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關系數據庫詢問英文解釋翻譯、關系數據庫詢問的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯:

【計】 relational database query

分詞翻譯:

關系數據庫的英語翻譯:

【計】 RDB; relational database

詢問的英語翻譯:

ask; inquire; query; question
【計】 inquiry; interrogating; Q; querying; question
【經】 inquiry

專業解析

關系數據庫詢問(Relational Database Query)指通過結構化查詢語言(SQL)在關系型數據庫中對數據進行檢索、篩選及分析的操作機制。其核心原理基于關系代數理論,通過表結構關聯實現多維度數據管理。

從漢英詞典角度解析:

  1. 術語定義

    中文"關系數據庫詢問"對應英文"Relational Database Query",指基于Codd關系模型的數據庫交互方式,通過SELECT語句實現數據定位(來源:Wikipedia "SQL"詞條,https://en.wikipedia.org/wiki/SQL)。

  2. 技術原理

    采用集合論運算實現數據操作,包含投影(Projection)、選擇(Selection)、連接(Join)等操作符。例如:

    $$

    pi{name}(sigma{age>30}(Employees))

    $$

    該公式表示從員工表中篩選年齡大于30歲的姓名(來源:Microsoft Azure文檔,https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/)。

  3. 核心要素

    • 結構化查詢語言:ANSI/ISO标準SQL包含DDL、DML、DCL三類指令(來源:Oracle官方文檔,https://docs.oracle.com/en/database/
    • 事務特性:ACID原則保障數據一緻性
    • 查詢優化器:基于成本的計算模型提升檢索效率
  4. 應用場景

    在電子商務系統中實現多表聯查:用戶表→訂單表→商品表的三級關聯查詢,支持OLTP實時交易(來源:IBM Knowledge Center,https://www.ibm.com/docs/)。

  5. 權威定義

    中國國家标準GB/T 20273-2019《數據庫管理系統安全技術要求》明确規定了關系型數據庫查詢的安全規範(來源:全國标準信息公共服務平台)。

網絡擴展解釋

“關系數據庫詢問”這一表述可能包含兩個核心概念:“關系數據庫”和“數據庫查詢”。以下是詳細解釋:


一、關系數據庫(Relational Database)

定義:
關系數據庫是基于關系模型的數據庫,數據以二維表(稱為“關系”)的形式組織,每張表由行(記錄)和列(字段)構成。不同表之間通過主鍵和外鍵關聯,體現數據間的邏輯關系。

核心特點:

  1. 結構化存儲:數據按預定義的模式(Schema)存儲,确保一緻性。
  2. ACID特性:支持原子性(Atomicity)、一緻性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability),保障事務安全。
  3. SQL支持:通過結構化查詢語言(SQL)進行數據操作。

二、數據庫查詢(Database Query)

定義:
“詢問”在數據庫中通常指查詢操作,即通過特定指令從數據庫中檢索或操作數據。在關系數據庫中,查詢主要通過SQL語句實現。

常見查詢類型:

  1. 數據檢索:使用 SELECT 語句獲取數據。
    SELECT name, age FROM users WHERE age > 18;
  2. 數據操作:包括插入(INSERT)、更新(UPDATE)、删除(DELETE)數據。
  3. 聚合分析:通過 GROUP BYSUM()COUNT() 等實現統計。

三、關系數據庫查詢的意義

  1. 高效檢索:通過索引優化快速定位數據。
  2. 數據關聯:支持多表聯合查詢(JOIN),實現複雜數據關聯。
  3. 權限控制:可通過查詢語句限制用戶訪問權限,保障數據安全。

四、示例場景

假設有一個“學生表”和“成績表”:

通過SQL查詢“18歲以上學生的平均成績”:

SELECT S.姓名, AVG(G.分數) 
FROM Students S 
JOIN Grades G ON S.學號 = G.學號 
WHERE S.年齡 > 18 
GROUP BY S.學號;

“關系數據庫詢問”本質是通過SQL等語言對關系型數據庫進行數據操作或檢索的過程,其核心是結構化數據存儲與高效查詢能力的結合。這種模式廣泛應用于金融、電商、企業管理等領域。

分類

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