分布式数据库系统英文解释翻译、分布式数据库系统的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed data base system

分词翻译：

分布式数据库的英语翻译：

【计】 DDB; distributed data base

系统的英语翻译：

system; scheme
【计】 system
【化】 system
【医】 system; systema
【经】 channel; system

专业解析

分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）是一种将数据物理上分散存储在计算机网络中不同节点（站点/计算机）上，但逻辑上统一管理的数据库系统。用户访问数据时，无需知晓数据的具体物理存储位置，系统会自动定位和协调所需数据，提供如同访问单一集中式数据库的体验。其核心目标是通过分布式处理提升性能、可靠性、可扩展性和可用性。

1. 术语构成解析

分布式 (Distributed)：指数据并非集中存放在单一服务器，而是分散 (Scattered/Dispersed) 在网络连接的多个地理位置或计算节点上。这体现了系统的物理分布性 (Physical Distribution)。
数据库系统 (Database System)：指提供数据持久化存储 (Persistent Storage)、高效检索 (Efficient Retrieval)、安全管理 (Security Management) 和并发控制 (Concurrency Control) 等功能的软件系统。在分布式环境下，这些功能需要协调多个节点共同完成。
系统 (System)：强调这是一个由硬件 (多台计算机/服务器)、网络 (Network Infrastructure)、数据库管理系统软件 (Distributed DBMS Software) 以及数据本身构成的复杂整体。

2. 核心特征与工作原理

数据分布透明性 (Distribution Transparency)：这是最重要的特性。用户和应用程序无需关心数据具体存储在哪个节点、如何分片（分片透明性）、是否需要从多个节点获取（位置透明性），甚至数据是否有副本（副本透明性）。系统屏蔽了分布的复杂性，呈现单一逻辑视图。
节点自治性 (Site Autonomy)：每个参与节点通常拥有一定的本地管理能力 (Local Management Capability)，可以运行本地数据库管理系统（Local DBMS），处理本地事务。这增强了系统的灵活性和可靠性。
数据冗余与一致性 (Data Redundancy & Consistency)：为提高可靠性和访问性能，数据常在不同节点存储副本 (Replicas)。系统必须通过复制协议 (Replication Protocols) 和并发控制机制 (Concurrency Control Mechanisms)（如分布式锁、时间戳排序、多版本控制）确保所有副本的一致性 (Consistency)，即用户看到的数据始终是准确且最新的。
分布式查询处理 (Distributed Query Processing)：查询可能涉及多个节点的数据。分布式DBMS需要优化查询执行计划 (Optimize Query Execution Plan)，决定在哪个节点执行哪部分操作（如选择、投影、连接），以及如何在节点间高效传输中间结果，以最小化网络通信开销和总响应时间。
分布式事务管理 (Distributed Transaction Management)：保证跨越多个节点的事务满足ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。这通常需要两阶段提交协议 (Two-Phase Commit Protocol, 2PC) 或其他分布式提交协议来协调所有参与节点，确保事务要么在所有节点都成功提交，要么在所有节点都回滚。
可靠性与可用性 (Reliability & Availability)：由于数据有冗余且处理分布在多个节点，单个节点或网络链路故障通常不会导致整个系统瘫痪，系统具备容错能力 (Fault Tolerance)，从而提高了整体的可靠性和服务可用性。

3. 典型应用场景

全球化企业 (Global Enterprises)：不同地区的分支机构存储和处理本地数据，同时总部需要全局视图。
大规模Web应用与云服务 (Large-scale Web Apps & Cloud Services)：如电子商务、社交网络，需要处理海量用户和请求，通过分布式数据库实现水平扩展。
金融系统 (Financial Systems)：银行、证券交易所需要高性能、高可用性和严格的数据一致性保障。
物联网 (IoT)：海量设备产生的数据需要就近存储和处理。
内容分发网络 (CDN)：缓存或存储媒体内容于边缘节点，加速用户访问。

参考来源

《分布式数据库系统原理》（第3版），M. Tamer Özsu, Patrick Valduriez 著。经典教材，系统阐述了分布式数据库的理论、技术与实践。来源：Springer Link 或相关出版社官网。
Oracle Corporation. Oracle Database Concepts: Distributed Databases. 商业数据库巨头提供的官方概念文档。来源：Oracle官方文档库。
IBM Documentation. Distributed Databases. 另一家主要数据库厂商的技术概述。来源：IBM Knowledge Center。
《数据库系统概念》（第7版），Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan 著。经典数据库教材中关于分布式数据库的章节。来源：McGraw-Hill Education 或相关出版社官网。
MongoDB, Inc. What is a Distributed Database? 流行的分布式NoSQL数据库厂商提供的解释。来源：MongoDB官网文档。
Cockroach Labs. What is a Distributed SQL Database? 新兴分布式SQL数据库厂商的科普文章。来源：CockroachDB官网博客/文档。

网络扩展解释

分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）是一种将数据物理上分散存储在多个地理位置的节点（或场地），但通过统一的逻辑框架实现逻辑上集中管理的数据库系统。以下是其核心要点：

一、基本定义

物理分散，逻辑统一
数据分布在网络中的不同节点（如服务器、数据中心），每个节点可独立处理本地数据，但全局上通过分布式数据库管理系统（DDBMS）实现统一管理。
透明性
用户无需关注数据的物理位置，系统自动处理数据访问、分片和复制等细节，提供全局统一的逻辑视图。

二、核心特点

高可用性
通过数据冗余和故障转移机制，即使部分节点故障，系统仍能正常运行。
可扩展性
支持水平扩展（如增加节点），灵活应对数据量和并发量的增长。
并行处理能力
多个节点可同时处理任务，提升查询和事务性能。
数据分片（Sharding）
数据按规则（如哈希、范围）划分为多个片段，分散存储在不同节点，避免单点性能瓶颈。

三、分类与设计方法

分类
- DDB（自顶向下设计）：从全局逻辑出发设计分片和分配策略，适合新建系统。
- 数据库集成系统（自底向上集成）：整合已有的分散数据库，形成全局逻辑视图。
关键架构模式
- 全局概念模式：定义所有数据的整体逻辑结构（如实体关系），隔离物理分布细节。
- 分片模式：规定数据如何水平或垂直分片到不同节点。
- 分布模式：描述数据的物理存储策略（如主从复制、分区冗余）。

四、典型技术挑战

CAP定理的平衡
需在一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition Tolerance）之间取舍。
事务管理
分布式事务需通过两阶段提交（2PC）等协议保证原子性和一致性。

五、应用场景

跨地域业务：如银行、电商的异地数据同步。
大数据处理：如日志分析、实时推荐系统。
高并发场景：如社交平台、物联网设备管理。

通过上述设计，分布式数据库系统在保障性能的同时，解决了传统集中式数据库的扩展性、容错性等瓶颈。更多细节可参考课程资料或技术文档。