分布式查询处理英文解释翻译、分布式查询处理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed query processing

分词翻译：

分布式查询的英语翻译：

【计】 distributed query

处理的英语翻译：

deal; dispose; handle; manage; manipulate; process; tackle; transact
【计】 processing
【化】 curing
【医】 disposal; processing; treatment
【经】 deal; disposal; disposition; handle; process; processing; treatment

专业解析

分布式查询处理（Distributed Query Processing）是数据库管理系统中的一个核心概念，特指在分布式数据库系统（Distributed Database System）环境下，对用户提交的查询请求进行解析、优化、分解、执行并最终返回结果的过程。其核心目标是在数据物理分散存储于网络中不同节点（站点）的情况下，高效、准确地完成查询任务。

以下是其关键含义的汉英对照及详细解释：

术语构成与基本定义 (Term Composition & Basic Definition)
- 分布式 (Distributed - fēnbù shì): 指数据并非集中存储在单一计算机上，而是分散存储在通过网络互联的多个地理上可能分离的计算机节点（站点）上。
- 查询 (Query - cháxún): 用户或应用程序向数据库系统发出的数据检索或操作请求，通常使用结构化查询语言（如 SQL）。
- 处理 (Processing - chǔlǐ): 指系统接收查询后所进行的一系列操作，包括解析语义、制定执行计划、实际访问数据、计算和组合结果等。
- 整体含义: 在分布式数据库环境中，对用户查询进行接收、分析、优化、分解成子查询、分配到相关站点执行、收集局部结果、进行必要的数据传输和连接/合并操作，最终形成完整查询结果并返回给用户的过程。
核心目标与挑战 (Core Objectives & Challenges)
- 高效性 (Efficiency): 最小化查询响应时间。关键在于减少网络传输的数据量（因为网络通信通常是瓶颈）和充分利用各站点的本地计算资源。优化器需要评估不同执行策略的成本（主要是 I/O 和网络传输成本）。
- 正确性 (Correctness): 确保查询结果与在集中式数据库上执行相同查询的结果一致，即保证分布式执行的语义正确性。
- 自治性与透明性 (Autonomy & Transparency): 在保证系统整体功能的前提下，尽可能允许各节点具有一定的管理自治性。对用户而言，数据的物理分布位置应该是透明的，用户像查询单一数据库一样提交查询。
- 主要挑战: 网络延迟与带宽限制、站点故障处理、数据分片与副本管理、全局查询优化复杂度高、并发控制与事务管理的复杂性。
处理流程概述 (Processing Workflow Overview)
1. 查询接收与解析 (Query Reception & Parsing): 用户提交查询到一个站点（通常称为发起站点或协调者站点）。该站点解析查询，确定涉及哪些关系（表）。
2. 数据定位 (Data Localization): 根据系统的全局数据字典（记录数据分片、副本及其位置信息），确定查询所涉及数据的物理存储位置（哪些分片、在哪些站点）。
3. 全局查询优化 (Global Query Optimization): 这是最关键也最复杂的步骤。优化器考虑所有可能的执行策略（包括子查询的执行顺序、连接方法的选择、数据传输的时机和方式等），估算每种策略的执行成本（主要考虑磁盘 I/O、CPU 使用、尤其是网络传输量），选择成本最低的执行计划。优化器需要掌握各站点的数据统计信息（如关系大小、属性值分布）。
4. 查询分解与分配 (Query Decomposition & Distribution): 将优化后的全局查询计划分解成多个可以在不同站点独立执行的子查询（或称为局部查询）。
5. 子查询执行与数据传输 (Subquery Execution & Data Transfer): 各相关站点接收并执行分配给它们的子查询。执行过程中或执行后，可能需要根据计划将中间结果数据传输到其他站点（通常是协调者站点或需要进行连接/合并操作的站点）。优化目标之一是尽量减少这种数据传输。
6. 结果组合与返回 (Result Assembly & Return): 协调者站点接收来自各站点的局部结果，执行必要的最终操作（如连接、并集、排序、聚合等），形成完整的全局查询结果，并将其返回给用户。
关键技术与策略 (Key Techniques & Strategies)
- 半连接 (Semi-Join): 一种专门用于减少分布式连接操作中网络传输量的技术。它通过传输连接属性的投影而非整个关系来筛选出真正参与连接的数据。
- 基于代价的优化 (Cost-Based Optimization): 优化器使用统计模型估算不同执行计划的代价（特别是网络传输代价），选择最优计划。
- 查询并行化 (Query Parallelization): 尽可能将子查询分配到不同站点并行执行，以缩短总体响应时间。
- 副本选择 (Replica Selection): 如果数据存在多个副本，优化器需要选择访问哪个副本来最小化成本（通常是访问本地副本或网络代价最小的副本）。

权威性参考来源 (Authoritative References):

《数据库系统概念》(Database System Concepts) by Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan - 经典数据库教材，有专门章节讲解分布式数据库和分布式查询处理。 (书籍，无直接公开链接，可通过各大图书馆或在线书店查阅)
Oracle Database Documentation: Distributed Databases - 商业数据库巨头 Oracle 对其分布式数据库功能的官方文档，包含查询处理相关内容。 (来源: Oracle Help Center)
Microsoft SQL Server Documentation: Distributed Queries - Microsoft SQL Server 关于如何执行分布式查询的官方指南。 (来源: Microsoft Learn)
学术研究论文 (如 ACM SIGMOD, VLDB 等顶级会议期刊) - 持续研究分布式查询优化算法、容错处理、新硬件环境下的优化等前沿问题。 (来源: ACM Digital Library, IEEE Xplore, VLDB Endowment)
维基百科: Distributed Query Processing - 提供基础概念和流程概述。 (来源: Wikipedia)

网络扩展解释

分布式查询处理是指在分布式数据库系统中，通过协调多个节点或服务器上的数据资源，高效执行查询操作的技术。其核心目标是在数据分散存储的环境下，实现快速检索、整合并返回结果，同时兼顾性能与一致性。

一、核心组成与技术

查询优化
通过优化器生成高效查询计划，考虑数据分布、网络延迟等因素。常用技术包括代价模型评估、剪枝策略排除低效方案，以及动态规划分解子查询。
数据分区与定位
数据按水平（按行）、垂直（按列）或混合方式分片存储，查询时仅访问相关分区。例如，水平分区可减少单节点负载。
并行处理
将查询分解为子任务，在多个节点并行执行，利用多处理器优势加速处理。例如，Impala通过协调节点分配任务实现并行查询。
事务与一致性管理
采用两阶段提交协议确保跨节点事务的原子性，通过分布式锁和复制技术保障数据一致性。

二、挑战与优势

主要挑战：网络传输延迟（）、数据异构性（）、复杂的一致性维护（）。
核心优势：提升大规模数据查询性能（）、增强系统扩展性和容错能力（）。

三、典型应用场景

跨服务器数据整合：如SQL Server通过链接服务器实现跨库查询（）。
大数据分析：分布式系统（如Impala）支持海量数据的快速联机分析（）。

通过上述技术，分布式查询处理有效解决了数据分散带来的效率问题，成为现代数据库和大数据系统的关键技术之一。