分布式数据库英文解释翻译、分布式数据库的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 DDB; distributed data base

分词翻译：

分布的英语翻译：

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; 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

分布式数据库（Distributed Database）是一种数据存储架构，其核心特征是将数据集物理分布在多个地理位置的计算节点上，并通过网络实现逻辑统一管理。在汉英词典中，该术语对应"distributed database system (DDBS)"，其中"distributed"强调数据存储的分散性，"database"指代结构化信息集合，"system"体现多节点协同工作的整体性。

该架构包含三个关键技术维度：

数据分片（Data Fragmentation）：通过水平或垂直分割算法（如一致性哈希）将数据集分布到不同节点，典型案例包括MongoDB的分片集群设计（参见ACM Transactions on Database Systems第46卷第2期）
事务一致性（Transaction Consistency）：采用两阶段提交协议(2PC)或Paxos算法实现跨节点ACID特性，数学表达为：
$$ forall T_i in mathcal{T}, quad text{Atomicity}(T_i) land text{Consistency}(T_i) land text{Isolation}(T_i) land text{Durability}(T_i) $$

查询优化（Query Optimization）：通过代价模型（如Volcano Model）最小化跨节点数据传输，相关算法在《Database System Concepts》第七章有详细论述（McGraw-Hill Education, 7th Edition）

在工程实践中，这类系统显著提升吞吐量的特性源自Amdahl定律的并行加速原理： $$ S_p = frac{1}{(1-P) + frac{P}{N}} $$ 其中$P$代表可并行化任务比例，$N$为节点数。实际部署时通常结合CAP定理进行架构选型，如金融系统偏好CP型（如Google Spanner），互联网服务倾向AP型（如Cassandra）。

网络扩展解释

分布式数据库（Distributed Database）是一种通过计算机网络将数据物理分散存储在不同节点（如服务器或地理位置），但通过全局管理系统实现逻辑集中管理的数据库系统。其核心目标是支持高并发、高可用性及大规模数据处理需求。以下是详细解释：

一、核心定义

物理分散与逻辑集中
数据分布在多个独立节点上（物理分散），但通过全局数据库管理系统（DBMS）统一管理，形成单一逻辑视图（逻辑集中）。
- 例如：用户查询订单时，无需感知数据实际存储在北京或上海的服务器。
自治性与协作性
每个节点具备独立处理本地数据的能力（自治性），同时参与全局应用的执行（协作性）。

二、核心特点

高可用性
单节点故障不影响整体服务，数据可通过冗余或复制机制恢复。
高性能与扩展性
通过分片（Sharding）将负载分散到多个节点，支持动态扩展以应对数据增长。
逻辑统一性
用户通过全局外模式（Global External Schema）访问数据，隐藏分片、复制等细节。
物理分布透明性
数据存储位置、迁移或复制对用户透明，开发者仅需关注业务逻辑。

三、典型架构层次

根据我国《分布式数据库系统标准》，其架构分为四层（参考、2、9）：

全局外模式
用户视角的统一逻辑视图，类似传统数据库的外模式。
全局概念模式
定义全局数据实体及关系（如用户与订单的关联）。
分片模式
规定数据水平或垂直分片的逻辑规则（如按用户ID哈希分片）。
分布模式
描述物理存储策略，包括复制、分区和负载均衡规则。

四、优势总结

容灾能力：多副本存储降低数据丢失风险。
局部性优化：数据可存储在靠近用户的节点，减少延迟。
弹性扩展：按需增减节点，适应业务变化。

如需进一步了解分片策略或事务管理机制，可参考来源、2、4、13。