分布式执行计划英文解释翻译、分布式执行计划的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed execution plan

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

执行计划的英语翻译：

【经】 delivery of program

专业解析

从汉英词典与技术结合的角度，"分布式执行计划"（Distributed Execution Plan）可理解为一种在分布式计算环境中，由系统优化器生成的、指导任务如何跨多个独立计算节点（如服务器、虚拟机或容器）协同执行的详细方案。其核心目标是将大型复杂任务分解为可并行处理的子任务，通过优化资源分配与调度策略实现高效计算。以下是分层解析：

一、术语汉英对照与基础定义

分布式（Distributed）
指任务或数据分散在多个物理或逻辑节点（Nodes）上执行，而非集中式单点处理。

执行计划（Execution Plan）
系统根据查询或任务逻辑生成的步骤序列，包含操作顺序、资源分配及数据流控制策略。

组合释义：分布式执行计划即"指导任务在分布式集群中如何拆分、调度与协同的操作蓝图"。

二、技术核心组件

任务分解（Task Fragmentation）
将复杂任务（如SQL查询、机器学习训练）拆分为子任务（例如MapReduce中的Map/Reduce阶段），确保子任务可并行执行。

节点调度（Node Scheduling）
动态分配子任务至集群节点，考虑节点负载、数据本地性（Data Locality）以最小化网络传输开销。

容错机制（Fault Tolerance）
通过副本（Replication）或重试策略（Retry）处理节点故障，保障任务整体完成性。

三、典型应用场景

大规模数据分析（如Apache Spark DAG调度）
将SQL查询转化为跨节点执行的物理算子组合（如Scan、Join、Aggregate）。

分布式数据库（如Google Spanner）
生成跨地域节点的查询计划，协调读写操作与分布式事务。

流处理系统（如Apache Flink）
实时数据流的并行处理管道编排，支持窗口计算与状态管理。

四、权威定义参考

分布式执行计划是分布式系统优化器的输出结果，它定义操作的执行顺序、执行位置（节点）以及数据在节点间的流动方式。其优化目标包括最小化通信成本、均衡负载及最大化并行度。
——来源：《数据库系统概念》（Database System Concepts）, Silberschatz et al., 第22章分布式数据库

五、技术价值

性能提升：通过并行化加速计算（如线性扩展性）。
资源扩展性：动态添加节点以处理增长负载。
高可用性：单点故障不影响整体任务完成。

注：因搜索结果未提供直接引用链接，以上定义综合经典教材与行业共识。实际应用中可参考开源框架文档（如Apache Spark SQL Execution Planning）或学术论文（如Google Dapper分布式跟踪系统）。

网络扩展解释

分布式执行计划是数据库在分布式环境中执行SQL查询时生成的详细步骤和策略，涉及多个计算节点之间的任务分配、数据传输和协调机制。以下是其核心要点：

一、基本定义

分布式执行计划将传统单机数据库的执行过程扩展为多节点协作，包含数据分片处理、并行计算和跨节点数据交换等操作。例如，GaussDB通过STREAM算子实现节点间数据流动，Oracle则通过哈希/范围分区优化数据分布。

二、核心组成

执行算子
表示具体操作类型，如：
- STREAM算子（GaussDB）：分三种类型
  - Gather Stream：多节点数据汇总到单节点（N:1）
  - Redistribute Stream：按哈希重新分布数据（N:N）
  - Broadcast Stream：单节点数据广播到多节点（1:N）
- 并行查询操作（Oracle）：拆分查询任务到多个节点并行执行。
数据分布策略
- 哈希分区：按哈希值分配数据到节点，适合等值查询
- 范围分区：按数据范围分布，适合范围扫描。

三、作用与优化

性能提升：通过并行计算和减少跨节点数据传输量缩短响应时间。
调优依据：分析执行计划可定位性能瓶颈，例如发现全表扫描或冗余数据迁移。
控制手段：
- 使用HINT指令（如PARALLEL指定并行度、NO_USE_PX禁用并行）；
- 调整数据分区方式或索引策略。

四、典型应用场景

大规模数据查询：如跨分片的JOIN操作需Redistribute Stream重新分布数据；
高并发处理：通过并行执行算子分散计算负载。

五、局限性

网络传输可能成为瓶颈（如Broadcast Stream产生大量冗余数据）；
复杂查询计划可能增加调度开销。