數據獨立性英文解釋翻譯、數據獨立性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data independence

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

獨立的英語翻譯：

independence; stand alone
【經】 independence

專業解析

數據獨立性（Data Independence）是數據庫系統中的核心概念，指應用程式與數據的物理存儲及邏輯結構之間的解耦程度。它确保數據定義的修改不會影響應用程式的正常運行，主要分為以下三個層級：

一、物理數據獨立性（Physical Data Independence）

指應用程式無需感知數據存儲的物理細節（如存儲設備、文件結構、索引方式等）。當數據庫管理員調整物理存儲方案時（例如更換硬盤類型、優化存儲路徑或調整索引策略），應用程式的邏輯無需修改。

示例：将數據從HDD遷移至SSD，或重組數據文件塊分布，上層應用不受影響。

權威依據：美國國家标準與技術研究院（NIST）在數據庫系統标準中指出，物理獨立性屏蔽了底層存儲變更對應用層的幹擾。

二、邏輯數據獨立性（Logical Data Independence）

指應用程式與數據庫邏輯結構（如表結構、字段定義、關系模型）的分離。當數據庫邏輯模式變更時（如新增數據表、拆分字段或調整表關聯關系），已有應用程式可繼續運行。

示例：在“學生信息表”中增加“聯繫方式”字段，原有查詢成績的接口功能保持不變。

學術支持：ACM期刊論文強調，邏輯獨立性通過三層模式架構（外模式/概念模式/内模式）實現，是關系型數據庫的理論基石。

三、模式獨立性（Schema Independence）

在分布式數據庫或NoSQL系統中擴展的概念，指應用程式不受固定數據模型的約束，支持動态模式變更。例如文檔數據庫（如MongoDB）允許同一集合中的文檔擁有不同結構。

行業實踐：微軟Azure文檔說明，Schema Independence 適應了半結構化數據的靈活存儲需求，適用于IoT和實時分析場景。

技術實現機制

視圖層抽象：通過外模式（View Level）為應用程式提供定制化數據視圖
數據字典：系統表記錄元數據，隔離物理/邏輯層改動的影響
DBMS中間層：數據庫管理系統自動翻譯應用請求，適配底層變更
來源：北京大學《數據庫系統概論》教材詳述了DBMS的獨立性保障機制。

權威定義參考

數據獨立性（Data Independence）
名詞，計算機科學術語。指數據庫系統中，數據存儲結構與應用程式的分離特性，确保數據組織形式的變更不要求修改應用代碼。

—— 引自《牛津計算機科學詞典》第5版，牛津大學出版社

參考文獻來源：

NIST Database Standards (FIPS PUB 127-2)
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/FIPS/fipspub127-2.pdf

ACM Computing Surveys, "Three-Schema Architecture for DBMS"
https://dl.acm.org/doi/10.1145/356924.356929

Microsoft Azure Documentation: Schema-less Data Models
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/technology-choices/data-store-overview

王珊, 薩師煊. 《數據庫系統概論（第5版）》. 高等教育出版社
Oxford Dictionary of Computer Science, 5th ed. Oxford University Press

網絡擴展解釋

數據獨立性是數據庫系統中的一個核心概念，指應用程式與數據的邏輯結構及物理存儲方式之間的解耦程度。它允許數據的邏輯結構或物理存儲方式發生變化時，無需修改應用程式。具體可分為兩類：

1.邏輯數據獨立性

定義：應用程式不受數據邏輯結構（如表結構、字段增減、關系調整等）變化的影響。
示例：若在數據庫中添加一個字段（如用戶表中新增“年齡”字段），現有查詢用戶姓名的應用程式無需修改仍可正常運行。
實現機制：通過數據庫的外模式-概念模式映射，将用戶視圖與全局邏輯結構分離。

2.物理數據獨立性

定義：應用程式不受數據物理存儲方式（如存儲設備、索引方式、文件位置等）變化的影響。
示例：若将數據從硬盤遷移到SSD，或調整索引類型，應用程式無需感知這些底層變動。
實現機制：通過概念模式-内模式映射，隔離邏輯結構與物理存儲細節。

重要性

降低維護成本：數據結構調整時無需重寫應用程式。
增強系統靈活性：支持存儲優化（如分區、壓縮）而不影響業務邏輯。
減少數據冗餘：通過集中管理數據，避免多套程式依賴多份存儲。

總結來說，數據獨立性通過分層架構（三級模式）和映射機制實現，是數據庫設計的核心原則之一，保障了系統的可擴展性和穩定性。