數值數據庫英文解釋翻譯、數值數據庫的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 numerical data base

分詞翻譯：

數值的英語翻譯：

numerical value
【計】 value of number
【經】 numerical value; quantitative value

數據庫的英語翻譯：

【計】 B; data base; database; DB; library of data
【化】 data bank; data base
【經】 data nbank; data pool

專業解析

數值數據庫（Numeric Database）是一種專門用于存儲、管理和檢索以數字為主的結構化數據的數據庫系統。與通用數據庫不同，它針對數值型數據（如實驗數據、統計數據、測量值、金融指标等）的高效處理和分析進行了優化，通常具備以下核心特征：

一、術語定義與核心特征

數據内容
主要存儲可量化、可計算的數值型數據（如整數、浮點數），而非文本或多媒體信息。例如氣象觀測中的溫度值、金融市場的交易價格、科學實驗的測量結果等。
高效計算支持
内置數學運算函數（如統計分析、插值計算、趨勢預測），支持對海量數值的快速聚合（如求和、平均值、方差）和複雜模型計算（如回歸分析）。
結構化存儲
數據通常以矩陣或時間序列形式組織，通過多維索引（如時間戳、坐标、實驗參數）實現高效檢索。例如地球科學數據庫可能按經緯度網格存儲溫度數據。

二、典型應用場景

科學研究：存儲實驗數據（如基因表達量、物理粒子碰撞能量），支持科研人員通過數值模拟驗證理論模型。
金融分析：管理股票曆史行情、經濟指标（GDP、CPI），用于量化交易策略回測和風險評估。
工業監控：實時采集傳感器數據（如溫度、壓力），通過阈值告警和趨勢分析實現設備預測性維護。

三、權威定義參考

根據國際标準化組織（ISO）的數據庫分類标準，數值數據庫被定義為“以數值型數據集為核心，支持科學計算與決策分析的專業數據庫系統”（ISO/IEC 9075标準）。其設計需滿足數據完整性約束（如數值範圍校驗）和計算一緻性要求。

引用來源：

ISO/IEC 9075:2023 Information technology — Database languages

Han, J. & Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques (Elsevier, 2012)

Federal Reserve Economic Data (FRED) Database Design Whitepaper

網絡擴展解釋

數值數據庫是專門用于存儲和處理數值型數據的數據庫管理系統，其核心設計針對數值計算和高效查詢進行了優化。以下是其關鍵特點和應用場景的詳細解釋：

1. 定義與核心特點

數值數據庫以實數（如數字、浮點數、百分比、貨币等）為主要處理對象，。相較于傳統關系型數據庫，它更注重數值屬性與統計特征，采用多維數組、矩陣等模型存儲數據，并利用列式存儲結構提升讀取效率。主要特點包括：

高效存儲：通過壓縮算法和列式存儲減少冗餘，提升存儲密度。
快速計算：支持向量化運算和并行處理，適合大規模數值分析。
專用數據結構：如時序數據模型，便于處理時間序列或高維數據。

2. 主要類型

根據應用場景和功能，數值數據庫可分為：

規則型：處理明确規則的數值（如入學成績篩選）。
模型型：基于數學建模，用于交通流量模拟等複雜場景。
實時型：支持實時數據更新與分析，如金融交易監控。
預測型：結合曆史數據預測未來趨勢，如天氣預測。

3. 應用領域

數值數據庫廣泛應用于需要高效處理數值密集型數據的場景：

科學研究：存儲實驗數據與仿真結果。
金融行業：高頻交易分析、股票價格計算。
工程領域：傳感器數據管理與工藝參數優化。
經濟統計：宏觀經濟指标分析與市場趨勢預測。

4. 與傳統數據庫的區别

數值數據庫的差異主要體現在：

存儲結構：采用列式或多維數組，而非關系型表格。
功能側重：優先數值計算而非事務處理或複雜關系管理。
性能優化：通過硬件加速（如GPU）提升計算速度。

數值數據庫通過專用存儲模型和算法，解決了傳統數據庫在數值密集型場景中的性能瓶頸，是科學計算、金融分析等領域的重要工具。如需更完整的技術細節或案例，可參考等來源。