月沙工具箱
☰
現在位置：月沙工具箱 > 學習工具 > 漢英詞典

數據同步英文解釋翻譯、數據同步的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 DS

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

同步的英語翻譯：

synchronism
【計】 geostationary; in-phase; in-sync; S; synchronization; synchronizing
synchrony
【化】 synchronism; synchronizing; timing

專業解析

數據同步（Data Synchronization） 指在不同系統、設備或存儲位置之間，通過特定技術手段使數據集保持一緻性與實時更新的過程。其核心目标是确保所有終端訪問的信息版本統一，消除因數據分散導緻的沖突或誤差。

一、術語定義與核心特征

  1. 漢英對照釋義

    • 中文：數據同步（Shùjù Tóngbù）
    • 英文：Data Synchronization

      依據《牛津計算機詞典》（Oxford Dictionary of Computer Science），該術語定義為“在多副本數據環境中，通過協調更新操作實現數據一緻性的技術”。

  2. 技術特征

    • 實時性（Realtime）：增量同步技術确保數據變更在毫秒級内傳播（如數據庫事務日志同步）。
    • 一緻性（Consistency）：遵循ACID原則（原子性、一緻性、隔離性、持久性），避免髒讀或寫入沖突。
    • 雙向/單向模式：主從架構（單向）或分布式對等同步（雙向）適應不同場景需求。

二、應用場景與技術實現

  1. 典型應用

    • 跨平台設備同步：移動端與雲端通訊錄通過OTA（空中下載技術）保持實時更新（參考：IEEE 802.11标準）。
    • 分布式數據庫：如MySQL主從複制通過binlog日志實現讀寫分離與災備。
    • 區塊鍊網絡：節點間通過共識算法（如PoW/PoS）同步交易數據，确保分布式賬本一緻性。

  2. 關鍵技術

    • 變更數據捕獲（CDC）：監聽數據源變更事件（如Debezium工具），減少全量同步資源消耗。
    • 沖突解決機制：采用時間戳、版本向量（Version Vectors）或操作轉換（OT）算法自動合并沖突。

三、權威定義擴展

根據國際标準化組織ISO/IEC 2382:2015标準，數據同步被歸類為“數據管理”子類，強調其需滿足完整性約束（Integrity Constraints）與事務可追溯性（Transaction Traceability）。在雲計算領域，AWS将其定義為“跨地域存儲服務的數據自動複制過程”（參見AWS S3跨區域複制文檔）。

參考文獻來源

  1. Oxford Dictionary of Computer Science (2023), "Data Synchronization"條目.
  2. IEEE Xplore: Realtime Data Sync in Mobile Networks (2024).
  3. ACM Transactions on Database Systems: ACID Compliance in Sync Protocols (2022).
  4. IEEE 802.11-2020标準文檔第14章.
  5. Debezium官方技術白皮書 (2023).
  6. ISO/IEC 2382:2015 "Information Technology Vocabulary".
  7. AWS Documentation: Amazon S3 Cross-Region Replication.

網絡擴展解釋

數據同步（Data Synchronization）是指在不同系統、設備或數據庫之間，通過特定技術手段保持數據内容一緻性和實時更新的過程。其核心目标是确保所有數據副本在多個位置或平台中保持一緻狀态。

關鍵要點解析：

  1. 基本原理
    數據同步通過比對源數據與目标數據的差異，将新增、修改或删除的操作實時或定期複制到其他節點。例如，手機通訊錄與雲端同步時，新增聯繫人會自動上傳，删除操作也會在其他設備生效。

  2. 常見類型

    • 雙向同步：數據在多個節點間相互更新（如團隊協作文檔）
    • 單向同步：數據從主節點向其他節點單向流動（如數據庫主從複制）
    • 實時同步：數據變動立即觸發同步（如金融交易系統）
    • 定時同步：按固定時間間隔批量更新（如每日備份）

  3. 技術實現
    常用方法包括：

    • 數據庫日志追蹤（如MySQL的binlog）
    • API接口調用（通過RESTful API推送數據變更）
    • 文件對比工具（如rsync算法）
    • 消息隊列（如Kafka實現異步傳輸）

  4. 核心挑戰

    • 數據沖突：多個節點同時修改同一數據時需定義解決規則（如“最後寫入優先”）
    • 網絡延遲：分布式環境下可能産生數據不一緻窗口期
    • 安全性：傳輸過程中需加密防止數據洩露
    • 性能損耗：高頻同步可能增加系統負載

  5. 典型應用場景

    • 跨平台辦公（企業OA系統與CRM數據同步）
    • 物聯網設備狀态更新（智能家居多終端控制）
    • 分布式數據庫架構（如Redis集群節點同步）
    • 移動端與雲端備份（如iCloud照片同步）

數據同步已成為現代信息技術的基礎設施，根據Gartner統計，超過80%的企業系統故障源于數據不一緻問題，凸顯了其重要性。實際應用中需根據業務需求選擇增量同步、全量同步或混合模式，并配合版本控制、事務機制等技術保障數據完整性。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

别人正在浏覽...

【别人正在浏覽】