分区数据集英文解释翻译、分区数据集的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 PDS

分词翻译：

分区的英语翻译：

subarea
【计】 partition; partitioning; sectoring; space-sharing

数据集的英语翻译：

【计】 data set; DS

专业解析

分区数据集（Partitioned Dataset）在计算机科学与数据管理领域中指通过逻辑或物理方式将大型数据集划分为多个独立存储单元的操作方法。其核心目的是通过数据分片技术提升存储效率与查询性能，这在分布式数据库架构（如Hadoop HDFS）和大规模机器学习场景中尤为常见。

从汉英词典角度解析，该术语对应的标准英文翻译为"partitioned data set"，其中"partitioned"强调数据被系统性分割的过程。牛津计算机词典将其定义为："A structured division of data storage units that maintains logical relationships while allowing independent processing"。

该技术的应用场景包含三个关键维度：

存储优化：通过水平分区（horizontal partitioning）将数据按行拆分存储，有效降低单节点存储压力，此方法被AWS Redshift等云数据库广泛采用
并行计算：每个分区可作为独立计算单元，在Spark框架中实现map-reduce操作的加速处理
访问控制：企业级数据仓库通过分区实现基于角色的访问限制，符合ISO/IEC 27001信息安全标准要求

微软技术文档特别指出，现代分区策略需满足$text{Partition Key} = { text{hash}(attribute), text{range}(timestamp) }$的混合设计原则，以确保数据分布的均衡性。这种数学建模方法可有效避免传统单一分区方式导致的热点访问问题。

网络扩展解释

分区数据集是指将大规模数据集按照特定规则划分为多个逻辑或物理独立子集的技术，主要用于提升数据处理效率和系统扩展性。以下从核心概念、实现方式和应用价值三方面具体解释：

核心定义与原理
分区数据集通过对数据水平拆分（按行划分），将原本单一的数据集划分为多个子集。每个子集在逻辑上仍属于整体数据集，但物理存储可能分布在不同的磁盘或服务器节点上。这种划分可类比图书馆将书籍按分类分区存放，便于快速定位目标数据。
实现方式与规则
- 范围分区：按数值区间划分（如时间范围、ID区间），适合时序数据；
- 列表分区：根据预定义类别划分（如地区、产品类型），适用于固定分类场景；
- 哈希分区：通过哈希算法随机分布数据，实现负载均衡；
- 复合分区：组合多种规则，例如先按地区列表分区，再按时间范围二次划分。
技术优势与场景
分区后的数据集可独立执行查询、备份等操作，显著降低单节点负载。例如在分布式数据库中，分区配合副本机制能同时提升吞吐量和容错能力。实际应用中，Python处理百万级数据时可通过分块读取（如每10万条为一个分区）避免内存溢出。

扩展说明：分区与分表的区别在于，分区在物理存储层面拆分数据，但逻辑上仍维持单表结构；分表则会在应用层拆分为多张独立表。需要根据数据规模选择合适方案。