查询语言英文解释翻译、查询语言的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 query language

分词翻译：

查询的英语翻译：

demand; inquire about; refer; see about
【计】 query

语言的英语翻译：

language; parole; talk
【计】 EULER EULER; L; language; LUCID LUCID; Modula; vector FORTRVN
【医】 speech

专业解析

查询语言（Query Language）是计算机科学中用于从数据库或信息系统中检索、操作和管理数据的专用语言。其核心功能是允许用户或程序通过特定指令与数据存储系统交互，高效提取所需信息。以下是详细解释：

一、定义与核心功能

定义
查询语言是一种声明式或指令式语言，用户通过编写语句描述所需数据，而非指定具体操作步骤。例如，SQL（结构化 Query Language）中 SELECT * FROM users WHERE age > 30 直接声明"获取年龄大于30的用户"，无需说明如何遍历数据。

来源：牛津计算机科学词典（Oxford Dictionary of Computer Science）
核心功能
- 数据检索（Retrieval）：提取符合条件的数据子集（如 SELECT 语句）。
- 数据操作（Manipulation）：增删改数据（如 INSERT, DELETE, UPDATE）。
- 数据定义（Definition）：创建或修改数据结构（如 CREATE TABLE）。
- 访问控制（Control）：管理用户权限（如 GRANT）。
  来源：美国国家标准与技术研究院（NIST）数据库手册

二、主要类型与实例

关系型查询语言
- SQL：行业标准，用于关系数据库（如MySQL、Oracle）。
```
SELECT name, email FROM customers WHERE country = 'China';
```
- QBE（Query by Example）：图形化查询工具，通过示例模板生成查询。
非关系型查询语言
- XQuery/XPath：用于XML文档检索（如 //book[price<30]/title）。
- Cypher：图数据库Neo4j的查询语言，通过节点关系匹配数据。
```
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(f) WHERE u.name = 'Alice' RETURN f.name
```

三、技术特点

声明式语法：关注"做什么"而非"如何做"，由系统优化执行路径。
集合操作：以数据集合为处理单位（如SQL的结果集）。
标准化与扩展性：SQL有ANSI/ISO标准，但各数据库提供扩展（如PL/SQL）。
来源：ACM计算机系统期刊（ACM Transactions on Database Systems）

四、应用场景

数据库管理：企业数据查询（如生成财务报表）。
大数据分析：HiveQL用于Hadoop生态的分布式查询。
Web开发：ORM（对象关系映射）框架将查询语言转化为API调用（如Django ORM）。

权威参考资料

通过理解查询语言的设计逻辑与应用场景，可更高效地实现数据驱动的决策与分析。

网络扩展解释

查询语言（Query Language）是用于从数据库、信息系统或数据存储中检索、操作和管理数据的专用计算机语言。其核心功能是允许用户以特定语法描述所需数据，系统根据指令返回结果。以下是详细解释：

一、基本定义与特点

结构化语法
查询语言通常具备严格的语法规则，例如使用关键字（SELECT、WHERE等）和逻辑运算符（AND/OR/NOT）构建指令。
示例：SQL中的基础查询结构
```
SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition;
```
声明式 vs 过程式
- 声明式语言（如SQL）：用户仅需指定"需要什么数据"，无需描述如何获取。系统自动优化执行路径。
- 过程式语言（如某些NoQL）：需明确数据检索步骤。

二、主要类型

关系型查询语言
- SQL（Structured Query Language）：行业标准，适用于关系型数据库（如MySQL、Oracle），支持数据增删改查（CRUD）。
- 扩展变种：如Transact-SQL（T-SQL）、PL/SQL。
非关系型查询语言
- MongoDB查询语法：使用JSON格式过滤文档，例如 db.collection.find({age: {$gt: 25}})。
- 搜索引擎DSL：如Elasticsearch的基于JSON的查询语法。

三、应用场景

数据库管理：执行复杂的数据聚合与统计分析。
大数据处理：HiveQL用于Hadoop生态系统，SPARQL用于RDF图数据库查询。
API数据交互：GraphQL允许客户端精确指定所需API返回字段。

四、发展趋势

现代查询语言正朝着以下方向演进：

支持自然语言处理（如AI驱动的语音查询）
与机器学习集成（自动生成优化查询语句）
多数据源统一查询（如Apache Calcite跨数据库查询）。

通过上述分层结构，查询语言在不同技术栈中承担着数据桥梁的核心作用，其设计直接影响系统效率与用户体验。