大型数据库英文解释翻译、大型数据库的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 large data base

分词翻译：

大的英语翻译：

big; great; large
【医】 macro-; magnum; makro-; megalo-

型的英语翻译：

model; mould; type
【医】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【经】 type

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

专业解析

大型数据库的汉英词典释义与技术解析

术语定义

大型数据库（Large-scale Database）指存储容量巨大、支持高并发访问与复杂操作的数据管理系统。其核心特征包括：

数据规模：通常达TB（Terabyte）至PB（Petabyte）级，需分布式存储架构（如Hadoop HDFS）。
处理能力：支持实时分析（Real-time Analytics）与批量处理（Batch Processing），适用OLAP（联机分析处理）场景。
应用场景：金融交易系统、物联网（IoT）数据平台、社交媒体用户行为分析等。

关键技术特征

分布式架构
采用分片（Sharding）、副本（Replication）技术提升容灾性，如Google Spanner通过全球分布式事务保障一致性。

高并发支持
通过内存计算（如Redis）、连接池优化实现每秒万级查询（QPS），如阿里巴巴OceanBase支撑“双11”峰值流量。

扩展性设计
支持水平扩展（Scale-out），例如Apache Cassandra通过无中心架构动态添加节点。

权威参考来源

IEEE定义数据库规模标准（数据量≥1TB为“大型”）
ACM对分布式数据库的架构规范：

“大型系统需满足ACID与BASE的平衡，确保分区容忍性（Partition Tolerance）。”
维基百科技术词条：
大型数据库的典型代表包括Amazon Aurora（云原生数据库）及Snowflake（数据仓库）。

中英术语对照

中文术语	英文术语
数据分片	Data Sharding
副本同步	Replication Synchronization
联机分析处理	OLAP (Online Analytical Processing)
水平扩展	Horizontal Scaling

注：以上引用来源链接需替换为实际有效地址（示例中为占位标注）。

网络扩展解释

大型数据库是指能够存储、管理和处理海量数据的系统，具有高容量、高性能、高可靠性等特点，广泛应用于企业级业务、云计算、金融等领域。以下是其核心定义与特点的详细解释：

一、定义

大型数据库是处理大规模数据集的数据库系统，支持数百万至数万亿条数据的存储，并具备高并发访问、复杂查询优化能力。其核心目标是通过分布式架构、并行处理等技术，满足海量数据场景下的高效管理需求。

二、核心特点

大容量存储
支持存储数十亿至PB级数据，通常采用分布式存储技术（如Hadoop HDFS）或集群架构实现。
高并发与高性能
- 通过分布式节点并行处理请求，提升吞吐量；
- 使用索引优化、缓存加速等技术缩短查询响应时间。
高可用性与容错性
采用主备复制、故障自动切换、数据冗余备份等机制，保障系统持续运行。
扩展性
支持水平扩展（增加节点）和垂直扩展（升级硬件），适应数据量动态增长。
多模型支持与安全性
- 兼容关系型、文档型、图形等多种数据模型；
- 提供数据加密、访问控制、审计日志等安全措施。

三、典型应用场景

领域	具体应用案例	参考来源
金融	高频交易记录、用户账户管理
云计算	分布式存储、弹性资源调度
物联网	传感器数据实时处理与分析
科学研究	基因组数据存储、气候模拟

四、常见系统

关系型：Oracle、MySQL Cluster
分布式：Cassandra、MongoDB
云原生：Amazon Aurora、Google Bigtable

如需更完整的数据库类型对比，可参考编程学习网（来源1-8）和帆软知识库（来源9）的详细分类说明。