore 收录了大量关于高效动态索引数据结构(如LSM-Tree, Fractal Tree Index)的研究论文。
网络扩展解释
动态索引是一种随着数据变化自动调整结构的索引机制,主要用于提高数据检索效率和适应频繁更新的场景。以下是其核心要点:
一、定义与核心特点
-
动态调整性
动态索引在系统运行期间会根据数据的增删实时调整结构(如B树、R树),保持最佳搜索效率。例如,数据库中的动态索引会通过节点分裂或合并来平衡树结构,确保查询性能稳定。
-
适用场景
- 数据库系统:如MySQL的B+树索引,支持高频更新操作。
- 地理信息系统(GIS):通过网格划分或空间索引(如四叉树与R树结合),提升并发编辑和空间检索能力。
- 日志管理:如Elasticsearch按时间自动创建索引(如
logs-2024-03-01
),结合别名实现无缝查询。
二、优缺点分析
- 优点
- 高效更新:自动平衡结构,减少插入/删除操作的性能损耗。
- 高并发支持:适用于多用户编辑场景(如GIS数据),索引更新不影响查询。
- 缺点
- 实现复杂:算法设计需考虑分裂、合并等动态操作,开发维护成本较高。
- 存储开销:动态调整可能产生额外存储空间占用。
三、典型应用示例
-
数据库动态索引
B树通过节点分裂自动扩展层级,适应数据量增长。
-
Elasticsearch时间索引
按天生成独立索引(如logs-2024-03-01
),结合别名current_logs
统一访问,便于冷热数据分离。
-
GIS动态空间索引
超图编辑器结合R树与四叉树,支持高精度空间检索和多人协同编辑。
四、与静态索引对比
特性 |
动态索引 |
静态索引 |
结构灵活性 |
自动调整 |
固定结构,创建后不可变 |
适用场景 |
高频更新、并发操作 |
数据稳定、查询为主 |
维护成本 |
较高(需处理动态操作) |
较低(结构简单) |
动态索引通过实时调整优化数据访问路径,尤其适合数据频繁变更或需要高并发的场景,但需权衡其实现复杂性和存储成本。
分类
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