數據分塊英文解釋翻譯、數據分塊的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 deblock

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

分塊的英語翻譯：

【計】 partitioning; unblocking

專業解析

數據分塊（Data Chunking）在計算機科學中是指将大型數據集或信息流分割成更小、更易管理的單元（稱為“塊”或“分塊”）的過程。這一概念在數據處理、存儲和傳輸中至關重要，其核心目的是提升效率、優化資源利用并增強系統可擴展性。

一、漢英雙解核心定義

中文釋義：
數據分塊指将連續或龐大的數據集合按特定規則（如固定大小、邏輯邊界或内容特征）切割為多個較小片段的技術手段。這些片段可獨立處理、存儲或傳輸。

英文對照：
Data Chunking (noun) /ˈdeɪtə ˈtʃʌŋkɪŋ/: The process of breaking down a large dataset or continuous data stream into smaller, discrete units called "chunks" based on predefined criteria (e.g., fixed size, logical boundaries, content patterns). These chunks can be processed, stored, or transmitted independently .

二、技術原理與作用

提升處理效率
大型數據單體處理會消耗大量内存與計算資源。分塊後，系統可逐塊加載處理，顯著降低單次資源需求。例如視頻流傳輸中，分塊編碼（H.264/AVC的Slice劃分）允許并行解碼，減少延遲。

優化存儲與傳輸
分塊支持增量存儲（如雲存儲的分塊上傳）和斷點續傳。在分布式系統（如Hadoop HDFS）中，數據被分塊存儲于不同節點，實現負載均衡與高容錯性。

增強可擴展性
分塊結構便于水平擴展。新增節點隻需承擔部分數據塊的處理任務，無需重構整個系統，適用于大數據分析（如MapReduce中的Split機制）。

三、典型應用場景

數據庫管理：數據庫索引常采用分塊存儲（B+樹結構），加速查詢速度。
網絡傳輸： HTTP/2協議通過幀（Frame）分塊傳輸多路複用數據，提升網頁加載效率。
人工智能：自然語言處理（NLP）中将長文本分塊輸入模型（如Transformer的Block處理），解決上下文長度限制。

四、權威參考來源

ISO/IEC 2382:2015
信息技術詞彙标準，定義數據分塊為"邏輯數據單元的劃分" .

鍊接: https://www.iso.org/standard/63598.html

《Computer Science: An Overview》 (J.Glenn Brookshear)
教材詳解分塊在算法設計中的資源優化作用 .

鍊接: https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Brookshear-Computer-Science-An-Overview-13th-Edition/PGM334819.html

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
多篇論文實證分塊策略在分布式計算中的性能提升（如DOI:10.1109/TPDS.2020.3016340）.

鍊接: https://ieeexplore.ieee.org/document/9147991

注：部分學術資源需訂閱訪問，公衆可通過機構圖書館獲取全文。

網絡擴展解釋

數據分塊是一種将大規模數據集或序列分割成多個較小單元的技術，主要用于提升數據處理效率。根據應用場景不同，其含義可分為以下兩類：

一、數據結構中的分塊（常見于算法設計）

核心思想：将序列劃分為多個固定大小的塊（通常塊長為$sqrt{n}$），通過預處理塊信息實現高效的區間操作。
特點：

時間複雜度：單次操作均攤複雜度為$O(sqrt{n})$，比純暴力$O(n)$更優，但略低于線段樹的$O(log n)$。
操作方式：
- 整塊處理：對完整包含在區間内的塊批量操作（如整體加減、統計标記）。
- 零散元素：對區間兩端的非完整塊單獨處理。
應用場景：區間求和、區間最值、動态維護元素等（例如洛谷P3372線段樹替代方案）。

二、數據庫中的分塊（數據存儲優化）

核心思想：将大型數據庫按規則（如哈希、範圍）劃分為多個分片，分别存儲在不同節點上。
特點：

性能提升：分散讀寫壓力，提高并發處理能力。
擴展性：可通過增加分片數量實現水平擴展。
典型應用：分布式數據庫（如MySQL分庫分表）、大數據存儲（如Hadoop HDFS）。

三、兩者的核心區别

維度	數據結構分塊	數據庫分塊
目的	加速區間操作	分散存儲壓力
單位	固定長度塊（$sqrt{n}$）	邏輯/物理分區
實現	算法層面的邏輯劃分	物理存儲的實際分割

如果需要進一步了解具體實現代碼或分塊策略選擇，可參考博客園或CSDN技術博客中的案例分析。